弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    服务器内存溢出查看 更多内容
  • 内存加速概述

    内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能,它可以让用户通过界面配置规则的形式,自动缓存MySQL的数据,加速MySQL的访问。 如下图图1所示,“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中,存在效率低

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  • 内存优化型

    内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型 云服务器 擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高,数据量大并且数据访问量大,同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线程,每个vCPU对应一个底层超线程HT(Hyper-Threading)。

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  • 内存资源监控

    20 其中各字段分别为:输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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  • 内存资源监控

    20 其中各字段分别为:输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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  • 内存优化型

    DDR4的内存实例,是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属主机分为两类:m3、m6。 m6型专属主机可用于部署M6型云 服务器 。 专属主机规格 表1 m3型专属主机规格说明 专属主机类型 CPU数量(Sockets) 物理内核 硬件规格 vCPUs m3 2 18 CPU:Intel®

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  • ALM-43007 JobHistory进程非堆内存使用超出阈值(2.x及以前版本)

    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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  • ALM-43012 JDBCServer进程直接内存使用超出阈值(2.x及以前版本)

    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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  • Doris UDF开发规范

    UDF开发规则 UDF中方法调用必须是线程安全的。 UDF实现中禁止读取外部大文件到内存中,如果文件过大可能会导致内存耗尽。 需避免大量递归调用,否则容易造成栈溢出或oom。 需避免不断创建对象或数组,否则容易造成内存耗尽。 Java UDF应该捕获和处理可能发生的异常,不能将异常给服务处理

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  • ALM-23004 Loader堆内存使用率超过阈值

    实例”,选择上报告警实例主机名对应的角色,单击图表区域右上角的下拉菜单,选择“定制”,勾选“内存”中的“Loader堆内存使用率”,单击“确定”。 图1 Loader堆内存使用率 查看Loader使用的堆内存是否已达到Loader设定的阈值(默认值为最大堆内存的95%)。 是,执行4。 否,执行6。 在 FusionInsight

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  • 增强有限内存下的稳定性

    查询,而不出现OutOfMemoryError。 有限内存并不意味着内存无限小,它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时,通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行,但依然有一些数据是必须留在内存的,如在做涉及到Join的查询时,对于当前用于Join的相同key的数

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  • 增强有限内存下的稳定性

    查询,而不出现OutOfMemoryError。 有限内存并不意味着内存无限小,它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时,通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行,但依然有一些数据是必须留在内存的,如在做涉及到Join的查询时,对于当前用于Join的相同key的数

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  • ALM-43011 JDBCServer进程非堆内存使用超出阈值(2.x及以前版本)

    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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  • Impala用开发规则

    when子句的view视图或子查询,不应嵌套超过3层,避免出现嵌套过深导致Impala内存溢出 case when子句包含多个判断分支,在多层view视图或子查询嵌套场景下,复杂度呈指数增长,通过实测该场景下嵌套层数不能超过3层,否则会出现内存溢出。可使用临时表替代view或子查询,将一个多重嵌套拆分成多个查询执行。

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  • 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象

    0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时,Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套,会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下,在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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  • 在Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象

    0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时,Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套,会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下,在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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  • JVM监控界面内存监控中,为何最大内存比分配内存小?

    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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  • App用户体验管理

    、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,查看当前应用中的整体和单样本的崩溃、卡顿、OOM和自定义错误信息。

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  • ALM-13002 ZooKeeper内存使用量超过阈值(2.x及以前版本)

    ZooKeeper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ZooKeeper实例内存使用量过大,或分配的内存不合理,导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查内存使用量。 在MRS集群详情页面,单击“告警管理 > 13002连接数不足 > 定位信息”。查看告警上报的实例的ip。

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  • ALM-26054 Storm Nimbus堆内存使用率超过阈值(2.x及以前版本)

    对系统的影响 Storm Nimbus堆内存使用率过高时,可能造成频繁的内存垃圾回收,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。 登录MRS集群详情页面,选择“告警管理”。

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  • ALM-18008 Yarn ResourceManager堆内存使用率超过阈值(2.x及以前版本)

    ResourceManager堆内存使用率过高,会影响Yarn任务提交和运行的性能,甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager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 检查堆内存使用率。 登录MRS集群详情页面,选择“告警管理”。

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  • ALM-18009 MapReduce JobHistoryServer堆内存使用率超过阈值(2.x及以前版本)

    JobHistoryServer堆内存使用率过高,会影响Mapreduce 服务日志归档的性能,甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer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 检查堆内存使用率。

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