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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创建内存加速规则 功能介绍 创建内存加速规则。 接口约束 该接口支持GeminiDB Redis 主备版。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST

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解除内存加速映射 功能介绍 解除指定内存加速映射。 接口约束 该接口支持GeminiDB Redis 主备版。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE

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修改内存加速规则 功能介绍 修改指定内存加速规则。 接口约束 该接口支持GeminiDB Redis 主备版。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT

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删除内存加速规则 功能介绍 删除内存加速规则。 接口约束 该接口支持GeminiDB Redis 主备版。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE

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KVM 使用须知 不支持网卡热插拔。 受内存加载速度的影响，超大内存型 弹性云服务器 可能需要较长的启动时间。 E1型、E2型弹性 云服务器 支持挂载如下类型的云硬盘作为系统盘和数据盘： 高IO (性能优化Ⅰ型) 超高IO (时延优化) 超大内存型弹性云 服务器 主网卡和扩展网卡的使用场景如表5所示。

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GaussDB 实例内存使用率指标的计算方法 GaussDB内存使用率指标的计算方法： 内存使用率 =（总内存 –（空闲内存 + 给文件的缓冲大小 + 高速缓冲存储器使用的大小））/ 总内存 父主题： 数据库监控

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ALM-38002 Kafka堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测Kafka服务堆内存使用状态，当连续10次检测到Kafka实例堆内存使用率超出阈值（最大内存的95%）时产生该告警。 平滑次数为1，堆内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，堆内存使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。

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ALM-16005 Hive服务进程堆内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive堆内存使用率，并把实际的Hive堆内存使用率和阈值相比较。当Hive堆内存使用率超出阈值（默认为最大堆内存的95%）时产生该告警。 用户可通过“运维 >告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称

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少等于硬盘的个数。 KAFKA_HEAP_OPTS -Xmx6G -Xms6G Kafka JVM堆内存设置。当Broker上数据量较大时，应适当调整堆内存大小。 父主题： 使用Kafka

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磁盘增强型 1:8 磁盘较大，本地SAS直通盘。适合存储大量数据的日志、舆情场景等场景。一般冷节点优选这种规格。 通用计算型 1:4 默认规格，使用较频繁，各种场景都能使用，如果没有特别要求，可选择该规格。 内存优化型 1:8 内存较大，优势较明显，在内存使用量较多并且对时延没有太

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ALM-16006 Hive服务进程直接内存使用超出阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Hive直接内存使用率，并把实际的Hive直接内存使用率和阈值相比较。当Hive直接内存使用率超出阈值（默认为最大直接内存的95%）时产生该告警。 用户可通过“运维 > 告警 > 阈值设置 >

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ALM-17006 Oozie直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Oozie服务直接内存使用状态，当检测到Oozie实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时，产生该告警。当Oozie直接内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别

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Kafka直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Kafka服务直接内存使用状态，当连续10次检测到Kafka实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时，产生该告警。 平滑次数为1，直接内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复；平滑次数大于1，直接内存使用率小于或等于阈值的90%时，告警恢复。

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对系统的影响 Storm Nimbus堆内存使用率过高时可能造成频繁GC，甚至造成内存溢出，进而影响Storm任务提交。 可能原因 该节点Storm Nimbus实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用量。 在 FusionInsight

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内存的使用和GC带来很大的压力，从而容易造成Executor无法响应Driver。 因此，建议使用Sort shuffle，而不使用Hash shuffle。 父主题： Spark Core

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内存的使用和GC带来很大的压力，从而容易造成Executor无法响应Driver。 因此，建议使用Sort shuffle，而不使用Hash shuffle。 父主题： Spark Core

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通过云监控排查实例的出带宽使用率指标。更多信息，请参见《监控指标说明》。 客户端到ELB的网络链路有问题，存在往返延时比较大或丢包等问题，建议排查访问日志的request_time和tcpinfo_rtt字段或抓包排查客户端网络是否有异常。 后端服务器处理请求时间太长，超过了客户

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图26 完成 内存调整 修改域目录下\bin下的setDomainEnv.cmd（linux下setDomainEnv.sh）对应JDK的内存。 内存调整需根据服务器内存大小、操作系统版本、WEB服务器版本、JDK版本和实际使用情况进行调整，一般建议在32bit环境下最大内存不要超过2

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在高选择性字段上创建索引，在低选择性字段上查询时会返回较大的结果集，请尽量避免返回较大的结果集。 对集合的写操作同时会操作集合上的索引，从而触发更多的IO操作，集合上的索引数量不要超过32。 不要创建不会被使用到的索引，因为GeminiDB Mongo会加载索引到内存，无用索引加载到内存会浪费内存空间，因业务逻辑变化而产生的无用索引也要及时清理。

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少等于硬盘的个数。 KAFKA_HEAP_OPTS -Xmx6G -Xms6G Kafka JVM堆内存设置。当Broker上数据量较大时，应适当调整堆内存大小。 父主题： 使用Kafka

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