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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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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executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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比上次估算内存大了24MB，总数据量2000W条，查询无法执行。 PBE场景会复用之前生成的计划，导致估算内存每次递增一个固定值，估算内存不断膨胀导致CCN排队。 8.1.3.323 JSON类型查询内存泄露，导致重分布占用大量内存。 在jsonb的out函数中存在内存未释放问题，数据量大时出现堆积造成使用内存高。

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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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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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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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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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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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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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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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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： 性能优化类

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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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个相对概念，相对历史表现的统计，或相对系统整体。因此针对亚健康的检测和判断有所不同。当处于亚健康状态时，系统也需要及时进行隔离或恢复处理，避免对业务造成影响。 风险等级 高 关键策略 亚健康检测通常用于根据亚健康症状来预测系统故障，典型的例子是内存泄漏，内存泄漏往往不会立刻导致系统失效，系统首先会因为Swap

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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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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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