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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0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JD BCS erver模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下，在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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JobHistory进程堆内存使用率过高，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”。

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选中“告警ID”为“43008”的告警，查看“定位信息”中的实例的IP地址及角色名。 单击“组件管理 > Spark > 实例 > JobHistory（对应上报告警实例IP地址） > 定制 > JobHistory直接内存”。单击“确定”，查看直接内存使用情况。 查看JobHistory直接内存是否已达到Jo

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uce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。 下面给出bulkload和put适合的场景：

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uce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。 下面给出bulkload和put适合的场景：

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uce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。 下面给出bulkload和put适合的场景：

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uce任务而占用更多的集群内存和CPU资源，也可能会生成大量很小的HFile文件频繁的触发Compaction，导致查询速度急剧下降。 错误的使用put，会造成数据加载慢，当分配给RegionServer内存不足时会造成RegionServer内存溢出从而导致进程退出。 下面给出bulkload和put适合的场景：

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R4的内存实例，是高内存计算应用的合适选择。 内存优化型类别的专属计算集群分为：m3、m6、m7。可用于部署M3型云 服务器 、M6型云服务、M7型云服务器。 专属计算集群规格 表1 m3型专属计算集群规格说明 专属计算集群类型 CPU数量（Sockets） 物理内核 硬件规格 vCPUs

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executor内存不足导致查询性能下降 现象描述 在不同的查询周期内运行查询功能，查询性能会有起伏。 可能原因 在处理数据加载时，为每个executor程序实例配置的内存不足，可能会产生更多的Java GC（垃圾收集）。当GC发生时，会发现查询性能下降。 定位思路 在Spark

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JDB CS erver进程堆内存使用率过高，会影响JDBCServer进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer进程堆内存使用率过大，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”。

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JDBCServer进程非堆内存使用率过高，会影响JDBCServer进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer进程不可用。 可能原因 该节点JDBCServer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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> 定位信息”。查看告警上报的实例的IP地址。 单击“组件管理 > Kafka > 实例 > Broker（对应上报告警实例IP地址） > 定制 > Kafka堆内存资源状况”。查看堆内存使用情况。 查看Kafka使用的堆内存是否已达到Kafka设定的最大堆内存的80%。 是，执行1

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0T的TPCDS测试套会出现内存不足的现象 问题 在Driver内存配置为10G时，Beeline/JDBCServer模式下连续运行10T的TPCDS测试套，会出现因为Driver内存不足导致SQL语句执行失败的现象。 回答 当前在默认配置下，在内存中保留的Job和Stage的UI数据个数为1000个。

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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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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型 云服务器 擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，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。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 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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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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、不可靠的缺点。而采用云数据内存加速的“全自动主动缓存方案”，支持界面可视化配置，配置完成后即可实现数据自动同步。同时还支持数据过滤及过期等功能，极大提高了开发效率及数据的可靠性。 图1 内存加速 父主题： 内存加速

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