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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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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。

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设置建议：推荐使用默认值。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改，避免出现意料之外的结果。 shared_buffers 参数说明：设置 GaussDB使用 的共享内存大小。增加此参数的值会使 GaussDB 比系统默认设置需要更多的System V共享内存。 参数类型：整型

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在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。

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在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。 max_p

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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。

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方法进行设置。 设置建议：内存有限的情况下，合理的数量应该是shared_buffers数量的2倍到4倍。对性能有较高要求且内存足够的情况下，建议手动设置为shared_buffers数量的4倍以上，且与page_version_partitions的比值范围为[256, 1024]。

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设置。 在每个会话的第一次使用临时表之前可以改变temp_buffers的值，之后的设置将是无效的。 一个会话将按照temp_buffers给出的限制，根据需要分配临时缓冲区。如果在一个并不需要大量临时缓冲区的会话里设置一个大的数值，其开销只是一个缓冲区描述符的大小。当缓冲区被使用，就会额外消耗8192字节。

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概览”可查看当前集群各节点CPU使用率的具体情况，单击最右的监控按钮，查看最近1/3/12/24小时的CPU性能指标，判断是否有CPU使用率突然增大的情况。 设置异常规则及时终止高内存语句。 防止极端场景下某些语句使用内存过多，导致其他语句由于内存分配不足而出现算子下盘执行缓慢或者申请不到内存而执行失败的情况，

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最大能同时迁移多少台 服务器 单个用户 主机迁移服务 最多能支持1000台服务器同时迁移，如果您有超过1000台服务器需要迁移，请在服务器列表页面删除已完成迁移的服务器。 父主题： 系统兼容与迁移限制

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Redis执行大Key分析后内存使用率降低的原因 Redis执行大Key分析，只会查询占用空间过大的Key，并不会删除Key。如果Redis执行大Key分析后内存使用率降低，可能是因为原Redis中存在较多过期Key，因为过期Key的惰性删除机制，Key过期后如果未被访问和识别到

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： RDS for MySQL用户指南

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Filtered-query API(2.2.13) Filtered-query V2(2.3.6) DSL查询API（2.3.14） 通过导入文件更新点边的指定属性(2.2.13) 通过读取文件删除点边（2.2.15） 运维监控API 父主题： 业务面API

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内存加速 内存加速概述 开启内存加速 管理映射规则 内存加速管理 父主题： 用户指南

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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配置内存 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-defaults

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