日期 特性描述 4.0 2023-09-30 新特性及性能优化： 新增数据库死锁告警，当数据库死锁时上报告警，及时发现并规避问题。 问题修复： 修复只读状态下，可执行Distict命令的问题。 2023-07-30 新特性及性能优化： 支持设置“只写”状态，禁止特定读命令执行。 支持

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JVM监控界面内存监控中，为何最大内存比分配内存小？ 通过-Xmx设置了堆内存的最大值，堆内存的分配值也不一定比设定的堆内存的最大值小，JVM是动态申请堆内存的，即使配置了-Xms最小值，也不是一开始就分配到-Xms值，会根据2的倍数申请，很可能稍微超过-Xmx的限制，可增加-X

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0）自动收集异常退出的JVM转储文件 当您使用Java开发业务时，如果设置的JVM堆空间过小，程序可能会出现OOM（Out Of Memory）问题。为了解决这个问题，您可以使用通用文件存储（SFS 3.0）作为记录日志的载体，并将其挂载到容器内的相应目录中。当JVM发生OOM时，通用文件存储（SFS

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问题和检查项 PERF01 流程与规范 PERF02 性能规划 PERF03 性能建模 PERF04 性能分析 PERF05 性能优化 PERF06 性能看护 云服务性能优化介绍

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选择时间维度 查看JVM信息 可以直接在JVM信息页面查看对应实例的JVM信息指标，具体指标以及说明，参见表1。 图4 查看JVM信息 表1 JVM信息指标说明 指标集 指标 说明 JVM信息 javaagent版本 java探针版本。 启动时间 JVM启动时间。 启动参数 JVM启动参数

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8GB 单个Worker节点使用的内存大小 * 0.8。 Worker JVM进程最大可用内存。 worker.jvm.config query.max-memory-per-node 5GB Worker JVM * 0.7。 Query单节点最大可用内存。 worker.config

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0-100% max_jvm_heap_usage 最大JVM堆使用率 CSS 集群中各个节点的JVM堆使用率的最大值。 单位：百分比。 0-100% max_jvm_young_gc_time 最大JVM Young GC耗时 CS S集群中各个节点的JVM Young GC耗时累计值的最大值。

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分析异常SQL语句导致的数据库性能问题。拓扑展示数据库或SQL语句的关键指标。 JVM监控 实时监控JVM运行环境的内存和线程指标，快速发现内存泄漏、线程异常等问题。 拓扑展示实例的JVM指标数据。 当JVM指标异常，则上报告警。 了解更多 权限管理 创建用户并授权使用APM。 快速入门

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0-100% max_jvm_heap_usage 最大JVM堆使用率 CSS集群中各个节点的JVM堆使用率的最大值。 单位：百分比。 0-100% max_jvm_young_gc_time 最大JVM Young GC耗时 CSS集群中各个节点的JVM Young GC耗时累计值的最大值。

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值为1s，一般可以在JVM minor GC时被回收，但在多任务的情况下，集群规模较大，比如5000节点，多个节点的心跳Response会占用大量内存，导致JVM在minor GC时无法完全回收，无法回收的内存持续累积，最终触发JVM的full GC。JVM的GC都是阻塞式的，即

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景经验和专家团队的应对能力，能够快速准确地定位性能瓶颈问题。 专业的云存储性能优化实践：拥有丰富的各行业数据上云交付经验，擅长解决复杂业务场景下的性能问题，拥有优化性能瓶颈的专业经验，能提供专家级的性能优化规划方案，并提供全程的技术支持保障，端到端地帮助客户提升存储的性能。 极致

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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云存储AI大模型性能诊断与优化服务：面向有AI大模型训练云存储性能瓶颈的客户提供性能诊断与性能优化方案设计服务，助力加速AI大模型训练并降低成本。 云存储性能诊断与优化服务：面向有云存储性能瓶颈的客户提供性能诊断与性能优化方案设计服务，如为本地盘故障率高的中大型企业及金融政企提供高性能、高可靠性

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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getOrCreate() # 向sc._jvm中导入要运行的类 java_import(spark._jvm, 'com.huawei.bigdata.spark.examples.SparkHivetoHbase') # 创建类实例并调用方法 spark._jvm.SparkHivetoHbase()

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功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 JVM监控功能增强，支持阈值规则和统计方式 APM支持当JVM内存和线程的各项指标异常时发生告警。 您可以设置实例的JVM指标阈值告警，当满足设置的告警条件时，告警会上报到告警中心。 商用 设置JVM阈值规则 2 全链路拓扑功能增强，完善服务、实例的指标数据，展示拓扑详情

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esourceManager实例的JVM参数建议配置为：-Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=1G 集群中的NodeManager实例数量达到200，ResourceManager实例的JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G

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基础监控 GC监控 JAVA方法 JVM监控 JVM信息 Netty内存 线程 NodeJs基本信息 NodeJs状态监控 父主题： 指标总览

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/tmp 执行命令vi $CONTROLLER_HOME/sbin/controller.sh，找到JVM_ARGS=所在行，在该行的下一行添加一行新内容： JVM_ARGS="$JVM_ARGS -Dfastjson.parser.safeMode=true" 使用omm用户在主O

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输场景可进行不同程度的优化配置，此处主要提供日志配置log4j2.properties、jvm.options运行内存优化配置。 jvm运行内存配置 图1 jvm.options 表1 jvm运行内存配置 配置项 配置类型 默认值 配置说明 -Djava.awt.headless

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meNode配置的JVM参数的对应关系建议如下： 文件对象数量达到10,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=512M 文件对象数量达到20,000,000，则JVM参数建议配置为：-Xms12G

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