前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory：pooler连接占用内存大小。 pooler_freeconn_memory：pooler空闲连接占用的内存大小。 sto

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前GPU可用内存和当前临时GPU内存之和。 gpu_dynamic_peak_memory：GPU内存使用的最大内存。 pooler_conn_memory：pooler连接占用内存大小。 pooler_freeconn_memory：pooler空闲连接占用的内存大小。 sto

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pkg：查询满足条件的package有效内存占用。 func：查询满足条件的function有效内存占用。 func_in_pkg：查询满足条件的package中的function的有效内存占用。 gs_plsql_memory_object_detail函数显示数据库内满足查询条件的有效内存占用情况说明如表2所示。

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使用逻辑复制时，业务尽量避免长事务，废弃的两阶段事务需要及时提交，防止WAL日志积压，占用过高磁盘空间。 使用逻辑复制时，尽量避免大量使用子事务（事务内使用savepoint、exception等），防止造成过高的内存占用。 使用DRS等服务进行数据同步、迁移时，对于长期无业务的库，建议删除其

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对应用程序进行优化，或者通过增加内存进行系统规格的升级。 kswapd0是系统的虚拟内存管理程序，如果物理内存不够用，系统就会唤醒kswapd0进程，由kswapd0分配磁盘交换空间用作缓存，因而占用大量的CPU资源。 使用top命令终止CPU占用率高的进程 您可以直接在top运

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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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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： 用户指南

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内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query

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消防通道占用检测 输出JSON数据流到DIS指定的通道或者Webhook URL，包括告警结构化数据和图片数据。 JSON结果包括车辆占用消防通道报警、堆物占用消防通道报警以及事件消失告警。其中，事件消失告警会在已告警的车辆或者堆物不再非法占用消防通道时，触发告警。 车辆占用消防通道报警json实例

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为了避免业务极度繁忙时，采集探针对业务性能造成影响，可开启内存检测机制，使采集探针进入休眠状态。您还可以单击，设置持续周期和内存占用。 内存占用=java进程实际使用内存/可用内存上限。 可用内存上限：按照容器可用内存资源配额与JVM最大堆内存中较小一个值计算。JVM最大堆内存为参数“-Xmx”的值，若未设置则默认为JVM最大可用内存25%。

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当您发现 云服务器 的运行速度变慢或云 服务器 实例突然出现网络断开的情况，则可能是云服务器的带宽和CPU利用率过高导致。如果您已经通过 云监控服务 完成创建过告警任务，当CPU或带宽利用率高时，系统会自动发送告警给您。 Windows云服务器带宽流量过高或CPU利用率高，您可以按如下步骤进行排查： 问题定位：定位影响云服务器带宽和CPU利用率高的进程。

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where state = 'idle'; 慢SQL被大量执行 定位到导致内存消耗增加的SQL，对SQL进行优化，或扩大内存规格。 TPS事务数过高 降低事务数，或扩大内存规格。 长连接数量多/连接存活时长久 避免长连接，长连接的缓存可能较大，导致内存不足，建议定期释放长连接。 常见问题

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查询并发控制无效。 内存管理 内存资源，即资源池所占用的内存百分比。 内存管理的目的：防止数据库系统占用内存过高导致内存溢出（OOM）和实现资源池之间的内存隔离和限制。为满足这两个目的，资源管理从以下两方面进行内存管理： 全局内存管理 为防止数据库系统使用内存过大导致OOM，设置

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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？

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max_connections上限估计数值 = 节点可用内存 / 单个连接预估占用内存。 节点可用内存=总内存 - Buffer Pool占用内存 - 1GB（mysqld进程、操作系统、监控程序等）。 单个连接预估占用内存（single_thread_memory） = thread_stack（256KB）

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表碎片率过高可能导致的问题 场景描述 在使用RDS for MySQL过程中，经常遇到表碎片率过高的问题。表碎片是指在MySQL数据库中，表的数据和索引分散在不同的物理块中，这些物理块可能不连续，或者有一些空闲的空间，从而导致表的数据和索引在磁盘上的存储不是最优的。 这种现象主要

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如何减小备份占用空间？ 问题描述 磁盘备份远大于服务器内部查看磁盘的已用空间的大小。即使删除磁盘中的大文件重新备份，备份大小仍没有明显减小。 可能原因 这是由于磁盘删除一些大文件等操作，进行磁盘清理或更新清理后，数据依然在磁盘里，只是通过系统无法看到。而云备份的备份功能是基于整个

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隔大于等于15秒，且缩容后内存不超过80%。 使用须知 随着数据增长及日常使用，可能会产生一些无法自动释放的缓存或内存碎片导致内存占用过高，如果希望算力可以降到下限，可以重启数据库实例。 触发算力变更时，如果资源不足，会在资源足够的物理机上创建目标规格的节点。如果主节点的资源不足，则会发生主备倒换。

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： RDS for MySQL用户指南

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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 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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