var) 释放一个numeric类型变量的内存。 该函数释放通过PGTYPESnumeric_new函数创建的numeric*类型变量。 void PGTYPESdecimal_free(decimal*) 释放一个decimal类型变量的内存。 该函数释放通过PGTYPESdeci

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怎样配置Windows弹性 云服务器 的虚拟内存？ 开启弹性云 服务器 的虚拟内存后，会导致内存I/O性能下降。当弹性云服务器内存不足时，建议通过变更规格操作来扩大内存。若因业务需要，必须开启虚拟内存，请参见本节内容进行配置。 内存使用率已经非常高，同时I/O性能也不是很好的情况下，如果配置虚拟内存会起到反

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异常分析模块用于查看选定的App发生的崩溃、卡顿、OOM和自定义错误情况。内存溢出（Out Of Memory，简称OOM）是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多，最终使得程序运行内存大于提供的最大内存，程序无法运行，系统提示内存溢出。 在左侧导航栏中单击异常分析，进入异常分析概览页面，查

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t.log”，“/var/log/Bigdata/omm/oms/pms/pms.log”日志内容类似如下： 发现日志中有内存溢出的现象，判断是由于PMS内存不足导致Manager界面出现卡顿。 处理步骤 以omm用户登录主管理节点。 执行以下命令打开application.properties文件。

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表1 漏洞信息 漏洞类型 CVE-ID 漏洞级别 披露/发现时间 缓冲区溢出 CVE-2024-4323 严重 2024-05-20 漏洞影响 Fluent Bit 版本2.0.7 - 3.0.3中存在堆缓冲区溢出漏洞，该漏洞存在于Fluent Bit的嵌入式http服务器对跟踪请求

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后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测，请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。 业务内存不正常。 请检查推理代码是否存在内存溢出或者内存泄漏的问题。 模型运行异常。 请检查您的模型是否能正常运行。例如模型依赖的资源是否故障，需要排查推理日志。 实例pod数量异常

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在执行SQL语句前，执行如下命令。注意执行前保证集群有足够内存可以设置。 SET max_memory_usage = 128000000000; #128G 如果没有上述大小内存可用，ClickHouse可以通过如下设置将“溢出”数据到磁盘。建议将max_memory_usage设

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Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 可能原因 该节点Kafka实例堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 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”。 单击“ALM-38002 Kafka堆内存使用率超过阈值

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JobHistory进程非堆内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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JD BCS erver进程直接内存使用率过高，会影响JDB CS erver进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程直接内存使用率过大，或配置的直接内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查直接内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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JobHistory进程直接内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory进程直接内存使用率过大，或配置的直接内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查直接内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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JobHistory进程堆内存使用率过高，会影响JobHistory进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory进程不可用。 可能原因 该节点JobHistory进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 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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JDBCServer进程堆内存使用率过高，会影响JDBCServer进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 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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使用SSH工具连接Notebook，服务器的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理，GPU显存没有释放；或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理，需要释放下显存，清理GPU，然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存，建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器

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1/sbin/status-oms.sh 以omm用户执行jmap -heap PID检查knox和executor进程内存使用情况，如果多次执行查看到老生代内存使用率为99.9%说明有内存溢出。 查询executor进程PID：netstat -anp | grep 8181 | grep LISTEN

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JDBCServer进程非堆内存使用率过高，会影响JDBCServer进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面，选择“告警管理”。

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常见的错误码还包括247、139等。 退出码137或者247 可能是内存溢出造成的。请减少数据量、减少batch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法

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0.1.1 发布时间 2019-09-30 解决的问题 MRS Manager 解决反复扩缩容导致MRS Master节点executor内存溢出问题 MRS大数据组件 MRS Presto新增Presto支持OBSFileSystem MRS Presto解决频繁打印jstack，以及日志文件太大不滚动问题

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