弹性云服务器 ECS

 

弹性云服务器(Elastic Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,帮助用户打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率

 
 

    查询服务器是否内存溢出 更多内容
  • 集群报错内存溢出

    n最小内存峰值、dn最大内存峰值、dn每秒最大io峰值、dn每秒最小io峰值和内存使用平均值等信息。 根据“dn最大内存峰值”和“内存使用平均值”查询结果,值较大的就是消耗内存较多的语句。 如果已确认所查询的占用内存高的语句需要被终止,勾选指定的查询ID后,单击“终止查询”按钮,终止查询。

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  • 什么是溢出金额?

    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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  • Hive任务执行中报栈内存溢出导致任务执行失败

    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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  • task状态判断是否踩内存

    Shell命令task,可以查看当前系统所有任务的状态。命令输出的stackSize、WaterLine、StackPoint、Top0fStack信息,可以作为判断任务栈是否踩内存的指标。这里举例说明如何通过task命令判断是否踩内存,如下图所示,有一任务名为shellTask。StackSize = 0x3000(创建该任务时分配的栈

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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

    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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  • 查询是否获取到NTP 服务器地址

    查询是否获取到NTP 服务器 地址 接口名称 WEB_GetInceptStateAPI(后续废弃) 功能描述 查询是否获取到NTP 服务器地址 应用场景 查询是否获取到NTP 服务器地址 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetInceptStateAPI

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  • 内存

    8MB(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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  • 内存

    level1:动态内存使用超过最大动态内存的90%后,会记录以下信息,并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance,session,thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的t

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  • 内存不足如何处理?

    规格内存太小,无法满足应用部署,请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示,可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时,选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时,需要分析是您的代码是否出现漏

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  • 配置MRS集群阈值类告警

    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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  • 增强有限内存下的稳定性

    查询,而不出现OutOfMemoryError。 有限内存并不意味着内存无限小,它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时,通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行,但依然有一些数据是必须留在内存的,如在做涉及到Join的查询时,对于当前用于Join的相同key的数

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  • 增强有限内存下的稳定性

    查询,而不出现OutOfMemoryError。 有限内存并不意味着内存无限小,它只是在内存不足于放下大于内存可用总量几倍的数据时,通过利用磁盘来做辅助从而确保查询依然稳定执行,但依然有一些数据是必须留在内存的,如在做涉及到Join的查询时,对于当前用于Join的相同key的数

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  • 内存

    。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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  • 内存

    。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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  • 内存

    level1:动态内存使用超过最大动态内存的90%后,会记录以下信息,并将记录的内存信息保存在$GAUSSLOG/mem_log目录下。 全局内存概况。 instance,session,thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的t

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  • 内存

    所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize,freesize字段。 每个内存上下文上所有内存申请的详细信息,包含申请内存所在的文件,行号和大小。 默认值:level1 该参数设置为level2后,会记录每个内存上下文的内存申请详

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  • 内存

    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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  • 内存

    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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  • Fluent Bit内存崩溃漏洞公告(CVE-2024-4323)

    (如整数值),可能导致内存崩溃,成功利用该漏洞可能导致拒绝服务、信息泄露或远程代码执行。 CCE集群中安装了云原生日志采集插件,且版本为1.3.4-1.5.1时则涉及该漏洞。 判断方法 前往插件中心,查看是否已安装云原生日志采集插件以及插件版本。 图1 查看已安装插件版本 若插件版本在1

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  • 作业无法提交如何定位?

    -heap PID检查knox和executor进程内存使用情况,如果多次执行查看到老生代内存使用率为99.9%说明有内存溢出查询executor进程PID:netstat -anp | grep 8181 | grep LISTEN 查询knox进程PID:ps -ef|grep knox

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  • 查询目录是否存在

    查询目录是否存在 功能介绍 查询目录是否存在 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/sfs-turbo/shares/{share_id}/fs/dir 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String

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