Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。

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配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

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Spark Core内存调优 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-default

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通过异常信息定位问题，参见问题定位实例。

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内存使用超限风险与优化 RDS for MySQL内存说明 RDS for MySQL的内存大体可以分为GLOBAL级的共享内存和SESSION级的私有内存两部分： 共享内存是实例创建时根据参数值分配的内存空间，并且是所有连接共享的。 私有内存用于每个连接到MySQL 服务器 时才分配各自的缓存，且只有断开连接才会释放。

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任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量。 不能为空且大于零。 memoryStep 内存增量步进，在“yarn.app.mapreduce.am.resource.mb”配置的基础上对内存向上调整。 不能为空且大于零，单位：MB。 minMemory 内存自动调整下限，若调整后的内存不大于该值，仍保持“yarn

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为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？ 函数调用过程中，运行时会解析和缓存传入的event事件, 这部分操作会消耗额外的内存。 函数调用结束后，回收的内存首先会放入内部内存池中，并不一定归还给操作系统，导致内存偏高，在高并发场景下这种现象会更加明显。 父主题： 函数执行

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ALM-50223 BE所需最大内存大于机器剩余可用内存 告警解释 系统每30秒周期性检查BE所需最大内存是否大于机器剩余可用内存，当检查到该值不等于1（1表示小于等于，0表示大于）时产生该告警。 BE所需最大内存小于等于机器剩余可用内存时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别

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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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GaussDB 支持动态内存管理吗？ 答：支持。动态内存使用方法均基于内存上下文管理，在内存上下文的机制上，引入了逻辑内存管理机制，同时提供多项视图追踪内存使用情况。当前GaussDB Kernel的内存管理分为两级，分别是： 内存节点级别控制：通过max_process_memory参数限制DN上可以使用的内存上限。

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GaussDB支持动态内存管理吗？ 答：支持。动态内存使用方法均基于内存上下文管理，在内存上下文的机制上，引入了逻辑内存管理机制，同时提供多项视图追踪内存使用情况。当前GaussDB Kernel的内存管理分为两级，分别是： 内存节点级别控制：通过max_process_memory参数限制DN上可以使用的内存上限。

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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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内存使用超限风险与优化 GaussDB(for MySQL)内存说明 GaussDB(for MySQL)的内存大体可以分为GLOBAL级的共享内存和SESSION级的私有内存两部分： 共享内存是实例创建时根据参数值分配的内存空间，并且是所有连接共享的。 私有内存用于每个连接到GaussDB(for

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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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： 性能优化类

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任务增量步进，与memoryStep共同决定内存调整量 不能为空且大于零 memoryStep 内存增量步进，在"yarn.app.mapreduce.am.resource.mb"配置的基础上对内存向上调整 不能为空且大于零，单位：MB minMemory 内存自动调整下限，如果调整后的内存不大于该值，仍保持"yarn

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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节点内存检查异常处理 检查项内容 检查节点内存使用量是否超过90%。 解决方案 请在业务低峰时进行集群升级。 请检查该节点的Pod部署数量是否过多，适当驱逐该节点上Pod到其他空闲节点。 父主题： 升级前检查异常问题排查

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为什么 MRS 集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 问： 为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 答： 在MRS集群中，MRS默认为Yarn服务分配集群内存的50%，用户从逻辑上对Yarn服务的节点按照资源池进行分区管理，所以集群中显示的资源池总内存仅有集群总内存的50%。 父主题：

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云原生标准型部署模式实例 图5 规格变更 在规格变更页面，选择所需规格变更方式和变更后的性能规格，单击“下一步”。 在线变更：变更过程中，实例节点依次滚动升级，对业务影响最小，变更时长跟节点数正相关，每个节点约需5~10分钟。若节点数较多，请耐心等待。 离线变更：离线变更时，全部节点将并行变更，会导致业

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在“数据库信息 > 性能规格”区域，单击“规格变更”。 经典部署模式实例 图1 规格变更 云原生部署模式实例 图2 规格变更 在“规格变更”页面，选择所需变更后的性能规格，单击“下一步”。 经典部署模式实例 图3 规格变更 云原生部署模式实例 图4 规格变更 在确认页面，确认性能规格。 包年/包月

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