根据查询结果分析内存使用过高原因。 内存高常见原因 通常InnoDB Buffer Pool的内存占用是最大的，Buffer Pool的内存占用上限受到Buffer Pool配置参数的限制，但是还有很多内存是在请求执行中动态分配和调整的，例如内存临时表消耗的内存、prefetch

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processlist查看是否有明显占用内存高的会话。 合理设置SESSION级内存参数大小，可大体根据全局内存+会话级内存*最大会话数来预估可能最大的内存。注意开启“performance_schema”也会带来内存开销。 升级实例规格，将内存利用率维持在合理范围，防止业务突增导致实例OOM。

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开启内存加速的GeminiDB Redis短时间要处理大量的binlog，会不会占用较多的资源，导致在线业务受损 如果源端MySQL存在较大的DDL操作，会消耗较多的GeminiDB Redis资源，用户可通过观察内存加速的每秒操作数（dbcache_ops_per_sec）。建

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是开启。 该参数为 服务器 端参数。建议开启，开启后才能使用Append功能。 不适用HDFS场景可以考虑使用其他方式来存储数据，如HBase。 HDFS不适用于存储大量小文件 HDFS不适用于存储大量的小文件，因为大量小文件的元数据会占用NameNode的大量内存。 HDFS中数据的备份数量3份即可

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Windows虚拟内存设置 仅Windows Server 2012 R2和Windows Server 2016需要设置虚拟内存。 裸金属服务器的内存很大，自动分配的虚拟内存会占用大量的系统盘空间，影响系统性能。建议在镜像制作过程中关闭虚拟内存或者设置上限。具体操作如下： 登录Windows虚拟机操作系统。

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会导致内存占用过高。 应该避免类中import的包和服务侧包冲突，可通过grep -lr "完全限定类名"命令来检查冲突的Jar包。如果发生类名冲突，可通过完全限定类名方式来避免。 Doris UDF开发建议 不要执行大量数据的复制操作，防止堆栈内存溢出。 应避免使用大量字符串拼接操作，否则会导致内存占用过高。

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以看出，两个SQL执行了40~50分钟，跟监控中内存增长的时间基本一致，确定是临时表内存不受控导致。 解决方案 升级实例规格，将内存利用率维持在合理范围，防止业务突增导致实例OOM。变更实例规格的详细内容请参考变更实例的CPU和规格。 根据业务实际情况优化慢查询。 父主题： 数据库性能

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制临时表使用的内存。 使用LIMIT子句限制查询结果的数量，避免一次性返回大量数据。 对于需要大量使用内存的SQL语句，减小并发度，避免内存突增导致实例OOM。 结合业务情况扩大实例规格。 原因三：开启了消耗内存的特性 部分特性开启会占用一定的内存空间。例如对小规格实例（如：2U

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内存占用峰值 Agent运行时，内存占用控制在150MB以内。 若内存占用达到200MB，Agent会在5分钟内自动重启。 不同规格主机Agent资源占用一览 Agent运行时，不同规格的云服务器CPU、内存占用情况如表1所示。 表1 Agent资源占用一览 vCPUs规格 Agent运行占用CPU资源比例（峰值）

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加解密大量数据 场景说明 当有大量数据（例如：照片、视频或者数据库文件等）需要加解密时，用户可采用信封加密方式加解密数据，无需通过网络传输大量数据即可完成数据加解密。 加密和解密原理 大量数据加密 图1 加密本地文件 说明如下： 用户需要在KMS中创建一个用户主密钥。 用户调用K

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apReduce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。

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apReduce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。

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apReduce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。

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apReduce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。

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一些复杂SQL可能会长时间占用集群资源，从而影响其他查询的性能。例如一组数据库用户不断提交复杂、耗时的查询，而另一组用户经常提交短查询。在这种情况下，短时查询可能不得不在资源池中等待耗时查询完成。 一些SQL由于数据倾斜、执行计划未调优等原因，占用过多内存空间，导致其他语句因申请不到内存而报错，或

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CC攻击是攻击者借助代理服务器生成指向受害主机的合法请求，实现DDoS和伪装攻击。攻击者通过控制某些主机不停地发送大量数据包给对方服务器，造成服务器资源耗尽，直至宕机崩溃。例如，当一个网页访问的人数特别多的时候，用户打开网页就慢了，CC攻击模拟多个用户（多少线程就是多少用户）不停地访问需要

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Linux操作系统云服务器中buffer和cache占用内存怎么办？ 问题描述 系统长期运行后，free命令查看系统内存，发现剩余内存不足，大部分是buffers和cached。 问题分析 在 Linux 的内存管理中，buffer是Linux内存中的Buffer cache。cache是Linux内存中的Page

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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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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totalsize、freesize字段。

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比上次估算内存大了24MB，总数据量2000W条，查询无法执行。 PBE场景会复用之前生成的计划，导致估算内存每次递增一个固定值，估算内存不断膨胀导致CCN排队。 8.1.3.323 JSON类型查询内存泄露，导致重分布占用大量内存。 在jsonb的out函数中存在内存未释放问题，数据量大时出现堆积造成使用内存高。

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