异常分析模块用于查看选定的App发生的崩溃、卡顿、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

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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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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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超大内存型 超大内存型实例类型总览 超大内存型 弹性云服务器 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以及低延迟的存储资源。提供超大内存，且有很高的计算、存储、网络能力。 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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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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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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”。 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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/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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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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防勒索病毒概述 服务器感染勒索病毒越来越普遍，一旦服务器遭受勒索病毒攻击，关键文件会被加密，无法正常使用，企业业务将受到严重影响。HSS针对勒索病毒提供了防勒索解决方案，帮助您从勒索病毒入侵前、入侵时和入侵后全方位应对勒索病毒。 防勒索病毒功能在当前版本中为测试使用，可能存在无法

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资产或资产组前的图标代表以下含义。 ：策略配置下发失败。 ：已设置过自定义策略，未继承父层策略。 - 开启防篡改策略配置 开启防篡改策略配置时，置为打开状态。 关闭防篡改策略配置时，置为关闭状态。 - 策略规则 说明： 防篡改策略配置最大规格为20条。 选择推荐规则 智能终端安全服务为用户提供的预置规则，如Off

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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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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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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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