ResourceManager堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 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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CVE-ID 漏洞级别 披露/发现时间 缓冲区溢出 CVE-2024-4323 严重 2024-05-20 漏洞影响 Fluent Bit 版本2.0.7 - 3.0.3中存在堆缓冲区溢出漏洞，该漏洞存在于Fluent Bit的嵌入式http 服务器 对跟踪请求的解析中，由于在解析/api/v1/traces

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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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内存使用率高问题排查 使用文档数据库时，当实例的内存使用率达到90%，SWAP利用率超过5%时，此时认为实例的内存已达瓶颈，会导致系统响应慢，甚至出现内存溢出（OOM）的隐患。 本章节主要介绍排查解决实例内存使用率高的问题。 查看内存使用情况 您可以通过查看监控指标（内存使用率和

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JobHistoryServer堆内存使用率过高，会影响Mapreduce 服务日志归档的性能，甚至造成内存溢出导致Mapreduce服务不可用。 可能原因 该节点Mapreduce JobHistoryServer实例堆内存使用量过大，或分配的堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查堆内存使用率。

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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce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。

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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 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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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce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。

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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce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。

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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce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。

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启动裸金属服务器 功能介绍 根据给定的裸金属服务器ID列表，批量启动裸金属服务器。一次最多可以启动1000台。 启动裸金属服务器属于异步API，接口调用成功只表示请求下发成功，任务执行结果请通过查询Job状态API获取。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。 URI

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bulkload是通过启动MapReduce任务直接生成HFile文件，再将HFile文件注册到HBase，因此错误的使用bulkload会因为启动MapReduce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。

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域右上角的下拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > UserSync直接内存使用率”，单击“确定”。 图1 UserSync直接内存使用率 查看UserSync使用的直接内存是否已达到UserSync设定的阈值（默认值为最大直接内存的80%）。 是，执行4。 否，执行6。 在 FusionInsight

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的下拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > PolicySync直接内存使用率”，单击“确定”。 图1 PolicySync直接内存使用率 查看PolicySync使用的直接内存是否已达到PolicySync设定的阈值（默认值为最大直接内存的90%）。 是，执行4。 否，执行6。

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内存版 内存版业务面API包括点操作、边操作、元数据操作、索引操作、Gremlin操作、算法、路径、图统计、图操作、子图操作、Job管理、Cypher操作API。 表1 点操作API 名称 版本 URL 功能描述 点过滤查询 1.0.0 POST/ges/v1.0/{projec

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 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-defaults

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内存加速 开启内存加速，MySQL数据更新后，会把数据全部缓存到GeminiDB Redis吗？ 开启内存加速，GeminiDB Redis数据会不断增长，需要扩容吗？如何进行缓存数据管理？ 客户已有业务实现“db”+“缓存”，推荐使用内存加速吗？哪种场景可以让客户使用内存加速方案？

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > RangerAdmin直接内存使用率”，单击“确定”。 图1 RangerAdmin直接内存使用率 查看RangerAdmin使用的直接内存是否已达到RangerAdmin设定的阈值（默认值为最大直接内存的80%）。 是，执行4。 否，执行6。

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表区域右上角的下拉菜单，选择“定制 > CPU和内存 > TagSync直接内存使用率”，单击“确定”。 图1 TagSync直接内存使用率 查看TagSync使用的直接内存是否已达到TagSync设定的阈值（默认值为最大直接内存的80%）。 是，执行4。 否，执行6。 在FusionInsight

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