原因分析 存在部分SQL语句使用内存资源过多，造成内存资源耗尽，其余语句执行作业时无法分配到内存就提示内存不足。 处理方法 调整业务执行时间窗，与高并发执行业务的时间错峰执行。 查询当前集群的内存使用情况，找到内存使用过高的语句并及时终止，释放资源之后集群内存就会恢复。具体的操作步骤如下：

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什么是溢出金额？ 溢出金额是指：本期信用额度支付的退费金额大于信用额度支付的消费金额时产生的金额，如信用额度支付的退费金额为-10元，信用额度支付的消费金额5元。那么溢出金额为-10元+5元=-5元 ，溢出金额会用于偿还本账号下历史未结清的账单及本期以后账单。 父主题： 账单

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lang.StackOverflowError这是内存溢出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce

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GaussDB 内部使用的内存，和部分并发参数，如max_connections，thread_pool_attr，max_prepared_transactions等参数相关。 当该值为off时，不对数据库使用的内存做限制，在大并发或者复杂查询时，使用内存过多，可能导致操作系统OOM问题。

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16核CPU/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 由于GaussDB大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。 如果设置

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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16核CPU/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 由于GaussDB大部分查询下推，建议DN中此参数设置比CN大。 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。行存列存分

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U/128G内存）；16GB（8核CPU/64G内存）；8GB（4核CPU/32G内存）；4GB（4核CPU/16G内存） 设置建议： 建议设置shared_buffers值为内存的40%以内。行存列存分开对待。行存设大，列存设小。列存：(单 服务器 内存/单服务器数据库节点个数)*0

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GaussDB内部使用的内存，和部分并发参数，如max_connections，thread_pool_attr，max_prepared_transactions等参数相关。 当该值为off时，不对数据库使用的内存做限制，在大并发或者复杂查询时，使用内存过多，可能导致操作系统OOM问题。

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GaussDB内部使用的内存，和部分并发参数，如max_connections，thread_pool_attr，max_prepared_transactions等参数相关。 当该值为off时，不对数据库使用的内存做限制，在大并发或者复杂查询时，使用内存过多，可能导致操作系统OOM问题。

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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 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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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“客户端安装路径

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MongoDB数据库迁移过程中，源数据库出现内存溢出（OOM）是什么原因 场景描述 在进行MongoDB数据库迁移的过程中，出现源数据库内存溢出（OOM），导致源数据库不可用，迁移失败。 问题分析 出现上述内存溢出可能存在如下原因： 源数据库的mongod服务单独部署在一台机器上

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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“客户端安装路径

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12000ms Kafka堆内存使用率 38002 Kafka堆内存使用率超过阈值 Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95% Kafka直接内存使用率 38004 Kafka直接内存使用率超过阈值 Kafka可用直接内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95%

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pms/application.properties 将PMS进程的内存配置参数“pms.mem”根据实际情况调大，保存并退出。 ... pms.mem=800m 修改的新值的增长量不能大于操作系统可用剩余内存。 执行以下命令查找PMS进程的PID，并终止PMS进程，等待进程重新启动。

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memory，根据作业的需要调大或者调小该值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。 如果使用到SparkJDBC作业，搜索并修改SPARK_EXECUTOR_MEMORY和SPARK_DRIVER_MEMORY两个参数取值，具体以提交的Spark作业的复杂度和内存需要为参考（一般调大）。

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选择“IoTDBServer > 系统”，将参数“GC_OPTS”中“-Xmx”的值参考以下说明进行调大。 “-Xmx”的值默认2G。 如果该告警偶然发生，参数值按照0.5倍速率调大。如果该告警频繁发生，参数值按照1倍速率调大。 多业务量、高并发的情况可以考虑扩容实例。 观察界面告警是否清除。 是，处理完毕。

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情况调大，并单击“保存”，单击“确定”。 出现此告警时，说明当前Loader实例设置的堆内存无法满足当前数据传输所需的堆内存，建议打开实例监控界面，在页面上调出“Loader堆内存资源状况”监控图表，观察该监控图表中“Loader使用的堆内存大小”的变化趋势，根据当前堆内存使用的

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