内存版 点操作API 边操作API 元数据操作API 索引操作API Gremlin操作API 算法API 动态图分析API 路径API 图统计API 图操作API 子图操作API Job管理API 自定义操作API Cypher操作API（2.2.16） Filtered-query

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使用SSH工具连接Notebook， 服务器 的进程被清理了，GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理，GPU显存没有释放；或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理，需要释放下显存，清理GPU，然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存，建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器

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版本分布 全局设置 为了方便开发者对应用功能进行设置，基调听云App 3.0 平台提供了「全局设置」和「应用设置」两种设置方式。 全局配置：适配所有应用的通用设置可以直接在「全局设置」中进行配置，配置后在应用中开启【使用全局配置】开关即可生效。 应用设置：适配单个应用的设置可以在「应用设置」中进行配置。

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通过内存size检查定位问题，参见内存size检查。

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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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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设置为max_bytes_be

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CVE-ID 漏洞级别 披露/发现时间 缓冲区溢出 CVE-2024-4323 严重 2024-05-20 漏洞影响 Fluent Bit 版本2.0.7 - 3.0.3中存在堆缓冲区溢出漏洞，该漏洞存在于Fluent Bit的嵌入式http服务器对跟踪请求的解析中，由于在解析/api/v1/traces

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型。 该函数将nv指向的变量中的numeric值转换成dp指向的双精度变量。成功时该函数返回0，出错时返回-1（包括溢出）。溢出时，全局变量errno将被额外地设置成PGTYPES_NUM_OVERFLOW。 int PGTYPESnumeric_to_int(numeric* nv

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型。 该函数将nv指向的变量中的numeric值转换成dp指向的双精度变量。成功时该函数返回0，出错时返回-1（包括溢出）。溢出时，全局变量errno将被额外地设置成PGTYPES_NUM_OVERFLOW。 int PGTYPESnumeric_to_int(numeric* nv

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规格内存太小，无法满足应用部署，请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示，可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时，选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时，需要分析是您的代码是否出现漏

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R4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计算集群分为：m3、m6、m7。可用于部署M3型云服务器、M6型云服务、M7型云服务器。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs

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型。 该函数将nv指向的变量中的numeric值转换成dp指向的双精度变量。成功时该函数返回0，出错时返回-1（包括溢出）。溢出时，全局变量errno将被额外地设置成PGTYPES_NUM_OVERFLOW。 int PGTYPESnumeric_to_int(numeric* nv

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型。 该函数将nv指向的变量中的numeric值转换成dp指向的双精度变量。成功时该函数返回0，出错时返回-1（包括溢出）。溢出时，全局变量errno将被额外地设置成PGTYPES_NUM_OVERFLOW。 int PGTYPESnumeric_to_int(numeric* nv

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Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 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”。

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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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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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 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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内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述：查询指定共享内存下内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname，表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用

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通过内存备份机制定位问题，参见内存备份机制。

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