SLB一直同步，心跳异常 通过脚本排错 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“运维 > 监控服务”。 选择左侧导航栏的“EAP&JOB > 脚本执行”，选择“公共工具”页签。 在名称栏中输入“slb”，单击“查询”。 在查询结果列表中，单击“slb_

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-contoller的pod一直处于pending状态。 解决方案 nginx限制的内存资源不足导致无法启动，取消限制后正常。 场景模拟 新集群3个节点，规格 6cpu，12G内存，每个节点2U4G。 单击nginx-ingress插件安装，选择规格2核2G。 nginx-ingress

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降低内存的处理方案 如果当前集群内存负载较高，或出现“memory is temporary unavailable”内存报错，首先利用日志信息确定内存异常节点，然后连接到该节点查询pv_total_memory_detail视图确认当前是否还存在内存不足问题，可比较proces

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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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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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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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PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

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节点池一直在扩容中但“操作记录”里为何没有创建节点的记录？ 问题现象 节点池的状态一直处于“扩容中”，但是“操作记录”里面没有看到有对应创建节点的记录。 原因排查： 检查如下问题并修复： 租户是否欠费。 查看节点池配置的规格是否资源不足。 租户的E CS 或内存配额是否不足。 如果一

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部分Receiver启动以后，系统已经没有资源去运行计算任务，导致第一个任务一直在等待，后续任务一直在排队。从现象上看，就是如问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark

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Environment to continue. 使用free指令查看，该节点确实没有足够内存。 解决办法 现场进行排查内存不足原因，确认是否有某些进程占用过多内存，或者由于 服务器 自身内存不足。 父主题： 使用HBase

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是（密钥A）自定义购买弹性 云服务器 是（密钥B） 是（密钥A） 购买云服务器时，系统盘加密请参见自定义购买弹性云服务器。 关于镜像加密，具体请参见加密镜像。 是（密钥A） 否 是（密钥A） 购买云服务器时，系统盘加密请参见自定义购买弹性云服务器 否 是（密钥B） 是（密钥B） 关于镜像加密，具体请参见加密镜像。

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部分Receiver启动以后，系统已经没有资源去运行计算任务，导致第一个任务一直在等待，后续任务一直在排队。从现象上看，就是如问题中的图1中所示，会有两个任务一直在等待。 因此，当Web出现两个任务一直在等待的情况，首先检查Spark的核数是否大于Receiver的个数。 Receiver在Spark

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排查项二：集群开启CPU管理策略后变更节点规格 集群开启CPU管理策略（绑核）时，kubelet启动参数中会将CPU Manager的策略设置为static，允许为节点上具有某些资源特征的pod赋予增强的CPU亲和性和独占性。用户如果直接在ECS控制台对CCE节点变更规格，会由于变更前后CPU信息不

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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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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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已停售的实例规格 本文所列实例规格已全部停售。您可以通过“变更云服务器规格”切换至在售实例使用。 通用计算型S1 表1 S1型弹性云服务器的规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） 最大带宽/基准带宽 最大收发包能力 虚拟化类型 s1.medium 1 4 低 低 XEN s1.large

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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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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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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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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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