服务从内存池分配已使用的堆内存 mb sap_hanadb_memory_service_heap_used_percent 服务从内存池分配已使用的堆内存占服务从内存池已分配的堆内存比例 percent sap_hanadb_memory_service_total_used_mb 服务从内存池已申请使用的总内存

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服务从内存池分配已使用的堆内存 mb sap_hanadb_memory_service_heap_used_percent 服务从内存池分配已使用的堆内存占服务从内存池已分配的堆内存比例 percent sap_hanadb_memory_service_total_used_mb 服务从内存池已申请使用的总内存

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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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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，如果调整后的内存不大于该值，仍保持"yarn

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如图1所示，展示设置的时间段内某个实例的总内存、堆内存、非堆内存等JVM不同内存区域的最大值、分配值和使用情况的趋势，也展示设置的时间段内某个实例的垃圾收集堆的GC时间和GC次数趋势。 图1 内存指标图 JVM内存介绍 JVM区域总体分为Heap memory和Non-Heap memory。 Heap

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火焰图Y轴（纵轴）表示调用栈，每一层都是一个函数（包），调用的越深，火焰层数越高，最底部（火焰尖）是正在执行的函数，上方是他的父函数。 火焰图X轴（横轴）表示CPU占用时长、trace相关线程的方法执行的总耗时、已分配的堆内存大小或者已分配但未被回收的堆内存大小。以CPU占用时长为

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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火焰图Y轴（纵轴）表示调用栈，每一层都是一个函数（包），调用的越深，火焰层数越高，最底部（火焰尖）是正在执行的函数，上方是他的父函数。 火焰图X轴（横轴）表示CPU占用时长、trace相关线程的方法执行的总耗时、已分配的堆内存大小或者已分配但未被回收的堆内存大小。以CPU占用时长为

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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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atency”, 输入接口所在的方法。 图16 性能分析 排查调用栈，寻找耗时的方法。如下图，NegativeWorkService#handle中executeUpdate()方法耗时最多。 图17 排查调用栈 排查NegativeWorkService#handle方法，发现根因是循环内执行数据库插入操作。

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火焰图Y轴（纵轴）表示调用栈，每一层都是一个函数（包），调用的越深，火焰层数越高，最底部（火焰尖）是正在执行的函数，上方是他的父函数。 火焰图X轴（横轴）表示CPU占用时长、trace相关线程的方法执行的总耗时、已分配的堆内存大小或者已分配但未被回收的堆内存大小。以CPU占用时长为

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Java技术栈相关操作 本节主要介绍Java技术栈的相关操作，具体如下： 编译Maven项目 运行代码 添加断点 添加调试配置 代码调试 修改变量 JUnit测试 编译Maven项目 Maven项目导入后IDE会进行自动编译，如果没有触发自动编译可以手工进行编译操作。 进入CodeArts

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即开关置灰。 内存 开启或关闭“内存”开关： 开启：采集应用运行过程中堆内存火焰图信息。 Live Object Memory：已分配但未被回收的堆内存，使用场景主要包括内存泄漏等。该功能需要JDK版本为JDK17。 Allocated Memory：已分配的堆内存（包括已被回收

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是否使用CMS垃圾回收器回收采集器运行时堆内存生成的对象 -Xmn string 1024M 采集器堆内存中年轻代占用的大小，如果采集压较大力时，可适当调整，年轻代空间越大，内存回收次数越少，采集效率越高。Xmn必须小于等于Xmx -Xmx string 2048M 采集器堆空间的最大值，合理设置

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Memory）：为保证程序运行系统分配的堆内存总量，在程序运行期间根据使用情况，会在初始堆内存和最大堆内存之间波动变化。 使用的堆内存（Used Heap Memory）：当前程序运行时已经使用的堆内存，这个内存小于分配的堆内存。 非堆内存：在JVM中堆之外的内存称为非堆内存（Non Heap

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Router堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS Router堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小，计算堆内存使用大小和能够分配的最大堆内存大小的比值得到堆内存使用率，并把实际的HDFS Router堆内存使用率和阈值相比较。HDFS Router堆内存使

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量化编码时中心点编码的size，默认为1。 基于上述计算方法，可预估出完整向量索引所需堆外内存的大小。选择集群规格时，还需考虑每个节点的堆内存开销。 节点的堆内存分配策略：每个节点的堆内存大小为节点物理内存的一半，且最大不超过31GB。 例如，基于SIFT10M数据集创建GRAPH索引

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每个方法在CPU上的运行时间。 Allocated Memory 已分配的堆内存（包括已被回收和未被回收的部分），使用场景包括频繁GC（Garbage Collection）等。 Live Object Memory 已分配但未被回收的堆内存，使用场景主要包括内存泄漏等。该功能需要JDK版本为JDK17。

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量化编码时中心点编码的size，默认为1。 基于上述计算方法，可预估出完整向量索引所需堆外内存的大小。选择集群规格时，还需考虑每个节点的堆内存开销。 节点的堆内存分配策略：每个节点的堆内存大小为节点物理内存的一半，且最大不超过31GB。 例如，基于SIFT10M数据集创建GRAPH索引

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ResourceManager堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。 登录 MRS 集群详情页面，选择“告警管理”。

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