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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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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变更规格 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，本章节主要介绍变更规格的操作。 使用须知 节点规格变更期间服务会短暂中断，建议在业务低峰时变更。 如果开启了只读业务隔离特性，即创建了只读组，规格变更功能入口将移动到组列表的操作列。 一旦执行变更操作后不可撤销。如果需要修改，需要在当前变更操作结束后重新提交变更操作。

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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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ard节点分别在各自的Hidden节点上进行，备份过程会占用Hidden节点一定的CPU内存资源。因此，在备份期间，实例的Hidden节点的CPU使用率、内存使用率、主备延时指标会有一点升高，属于正常现象。但最终的备份文件将以压缩包的形式存储在 对象存储服务 （OBS）中，不会占用实例的磁盘空间。

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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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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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一个work_mem内存，并不是一个SQL消耗一个。 maintenance_work_mem：维护操作使用的最大内存数。 指标异常说明（影响） 生产数据库的内存要有一定的冗余，正常使用应保持在70%以下，若内存使用率长期高于阈值，建议考虑扩大内存规格。当内存使用率超过阈值并产生告警时，可能会产生以下问题。

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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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”。 图2 添加请求头并调用 未开启动态内存，调用接口时默认取创建函数时设置的内存大小； 若配置了动态内存，未设置value值，调用同步执行接口或异步执行接口时仍默认取创建函数设置的内存大小，调用成功返回“200”。 若配置了动态内存，内存值设置错误，未包含在128、256、51

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服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 原因分析 容器镜像代码错误 解决方法 根据容器日志进行排查，修复代码，重新创建AI应用，部署服务。 父主题： 服务部署

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形式。 调整集群管理规模 如果集群控制节点资源水位线持续高位，比如持续出现内存使用率大于85%，建议您及时扩大集群管理规模，避免突发流量导致集群过载，详情请参见变更集群规格。 集群管理规模越大，控制节点规格越高、性能也更佳。 CCE集群管理规模指的是集群支持管理的最大节点数，仅供

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web控制台可视化维护。 可在线修改配置参数。 可扩展性 需要中断服务。首先为服务器调整运行内存，然后调整Memcached内存配置并重启操作系统与服务。 提供在线不断服务的扩容能力。 规格可根据实际需要，在D CS 支持的规格范围内进行扩容或者缩容。 易运维 人工运维。 完善的运维服务配套，7*24小时监控与运维保障。

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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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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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