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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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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top指令详情 如果发现peer、orderer、baas-agent容器CPU占用率或内存占用超60%，并随着 区块链 交易逐渐上升，则表明当前云 服务器 规格无法满足交易需求，需要对云服务器规格进行扩容。 如果发现云服务器上存在占用资源达100%或以上的不明资源时，请及时联系技术支持工程师进行清理。

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tage的UI数据一直缓存在内存中，直到UI数据个数到达保留的上限值（当前默认值为1000个），旧的UI数据才会在内存中被清除。 因此，在将旧的UI数据从内存中清除之前，UI数据会占用大量内存，从而导致执行10T的TPCDS测试套时出现Driver内存不足的现象。 规避措施： 根

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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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死锁的检查代价是比较高的，服务器不会在每次等待锁的时候都运行这个过程。在系统运行过程中死锁是不经常出现的，因此在检查死锁前只需等待一个相对较短的时间。增加这个值就减少了无用的死锁检查浪费的时间，但是会减慢真正的死锁错误报告的速度。在一个负载过重的服务器上，用户可能需要增大它。这个值的设置应

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CPU核数 merge_max_block_size 8192的整数倍，根据CPU内存资源大小调整 cleanup_delay_period 适当小于默认值 30 修改parts_to_throw_insert值 增大Too many parts的触发阈值，除非特殊场景，不建议修改此配置。

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CPU核数 merge_max_block_size 8192的整数倍，根据CPU内存资源大小调整 cleanup_delay_period 适当小于默认值 30 修改parts_to_throw_insert值 增大Too many parts的触发阈值，除非特殊场景，不建议修改此配置。

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是MemStoreFlusher线程。该线程定期检查写操作内存，当写操作占用内存总量达到阈值，MemStoreFlusher将启动flush操作，按照从大到小的顺序，flush部分相对较大的MemStore，直到所占用内存小于阈值。 阈值 = “hbase.regionserver

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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 内存使用过高，部分查询任务可能因为内存不足而失败。 可能原因 该节点实例内存使用率过大，或配置的内存不合理。 处理步骤 在 FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > Impala > CPU和内存 > Catalog进程的内存占用率”，检查阈值大小。

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对系统的影响 内存使用过高，部分查询任务可能因为内存不足而失败。 可能原因 Impalad进程正在执行较大量查询任务。 处理步骤 在FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > Impala > CPU和内存 > Impalad进程的内存占用率”，检查阈值大小。

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当执行器中此次数据查询和加载所需要的堆外内存不足时，便会发生此异常。 在这种情况下，请增大“carbon.unsafe.working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存

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当执行器中此次数据查询和加载所需要的堆外内存不足时，便会发生此异常。 在这种情况下，请增大“carbon.unsafe.working.memory.in.mb”和“spark.yarn.executor.memoryOverhead”的值。 详细信息请参考如何在CarbonData中配置非安全内存？ 该内存

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副本向Leader请求同步数据的线程数，增大这个数值会增加副本的I/O并发度。 num.io.threads 8 Broker用来处理磁盘I/O的线程数目，这个线程数目建议至少等于硬盘的个数。 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。

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INTO或LOAD DATA任务。如果Executor不是不同的节点分配的，CarbonData将会启动较少的task。 解决措施： 您可以适当增大Executor内存和Executor核数，以便YARN可以在每个节点上启动一个Executor。具体的配置方法如下： 配置Executor核数。 将“spark-defaults

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INTO或LOAD DATA任务。如果Executor不是不同的节点分配的，CarbonData将会启动较少的task。 解决措施： 您可以适当增大Executor内存和Executor核数，以便YARN可以在每个节点上启动一个Executor。具体的配置方法如下： 配置Executor核数。 将“spark-defaults

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