t”参数的值。 建议您的实例预留内存值至少配置为30%，2021年之后创建的实例预留内存默认值已经修改为30%。 预留内存百分比是以实例规格的最大可用内存为基数，而不是以内存规格为基数的，最大可用内存可参考实例规格中实例产品规格表中“实例可使用内存”列的值。 父主题： Redis使用

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memset和memcpy操作动态内存，发生越界踩内存问题。对于memset和memcpy操作，当入参为动态内存节点时，增加对内存节点实际大小与入参指定大小的检查，若指定大小大于节点实际大小时，输出error信息，并且取消该次memset或memcpy操作，所以能够防止操作越界。动态内存越界场景下，可开启该功能定位问题。错误码定义见错误码

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DDR4的内存实例，是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属主机分为两类：m3、m6。 m6型专属主机可用于部署M6型 云服务器 。 专属主机规格 表1 m3型专属主机规格说明 专属主机类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs m3 2 18 CPU：Intel®

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在“实例管理”页面，选择目标实例名称。 在左侧导航栏选择“内存加速”，单击“创建GeminiDB实例”。 填写并选择实例相关信息后，单击“提交”，完成实例创建。 表1 基本信息 参数 描述 GeminiDB实例规格 实例的CPU和内存，详细规格见表2。 数据库端口 数据库的访问端口号。 GeminiDB

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云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题： 内存加速

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云数据库 GeminiDB Redis 接口”。 在左侧导航栏选择“内存加速管理”，单击目标映射操作列的“解除”。 图2 内存加速管理 单击确认框的“确定”，即可完成映射关系解除。 图3 解除映射 父主题： 内存加速

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述：查询指定共享内存下内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname，表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用

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在售：M7、aM7、M7n、M6、M3ne、M3、M2 已停售：M1 停售的规格详情请参见已停售的实例规格。 表1 内存优化型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 内存优化型M7 CPU/内存配比：1:8 vCPU数量范围：2-128 处理器：第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频：3

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低

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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装

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问题背景与现象 通过客户端提交任务，客户端返回内存溢出的报错结果： 原因分析 从报错堆栈可以看出是任务在提交过程中分片时在读取HDFS文件阶段内存溢出了，一般是由于该任务要读取的小文件很多导致内存不足。 解决办法 排查启动的MapReduce任务是否对应的HDFS文件个数很多，如果很

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doop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 表1 多CPU内核设置 配置 参数 配置描述 节点容器槽位数 yarn.nodemanager

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任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量。 不能为空且大于零。 memoryStep 内存增量步进，在“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置的基础上对内存向上调整。 不能为空且大于零，单位：MB。 minMemory 内存自动调整下限，若调整后的内存不大于该值，仍保持“yarn

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使用MapReduce 配置使用分布式缓存执行MapReduce任务 配置MapReduce shuffle address 配置MapReduce集群管理员列表 通过Windows系统提交MapReduce任务 配置MapReduce任务日志归档和清理机制 MapReduce性能调优

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MapReduce Action 功能描述 MapReduce任务节点，负责执行一个map-reduce任务。 参数解释 MapReduce Action节点中包含的各参数及其含义，请参见表1。 表1 参数含义 参数 含义 name map-reduce action的名称 resourceManager

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opts（调整map的栈内存）和mapreduce.reduce.java.opts（调整reduce的栈内存），调整方法如下（以mapreduce.map.java.opts参数为例）。 临时增加map内存（只针对此次beeline生效）： 在beeline中执行如下命令set mapreduce

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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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