优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？ 函数调用过程中，运行时会解析和缓存传入的event事件, 这部分操作会消耗额外的内存。 函数调用结束后，回收的内存首先会放入内部内存池中，并不一定归还给操作系统，导致内存偏高，在高并发场景下这种现象会更加明显。 父主题： 函数执行

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ALM-50223 BE所需最大内存大于机器剩余可用内存 告警解释 系统每30秒周期性检查BE所需最大内存是否大于机器剩余可用内存，当检查到该值不等于1（1表示小于等于，0表示大于）时产生该告警。 BE所需最大内存小于等于机器剩余可用内存时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别

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降低内存的处理方案 如果当前集群内存负载较高，或出现“memory is temporary unavailable”内存报错，首先利用日志信息确定内存异常节点，然后连接到该节点查询pv_total_memory_detail视图确认当前是否还存在内存不足问题，可比较proces

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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container

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Spark Core内存调优 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-default

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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函数内存超限返回“runtime memory limit exceeded”，如何查看内存占用大小？ 请在函数请求返回界面查看。 图1 查看oom内存大小 父主题： 函数执行

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变更实例的CPU和内存规格 变更集群实例的CPU和内存规格 变更副本集实例的CPU和内存规格 变更单节点实例的CPU和内存规格 父主题： 变更实例

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数据库代理实例状态异常或在变更状态中。 实例存在定时规格变更任务。 变更中 变更过程中若存在大事务，可能导致变更失败。 变更过程中存在持有全局读锁的会话，会导致变更失败。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。 当实例进行CPU/内存规格变更时，不能对该实例做如下操作

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为什么 MRS 集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 问： 为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 答： 在MRS集群中，MRS默认为Yarn服务分配集群内存的50%，用户从逻辑上对Yarn服务的节点按照资源池进行分区管理，所以集群中显示的资源池总内存仅有集群总内存的50%。 父主题：

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元，才可变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。 当实例进行CPU/内存规格变更时，不能对

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Shell命令task，可以查看当前系统所有任务的状态。命令输出的stackSize、WaterLine、StackPoint、Top0fStack信息，可以作为判断任务栈是否踩内存的指标。这里举例说明如何通过task命令判断是否踩内存，如下图所示，有一任务名为shellTask。StackSize = 0x3000（创建该任务时分配的栈

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/opt/knox/bin/gateway.sh start 在其他Master节点上重复执行如上步骤。 执行ps -ef |grep knox命令可查看已设置的内存信息。 图1 knox内存 父主题： 性能优化类

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内存使用超限风险与优化 TaurusDB内存说明 TaurusDB的内存大体可以分为GLOBAL级的共享内存和SESSION级的私有内存两部分： 共享内存是实例创建时根据参数值分配的内存空间，并且是所有连接共享的。 私有内存用于每个连接到TaurusDB 服务器 时才分配各自的缓存，且只有断开连接才会释放。

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节点内存检查异常处理 检查项内容 检查节点内存使用量是否超过90%。 解决方案 请在业务低峰时进行集群升级。 请检查该节点的Pod部署数量是否过多，适当驱逐该节点上Pod到其他空闲节点。 父主题： 升级前检查异常问题排查

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内存使用超限风险与优化 TaurusDB内存说明 TaurusDB的内存大体可以分为GLOBAL级的共享内存和SESSION级的私有内存两部分： 共享内存是实例创建时根据参数值分配的内存空间，并且是所有连接共享的。 私有内存用于每个连接到TaurusDB服务器时才分配各自的缓存，且只有断开连接才会释放。

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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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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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