1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存，4核CPU/16G

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200（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，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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配置线程监控项 在“编辑【线程】监控配置”页面配置以下参数： 采集间隔：默认60s，此处不支持修改。 线程详情最大行数：默认值为10，可配置最大行数为50。勾选“使用默认值”，会优先使用继承的标签的值。 图1 线程监控项 父主题： 应用监控配置

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如何查看Redis内存占用量 当前D CS Redis提供了以下与内存相关的指标。查看监控指标的方式请参考查看性能监控。 表1 Redis实例支持的监控指标 指标ID 指标名称 含义 取值范围 测量对象&维度 监控周期（原始指标） memory_usage 内存利用率 该指标用于统计测量对象的内存利用率。

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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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24G内存，96核CPU/768G内存）；128MB（64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存）；64MB（8核CPU/64G内存）；32MB（4核CPU/32G内存）；16MB（4核CPU/16G内存） 设置建议：

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24G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/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存） 企业版：

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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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函数内存超限返回“runtime memory limit exceeded”，如何查看内存占用大小？ 请在函数请求返回界面查看。 图1 查看oom内存大小 父主题： 函数执行

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Spills mapreduce.map.sort.spill.percent 参数解释：序列化缓冲区中的软限制。一旦达到该限制，线程将在后台开始将内容溢出到磁盘。 默认值：0.8 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site

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当语句中存在stream算子时，在DN上会根据计划生成多个stream线程，其中最顶层的父线程为topConsumer线程，负责将子stream线程的数据整合并发送往CN。当语句执行结束时，topConsumer线程必须等待所有的子stream线程退出后才可以执行stream线程组的清理动作。 8.2.1.225以前版本

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通常情况，出现上述错误由于创建线程失败，可能原因是ECS系统内存不足，系统当前的线程数达到了配置的最大值。 处理方法 登录管理控制台。 通过ECS的主机监控功能的“内存使用率”指标，查看云服务器内存使用情况确认云服务器内存情况，详细操作，请参见查看监控指标 。 如果内存不足，建议扩容内存或者优化内存

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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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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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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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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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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？

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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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OFF] ON：开启线程池。 OFF：关闭线程池。 threadpool_oversubscribe 是 integer [1,50] 每个线程组中最多能创建的额外线程数。 threadpool_size 是 integer [1,512] 线程组数量。 查询线程池状态 通过show

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创建HDFS多线程任务 功能简介 建立多线程任务，同时启动多个实例执行文件操作。 代码样例 如下是删除文件的代码片段，详细代码请参考com.huawei.bigdata.hdfs.examples中的HdfsExample类。 // 业务示例2：多线程 final int THREAD_COUNT

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