BCS 实例一直处于创建中 可能原因是挂盘失败。 处理建议 登录B CS 实例所在CCE集群的节点，执行以下命令，查看POD区的 DNS地址 是否配置错误，导致 域名 无法解析，挂盘失败。 vi /etc/resolve.conf 若还是无法解决，请联系技术支持工程师处理。 父主题： 使用类问题

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服务状态一直处于“部署中” 问题现象 服务状态一直处于“部署中”，查看模型日志未发现服务有明显错误。 原因分析 一般情况都是模型的端口配置有问题。建议您首先检查创建模型的端口是否正确。 处理方法 模型的端口没有配置，如您在 自定义镜像 配置文件中修改了端口号，需要在部署模型时，配置对应的端口号，使新的模型重新部署服务。

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erver层。 Engine层的内存包括InnoDB Buffer Pool、Log Buffer、Full Text Index Cache，其中InnoDB Buffer Pool为常驻内存，占用内存较大。 InnoDB缓冲池是一个内存区域，用于保存InnoDB表、索引和其他

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SLB一直同步，心跳异常 通过脚本排错 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“运维 > 监控服务”。 选择左侧导航栏的“EAP&JOB > 脚本执行”，选择“公共工具”页签。 在名称栏中输入“slb”，单击“查询”。 在查询结果列表中，单击“slb_

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则使用kubelet top node查看节点内存使用率： 节点内存使用率 = 节点已使用量 / 节点可分配 = 2413824Ki / 2213604Ki = 109% 实际节点内存使用率： 实际节点内存利用率 = 节点已使用量 / 节点内存总量 = 2413824Ki / 4030180Ki

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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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-contoller的pod一直处于pending状态。 解决方案 nginx限制的内存资源不足导致无法启动，取消限制后正常。 场景模拟 新集群3个节点，规格 6cpu，12G内存，每个节点2U4G。 单击nginx-ingress插件安装，选择规格2核2G。 nginx-ingress

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变更ECS规格（vCPU和内存） 变更单台ECS规格 批量变更多台ECS规格 通过性能助手变更ECS规格 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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280GB（196核CPU/1536G内存）；180GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；135GB（96核CPU/768G内存）；100GB（80核CPU/640G内存）；90GB（64核CPU/512G内存）；80GB（60核C

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180GB（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；135GB（96核CPU/768G内存）；90GB（64核CPU/512G内存）；80GB（60核CPU/480G内存）；40GB（32核CPU/256G内存）；18GB（16核CPU/128G内存）；8

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取值范围：浮点型，0～DBL_MAX。 默认值：4 虽然 服务器 允许将random_page_cost设置的比seq_page_cost小，但是物理上实际不受影响。如果所有数据库都位于随机访问内存中时，两者设置为相等很合理。因为在此种情况下，非顺序抓取页并没有副作用。同样，在缓冲率很高的数据库上，应该相对于CP

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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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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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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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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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节点池一直在扩容中但“操作记录”里为何没有创建节点的记录？ 问题现象 节点池的状态一直处于“扩容中”，但是“操作记录”里面没有看到有对应创建节点的记录。 原因排查： 检查如下问题并修复： 租户是否欠费。 查看节点池配置的规格是否资源不足。 租户的ECS或内存配额是否不足。 如果一

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CN：2GB（60核CPU/480G内存）；1GB（32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；512MB（8核CPU/64G内存）；256MB（4核CPU/32G内存）；128MB（4核CPU/16G内存） DN：70GB（60核CPU/480G内存）；38GB（32核CPU

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主要使用在受计算限制的高性能处理器的应用程序上。它需要更多处理器核数、大量的内存和高吞吐量的存储系统。该规格使用V5 CPU服务器，并结合IB网卡，适用于HPC高性能计算等场景。 表4 高性能计算型规格详情 规格名称/ID CPU 内存 本地磁盘 扩展配置 physical.h2.large 2*18

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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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