关于HIAI_DMalloc/HIAI_DFree接口、HIAI_DVPP_DMalloc/HIAI_DVPP_DFree接口的说明，以及Graph配置文件（receive_memory_without_dvpp参数）的说明，请参见Matrix API参考。

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框架单独提供了一套内存分配和释放接口，包括HIAI_DMalloc/HIAI_DFree、 HIAI_DVPP_DMalloc/HIAI_DVPP_DFree，支持C/C++语言。其中，HIAI_DMalloc/HIAI_DFree接口主要用于申请内存，再配合SendData接口从Host侧搬运数据到Device侧；HIAI_DVPP_D

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变更实例的CPU和内存规格 变更集群实例的CPU和内存规格 变更副本集实例的CPU和内存规格 变更单节点实例的CPU和内存规格 父主题： 变更实例

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MySQ L实例 支持规格升配，也支持降配。 本地盘规格变更时，变更后的目标规格的存储上限不能小于当前实例的存储容量。 变更规格会临时占用IP，且变更后不会立即释放（默认12小时后释放）。变更规格前，请确保有未被使用的内网地址（主备实例：2个未被使用的内网地址；单机实例：1个未被使用的内网地址

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系统中使用多个动态内存池时，需对各内存池进行管理和使用情况统计。系统内存机制中通过链表实现对多个内存池的管理。内存池需回收时可调用对应接口进行去初始化。通过多内存池机制，可以获取系统各个内存池的信息和使用情况，也可以检测内存池空间分配交叉情况，当系统两个内存池空间交叉时，第二个内存池会初始化失败，并给出空间交叉的提示信息。通过make m

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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： 集群管理类

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配置动态内存 概述 默认情况下，一个函数唯一绑定了一个资源规格。开启动态内存可以让您在处理指定请求时，设置本次处理函数实例使用的资源规格，如果您不指定，函数将使用默认配置的资源规格。 应用场景 以使用函数做视频转码为例：视频文件大小从MB到GB，不同编码格式和分辨率对转码需要的计算资

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调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“ -XX:NewRatio=2”，则表示老年代与新生代的比值为2:1，新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。

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务和数据更均匀的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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ee接口申请/释放内存，还支持通过Matrix提供的receive_memory_without_dvpp参数控制内存是否给DVPP使用。 VDEC输出的HFBC格式数据直接作为VPC的输入。 VENC输出内存是DVPP内部管理，用户在使用时可以拷贝输出内存中的数据。 父主题： 概述

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框架单独提供了一套内存分配和释放接口，包括HIAI_DMalloc/HIAI_DFree、 HIAI_DVPP_DMalloc/HIAI_DVPP_DFree，支持C/C++语言。其中，HIAI_DMalloc/HIAI_DFree接口主要用于申请内存，再配合SendData接口从Host侧搬运数据到Device侧；HIAI_DVPP_D

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limit_in_bytes。 memory.low 尽力而为的内存保护值，默认值为0。 系统优先回收未被保护的cgroup组的内存。如果内存还不足，再回收memory.min到memory.low之间的内存。 读写说明如下： 读该接口可以查看Best-effort内存保护值，单位为byte。 写该接口可

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为什么 MRS 集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 问：为什么MRS集群显示的资源池内存小于实际集群内存？ 答：在MRS集群中，MRS默认为Yarn服务分配集群内存的50%，用户从逻辑上对Yarn服务的节点按照资源池进行分区管理，所以集群中显示的资源池总内存仅有集群总内存的50%。 父主题：

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执行计划的效率，还提供了catalog，relation等缓存机制。长连接场景下这些缓存中的某些缓存是不会主动释放的，因此可能导致长连接占用大量的内存不释放。 PMS是MRS的监控进程，此进程会经常创建表分区或者新表，由于PostgreSQL会缓存当前会话访问过的对象的元数据，且

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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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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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调整老年代和新生代的比值。在客户端的“conf/flink-conf.yaml”配置文件中，在“env.java.opts”配置项中添加参数：“-XX:NewRatio”。如“ -XX:NewRatio=2”，则表示老年代与新生代的比值为2:1，新生代占整个堆空间的1/3，老年代占2/3。

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并规范使用游标，从而排查文档数据库服务内存使用率高的问题。如果经确认确实为业务增长导致的内存升高，建议及时进行规格扩容。 排查连接数 查看连接数占比，总的连接数不宜超过当前实例能承受的最大连接数的80%。连接太多会导致内存和多线程上下文的开销增加，影响请求处理延时。 建议配置连接

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