level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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32MB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存）

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内存 介绍与内存相关的参数设置。 本节涉及的参数仅在数据库服务重新启动后生效。 enable_memory_limit 参数说明：启用逻辑内存管理模块。 参数类型：POSTMASTER 取值范围：布尔型 on表示启用逻辑内存管理模块。 off表示不启用逻辑内存管理模块。 默认值：on

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heap时数据加载失败？ 回答 YARN Resource Manager将（Java堆内存 + “spark.yarn.am.memoryOverhead”）作为内存限制。 因此在off heap时，内存可能会超出此限制。 您需配置参数“spark.yarn.am.memoryOverhead”以增加memory。

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Spark Core性能调优 Spark Core数据序列化 Spark Core内存调优 设置Spark Core并行度 配置Spark Core广播变量 配置Spark Executor堆内存参数 使用External Shuffle Service提升Spark Core性能

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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24G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存）；32MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：

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32MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/

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影响任务执行和客户端连接FE。 可能原因 FE堆内存过小。 处理步骤 检查FE堆内存使用率。 登录 FusionInsight Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > CPU和内存 > FE节点使用的内存比率 (FE)”。 单击“平滑次数”

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值根据实际情况调大，并单击“保存”，单击“确定”。 出现此告警时，说明当前Loader实例设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议参考ALM-23004 Loader堆内存使用率超过阈值的处理措施4进行处理。 重启受影响的服务或实例，观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。

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Java进程local classes或local objects堆大小 mb sap_netweaver_j2eevmheap_commitSize_mb Java进程local classes或local objects堆提交大小 mb sap_netweaver_j2eevmheap_maxUsedSize_mb

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#设置堆内存的最小Heap值 - -Xmx80m #设置堆内存的最大Heap值 - -XX:HeapDumpPath=/mnt/oom/logs #发生OOM时，堆内存转储的路径

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heap时数据加载失败？ 回答 YARN Resource Manager将（Java堆内存 + “spark.yarn.am.memoryOverhead”）作为内存限制，因此在off heap时，内存可能会超出此限制。 您需配置“spark-defaults.conf”文件中的参数“spark

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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200（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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U/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；128kB（4核CPU/16G内存）

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ory_Heap_Max JobManager中可用于内存管理的最大堆内存量。 字节（Byte） flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Used JobManager的堆外内存使用量。 字节（Byte） flink_jobmanag

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Coordinator进程运行的性能，甚至造成Coordinator进程不可用。 可能原因 该节点Coordinator进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 登录 MRS 集群详情页面，选择“告警管理”。 选中“告警ID”为“440

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Java进程local classes或local objects堆大小 mb sap_netweaver_j2eevmheap_commitSize_mb Java进程local classes或local objects堆提交大小 mb sap_netweaver_j2eevmheap_maxUsedSize_mb

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