在服务列表中选择“数据库 > 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。 父主题： 内存加速

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在服务列表中选择“数据库 > 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。 父主题： 内存加速

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S款、Pro款都是一样的内存配置吗？ 华为企业智慧屏S款和Pro款均采用12GB RAM + 64GB Flash。 父主题： 硬件/外观

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通过内存备份机制定位问题，参见内存备份机制。

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什么是预留内存，如何配置预留内存？ 预留内存介绍 预留内存是一部分不能用来存储数据的内存空间，主要用于数据持久化，主备同步，执行实例备份等操作。 配置参数名称：reserved-memory-percent 监控中内存利用率统计是扣除预留内存的。 仅如下实例类型需要预留内存（其他实例类型不涉及）：

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步骤一：创建代理 服务器 创建一台云上服务器，作为连接线下服务器的代理服务器。 创建操作 登录华为云控制台购买弹性云服务器，操作详情请参见自定义购买弹性云服务器。 代理服务器的CPU架构需要选择x86计算。 代理服务器的vCPUs需选择4vCPUs或以上规格，内存需选择8GiB或以上规格。

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系统业务模块化清晰，用户需统计各模块的内存占用情况。Huawei LiteOS提供了一套基于内核内存接口的封装接口，增加模块ID作为入参。不同业务模块进行内存操作时，调用对应封装接口，可统计各模块的内存使用情况，并通过模块ID获取指定模块的内存使用情况。通过make menuconfig打开多模块内存统计功能。目前只有bestfit内存管

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1及之前集群版本连接数据库后执行以下步骤： 执行以下语句查询当前集群的内存使用情况，观察是否有实例的dynamic_used_memory已经大于或者接近于该实例的max_dynamic_memory，出现上述报错，一般为dynamic_used_memory达到上限。 1 SELECT

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超大内存型 超大内存型实例类型总览 超大内存型弹性云服务器内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理以及低延迟的存储资源。提供超大内存，且有很高的计算、存储、网络能力。 该类型弹性云服务器默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。

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变更规格（vCPU和内存） 变更规格通用操作 变更规格（批量操作） 变更规格（性能助手版） XEN实例变更为KVM实例（Windows） XEN实例变更为KVM实例（Linux-自动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-手动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-批量自动配置）

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通过内存合法性检查定位问题，参见内存合法性检查。

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鲲鹏内存优化型 鲲鹏内存优化型实例类型总览 鲲鹏内存优化型弹性云服务器搭载鲲鹏920处理器及25GE智能高速网卡，提供最大480GiB基于DDR4的内存实例和高性能网络，擅长处理大型内存数据集和高网络场景。 该类型弹性云服务器默认未开启超线程，每个vCPU对应一个底层物理内核。 在售：kM1

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10之前的版本中，只有一个内存池，称为main arena。从glibc 2.10版本开始引入了thread arena，导致虚拟内存VIRT和常驻内存SHR过高。可通过限制一键式重置密码插件的可申请内存解决该问题。 处理方法 修改一键式重置密码插件参数。 执行以下命令查看配置文件。 vim

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系统中使用多个动态内存池时，需对各内存池进行管理和使用情况统计。系统内存机制中通过链表实现对多个内存池的管理。内存池需回收时可调用对应接口进行去初始化。通过多内存池机制，可以获取系统各个内存池的信息和使用情况，也可以检测内存池空间分配交叉情况，当系统两个内存池空间交叉时，第二个内存池会初始化失败，并给出空间交叉的提示信息。通过make m

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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： 集群管理类

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配置动态内存 概述 默认情况下，一个函数唯一绑定了一个资源规格。开启动态内存可以让您在处理指定请求时，设置本次处理函数实例使用的资源规格，如果您不指定，函数将使用默认配置的资源规格。 应用场景 以使用函数做视频转码为例：视频文件大小从MB到GB，不同编码格式和分辨率对转码需要的计

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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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