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制对这些堆外内存进行管理。上述API能够查询当前堆外内存使用量、缓存命中次数、加载次数等信息。 预加载向量索引 PUT /_vector/warmup/{index_name} 使用上述接口能将指定index_name的向量索引预加载至堆外内存供查询使用。 清除缓存 PUT /_vector/clear/cache

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统计API使用量 自然语言处理 NLP控制台“服务监控”页面，支持查看API的总调用量、调用成功量、调用失败量。 如果您购买了套餐包，可在“套餐包管理”页面，查看已有的套餐包及使用详情。套餐包费用扣减规则请参见计费说明。 图1 服务监控

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统计API使用量 FRS控制台支持查看API的总调用量、调用成功量、调用失败量。 如果您购买了套餐包，可在“云上服务管理”页面，查看已有的套餐包及使用详情。套餐包费用扣减规则请参见“产品介绍 > 计费说明”。

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统计API使用量 SIS控制台支持查看API的总调用量、调用成功量、调用失败量。 图1 总览

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按需使用量推送 按需使用量推送（新） 按需使用量推送（旧） 父主题： 接口描述

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在云容器实例价格详情中查询到的单价单位：元/Pod/秒 使用量 按产品单价单位显示使用量，云容器实例的单价单位为元/Pod/秒，因此使用量以小时为单位。本例中，2023/04/08 10:09:06 ~ 2023/04/08 12:09:06时段总计使用量为2小时。 使用量单位 小时 官网价

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ThroughPut(读+写) 文件系统使用率/使用量 主机视图 集群 节点 CPU/内存使用率 平均负载 内存使用量 磁盘写入/读取速率 磁盘空间使用 磁盘IO Node视图 集群 节点 CPU/内存使用率 CPU/内存Requests水位 CPU/内存Limits水位 内存使用量 网络接收/发送速率 接收/发送数据包速率(Pod)

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查看Kafka磁盘使用量 本章节指导您在控制台查看每个代理上磁盘的使用量，以了解Kafka实例的磁盘使用情况。 单机版实例不支持查看磁盘使用量。 查看Kafka磁盘使用量 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域。 请选择Kafka实例所在的区域。 在管理控制台左上角单击，选择“应用中间件

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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华为云帮助中心，为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档，帮助您快速上手使用华为云服务。

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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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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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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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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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按需计费 MRS 集群属于简单 定价 ，相应单价查询请参见： MRS服务管理费单价可在MRS价格计算器页查询。 弹性云服务器 单价请可在弹性 云服务器 价格计算器页查询。 云硬盘（系统盘和数据盘）可在云硬盘价格计算器页查询。 使用量 按产品单价单位显示使用量。 使用量单位 小时 官网价 官网价： MRS服务管理费用：核个数

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CPU资源，提升系统性能。但当数据库 服务器 的CPU核数较少，CPU利用率已经比较高的情况下，如果打开SMP并行，不仅性能提升不明显，反而可能因为多线程间的资源竞争而导致性能劣化。 内存资源 查询并行后会导致内存使用量的增长，但每个算子使用内存上限仍受到work_mem等参数的限制

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