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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设置堆内存使用限制时，可以阻断API的请求，达到保护节点的目的。而内存流控可以配置节点全局流控和基于单个请求Path的精细化内存控制，其中单个请求Path的流控通过配置请求Path和堆内存阈值，在请求处理前判断配置的堆内存阈值，超过阈值中断当前的请求Path。 开启内存流控会消耗部分请求性能。

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端流量根据节点堆内存实时状态进行整流。 参数说明 在开启或关闭集群的内存流控时，执行命令涉及的配置参数如下： 表1 内存流控的配置参数说明 配置名 类型 说明 flowcontrol.memory.enabled Boolean 内存流控开关，开启后持续监控内存使用情况。取值： true

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什么是溢出金额？ 溢出金额是指：本期信用额度支付的退费金额大于信用额度支付的消费金额时产生的金额，如信用额度支付的退费金额为-10元，信用额度支付的消费金额5元。那么溢出金额为-10元+5元=-5元 ，溢出金额会用于偿还本账号下历史未结清的账单及本期以后账单。 父主题： 账单

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lang.StackOverflowError这是内存溢出错误的一种，即线程栈的溢出，方法调用层次过多（比如存在无限递归调用）或线程栈太小都会导致此报错。 解决办法 通过调整mapreduce阶段的map和reduce子进程JVM参数中的栈内存解决此问题，主要涉及参数为mapreduce

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记录内存申请信息的管控等级。该参数仅在use_workload_manager和enable_memory_limit打开时生效。该参数属于SIGHUP类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围：枚举型 none：表示不记录内存申请信息。 level1：动态内存使用超

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m的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下，哈希表每占用1MB的内存，对应一次BitmapHeapScan的16GB的页面，达到work_mem上限后，会按此比例随数据访问量线性增长。 query_mem 参数说明：设置执行作业所使用的内存。 该参数属于USERS

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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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内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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m的限制，但不会被严格管控下盘。完全Lossify的情况下，哈希表每占用1MB的内存，对应一次BitmapHeapScan的16GB的页面，达到work_mem上限后，会按此比例随数据访问量线性增长。 query_mem 参数说明：设置执行作业所使用的内存。 该参数属于USERS

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取值范围：整型，1*1024～512*1024，单位为KB。 默认值：16MB memory_trace_level 参数说明：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，记录内存申请信息的管控等级。该参数仅在use_workload_manager和enable_memory_limit打开时生效。该参

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128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存） memory_trace_level 参数说明：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，记录内存申请信息的管控等级。该参数仅在use_workload_manager和enable_memor

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32MB（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存）；16MB（72核CPU/576G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/

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MongoDB数据库迁移过程中，源数据库出现内存溢出（OOM）是什么原因 场景描述 在进行MongoDB数据库迁移的过程中，出现源数据库内存溢出（OOM），导致源数据库不可用，迁移失败。 问题分析 出现上述内存溢出可能存在如下原因： 源数据库的mongod服务单独部署在一台机器上

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12000ms Kafka堆内存使用率 38002 Kafka堆内存使用率超过阈值 Kafka可用内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95% Kafka直接内存使用率 38004 Kafka直接内存使用率超过阈值 Kafka可用直接内存不足，可能会造成内存溢出导致服务崩溃。 95%

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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装

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application. 回答 这是性能规格的问题，MapReduce任务运行失败的根本原因是由于ApplicationMaster的内存溢出导致的，即物理内存溢出导致被NodeManager kill。 解决方案： 将ApplicationMaster的内存配置调大，在客户端“客户端安装

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252 libcomm 253 stream线程池 254 通信通用接口 255 WLM 负载管理 261 内存管控 262 CPU管控 263 空间管控 264 网络管控 265 异常规则 266 资源监控 267 逻辑集群 逻辑集群 271 重分布 重分布 281 其他 ODBC

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