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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通过内存合法性检查定位问题，参见内存合法性检查。

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（可选）选择“Web 服务器 角色（IIS） > 角色服务”，进入选择网络策略和访问角色服务窗口，按默认选项执行。 图7 选择IIS服务角色 图8 选择服务角色 （可选）选择“网络策略和访问服务 ”，进入选择网络策略和访问服务窗口，默认勾选“网络策略服务器”选项。 图9 选择网络策略和访问服务

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内容缓存在内存中，方便后续使用。 Linux默认使用的是lazy模式，即内存如果还够用，则不会主动释放当前的占用的buffer和cache，如果需要内存，则会自动释放buffer和cache，所以正常情况下，cache占用高不会对系统造成影响。 处理方法 buffer和cache

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鲲鹏内存优化型 鲲鹏内存优化型实例类型总览 鲲鹏内存优化型弹性云服务器搭载鲲鹏920处理器及25GE智能高速网卡，提供最大480GiB基于DDR4的内存实例和高性能网络，擅长处理大型内存数据集和高网络场景。 该类型弹性云服务器默认未开启超线程，每个vCPU对应一个底层物理内核。 在售：kM1

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CPU/内存配置与TPS和QPS性能相关的问题 场景1 问：如下图中，为什么本地SSD盘支持更高的硬盘吞吐量，但TPS和QPS反而比SSD云盘低？ 同样2U8GB的配置，本地SSD盘的性能比SSD云盘更好，但2U4GB配置下本地SSD盘性能不如SSD云盘。 答： 云盘性能比本地盘

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昇腾服务器驱动和固件安装升级 安装与维护 升级 父主题： 安装并配置虚拟机（Linux）

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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： 集群管理类

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配置动态内存 概述 默认情况下，一个函数唯一绑定了一个资源规格。开启动态内存可以让您在处理指定请求时，设置本次处理函数实例使用的资源规格，如果您不指定，函数将使用默认配置的资源规格。 应用场景 以使用函数做视频转码为例：视频文件大小从MB到GB，不同编码格式和分辨率对转码需要的计

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一键式重置密码插件占用虚拟内存VIRT和常驻内存SHR过高怎么办？ 问题描述 在弹性云服务器运行时，一键式重置密码插件占用虚拟内存VIRT和常驻内存SHR过高。 图1 查看虚拟内存占用情况 问题根因 应用程序使用内存的时候通过glibc的内存池来提供，glibc 2.10之前的版本中，只有一个内存池，称为main

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Agent运行时占用多少CPU和内存资源？ HSS服务采用轻量级Agent，占用资源极少，不会影响主机系统的正常业务运行。 具体占用的CPU、内存资源如下： CPU占用峰值 Agent运行时，CPU占用比例控制在1vCPU的10%。因此，实际占用比例与您购买的云服务器规格有关，详见不同规格主机Agent资源占用一览。

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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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-XX:NumberOfGCLogFiles=20 -XX:GCLogFileSize=20M”。 此处默认已经添加GC日志。 操作步骤 优化GC。 调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“

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怎样配置Windows弹性云服务器的虚拟内存？ 开启弹性云服务器的虚拟内存后，会导致内存I/O性能下降。当弹性云服务器内存不足时，建议通过变更规格操作来扩大内存。若因业务需要，必须开启虚拟内存，请参见本节内容进行配置。 内存使用率已经非常高，同时I/O性能也不是很好的情况下，如果配置虚拟内存会起到反

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过日志查看RDD在内存中的大小，如果数据太大，需要改变RDD的存储级别来优化。 操作步骤 优化GC，调整老年代和新生代的大小和比例。在客户端的conf/spark-default.conf配置文件中，在spark.driver.extraJavaOptions和spark.executor

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-XX:NumberOfGCLogFiles=20 -XX:GCLogFileSize=20M”。 此处默认已经添加GC日志。 操作步骤 优化GC。 调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“

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