业务发生踩内存导致内存节点控制头被踩，长时间后才触发业务异常，业务逻辑复杂，难以定位发生踩内存的位置。开启该功能后，在动态内存申请接口中增加内存合法性检查，对动态内存池中所有节点控制头的合法性进行检查，若已发生动态内存节点被踩，及时触发异常，输出error信息，缩小问题定位范围。通过make menuconfig打开内存合法性检查。功能依

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获取系统内存大小 接口名称 WEB_GetSystemMemSizeAPI(后续废弃) 功能描述 获取系统内存大小 应用场景 获取系统内存大小 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetSystemMemSizeAPI 参数 无 返回值 表1

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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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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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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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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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Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

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优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况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YARN的Container

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支持迁移的操作系统列表，请参见兼容性列表。 主机迁移 重要声明 了解迁移过程中的重要信息和免责声明，详情请参见 主机迁移服务 重要声明有哪些？ 约束与限制 确保迁移过程符合服务条款和限制条件，详情请参见主机迁移约束与限制。 计费说明 了解迁移过程中可能产生的费用，详情请参见计费说明。 权限配置 使用IAM进行精细的权限管理，详情请参见权限配置。

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变更E CS 规格（vCPU和内存） 变更单台ECS规格 批量变更多台ECS规格 通过性能助手变更ECS规格 XEN实例变更为KVM实例（Windows） XEN实例变更为KVM实例（Linux-自动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-手动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-批量自动配置）

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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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Manager，选择“运维 > 告警 > 阈值设置 > 待操作集群的名称 > Doris > CPU和内存 > BE最大内存与机器剩余内存的关系 (BE)”。 单击“平滑次数”后的编辑按钮，根据实际使用情况，修改平滑次数配置项，单击“确定”。 单击“操作”列的“修改”，根据实际使用情况，更改告警阈值，单击“确定”。

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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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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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”。 图2 添加请求头并调用 未开启动态内存，调用接口时默认取创建函数时设置的内存大小； 若配置了动态内存，未设置value值，调用同步执行接口或异步执行接口时仍默认取创建函数设置的内存大小，调用成功返回“200”。 若配置了动态内存，内存值设置错误，未包含在128、256、51

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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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/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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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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