节点监控：包括近1小时、近8小时、近24小时以及自定义时间段内的监控概览，其中包括CPU使用率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 Pod使用趋势：包括近1小时、近8小时、近24小时以及自定义时间段内CPU使用量、内存使用量Top5的Pod信息。 容器列表 Pod列表中包含了

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告警对系统的影响 默认阈值 CPU 主机CPU使用率 12016 CPU使用率超过阈值 业务进程响应缓慢或不可用。 90.0% 磁盘 磁盘使用率 12017 磁盘容量不足 业务进程不可用。 90.0% 磁盘inode使用率 12051 磁盘Inode使用率超过阈值 文件系统无法正常写入。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始snapshot的Load Average值。

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虚拟机上cpu使用率超过阈值(90%)时，产生此告警。当虚拟机上cpu使用率低于阈值(90%)时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 告警类型 15859593 重要 环境告警 告警参数 参数名称 参数含义 VmName 虚拟机名称。 Usage 虚拟机CPU使用率。 对系统的影响

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CGroups功能限制Container CPU使用率 配置场景 CGroups是一个Linux内核特性。它可以将任务集及其子集聚合或分离成具备特定行为的分层组。在YARN中，CGroups特性对容器（container）使用的资源（例如CPU使用率）进行限制。本特性大大降低了限制容器CPU使用的难度。 当

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果大于2000000纳秒，则认为不健康。 恢复指导： 如果该指标项异常，则需要检查集群的网络速度是否正常、内存或CPU使用率是否过高。同时检查集群中HDFS负载是否过高。 服务健康状态 指标项名称：服务状态 指标项含义：检查HDFS服务状态是否正常。如果节点有故障，则认为不健康。

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云服务器 使用共享资源型实例。 由于共享型资源实例是多实例共享CPU，当资源不足时，实例间可能出现CPU资源争抢，导致云 服务器 卡顿。 云服务器的带宽和CPU使用率过高。 如果您已经通过 云监控服务 创建过告警任务，当CPU或带宽利用率高时，系统会自动发送告警给您。 当云服务器使用共享

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息。 通常不建议对每条消息都进行commit，如果对每条消息都进行了commit，会导致OFFSET_COMMIT请求过多，进而导致CPU使用率过高。例如：如果一个消费请求拉取1000条消息，每条都commit，则commit请求TPS是消费的1000倍，消息体越小，这个比例越大

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单节点的使用率过高是否会影响集群的业务？ 问题现象 查看集群监控发现，Elasticsearch集群“磁盘使用率”达到80%以上，用户担心单节点使用率过高会对集群业务产生影响。 业务影响 单节点使用率超过85%：会导致新的分片无法分配。 单节点使用率超过90%：Elasticse

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恢复指导： 如果该指标项异常，则需要检查集群的网络速度是否正常、内存或CPU使用率是否过高。 ZooKeeper连接数使用率 指标项名称：ZooKeeper连接数使用率 指标项含义：检查ZooKeeper内存使用率是否超过80%。如果超过阈值，则认为不健康。 恢复指导：如果该指标项

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CPU升高定位思路 冷热数据问题导致sql执行速度慢 CPU/内存配置与TPS和QPS性能相关的问题 表碎片率过高可能导致的问题 复杂查询造成磁盘满 怎么解决查询运行缓慢的问题 长事务导致规格变更或小版本升级失败 RDS for MySQL数据库报错Native error 1461的解决方案

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图5 节点监控 CPU相关指标 CPU使用率：节点的CPU非空闲时间所占的平均比例。 CPU分配率：节点上所有容器对CPU的Request之和除以节点的CPU总核数。 节点CPU单核使用率：节点上每个CPU核非空闲时间各自所占的比例。 内存相关指标 内存使用率：节点的内存使用量除以节点的内存总量。

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CGroups功能限制Container CPU使用率 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 CGroups是一个Linux内核特性。它可以将任务集及其子集聚合或分离成具备特定行为的分层组。在YARN中，CGroups特性对容器（container）使用的资源（例如CPU使用率）进行限制。本

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GaussDB (for MySQL) CPU使用率高的解决方法 使用云数据库GaussDB(for MySQL)时，如果您的CPU使用率很高或接近100%，会导致数据读写处理缓慢、无法获取连接、出现报错等，从而影响业务正常运行。 解决方案 通过查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓

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以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Influx监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Influx资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化 不同

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成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Cassandra监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Cassandra资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化

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系统每30秒周期性检测Hive堆内存使用率，并把实际的Hive堆内存使用率和阈值相比较。当Hive堆内存使用率超出阈值（默认为最大堆内存的95%）时产生该告警。 用户可通过“运维 >告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Hive”修改阈值。 当Hive堆内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复。

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在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看RDS监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控RDS资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 如果您的业务对性能稳定性要求较低，可以考虑

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可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 通过CES查看GeminiDB Mongo监控指标，例如CPU、内存、磁盘的使用率，如果当前配置过高，可以通过规格变更降低配置。 监控GeminiDB Mongo资源闲置情况，及时删除闲置的实例。 计费模式优化 不同类

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thread.compaction.large 该配置过大时可能导致节点CPU使用率过高。 hbase.regionserver.thread.compaction.small 该配置过大时可能导致节点CPU使用率过高。 hbase.coprocessor.master.classes

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