K8s组件内存资源限制检查 检查项内容 检查K8s组件例如etcd、kube-controller-manager等组件是否资源超出限制。 解决方案 方案一：适当减少K8s资源。 方案二：扩大集群规格，详情请参见变更集群规格。 父主题： 升级前检查异常问题排查

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内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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16核CPU/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 由于 GaussDB 大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。 如果设置

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参数说明：设置每个数据库会话使用的LOCAL临时缓冲区的大小。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，800~INT_MAX/2，单位为8KB。 默认值：8MB 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buf

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参数说明：设置每个数据库会话使用的LOCAL临时缓冲区的大小。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，800~INT_MAX/2，单位为8KB。 默认值：8MB 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buf

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PU/768G内存）；220GB（80核CPU/640G内存）；180GB（64核CPU/512G内存）；160GB（60核CPU/480G内存）；80GB（32核CPU/256G内存）；36GB（16核CPU/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CP

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取值说明：整型，16 ~ 1073741823，单位为8KB。 segment_buffers需要设置为BLCKSZ的整数倍，BLCKSZ目前设置为8KB，即segment_buffers需要设置为8KB整数倍。改变BLCKSZ的值会改变最小值。 默认值：8MB 设置建议： segment_buffers

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取值范围：整型，16 ~ 1073741823，单位为8KB。 segment_buffers需要设置为BLCKSZ的整数倍，BLCKSZ目前设置为8KB，即segment_buffers需要设置为8KB整数倍。改变BLCKSZ的值会改变最小值。 默认值：8MB 设置建议： segment_bu

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主机 直连接入（内网） 华为云主机，使用直连接入（内网）的方式。 选择UniAgent版本。 复制LINUX命令，登录到ecs中去执行。 代理接入可参考《应用运维管理AOM用户指南》的“代理区域管理”章节。 直连接入（公网） 非华为云主机，使用直连接入（公网）的方式。跨regio

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full

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指定某个起始节点id，结合消息传递时间递增和BFS遍历顺序（Temporal BFS算法），搜索周围与之相关联的点，输出对应各节点的到达时间，以及与源起点之间的距离。 表8 路径API 名称 版本 URL 功能描述 查询路径详情 1.1.6 POST /ges/v1.0/{project_id}/graphs/

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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配置内存 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container GC日志，如果频繁出现Full

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

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