通过内存合法性检查定位问题，参见内存合法性检查。

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的所有容器在不同的时间段内存使用总量占 Pod 的所有容器内存 Limit 总量。 内存使用量：Pod 已经使用的内存量。 内存申请量：Pod 内存 Request 值。 内存限制量：Pod 内存 Limit 值, 使用量到达该值时会导致容器 OOM。 网络相关指标 网络总流出速率：Pod

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的所有容器在不同的时间段内存使用总量占 Pod 的所有容器内存 Limit 总量。 内存使用量：Pod 已经使用的内存量。 内存申请量：Pod 内存 Request 值。 内存限制量：Pod 内存 Limit 值, 使用量到达该值时会导致容器 OOM。 网络相关指标 网络总流出速率：Pod

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= （dataSize）/128M, 程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，

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入湖程序的并行度p设置：建议p = (dataSize)/128M，程序分配core的数量保持和p一致即可。内存设置建议内存大小和core的比例大于1.5:1 即一个core配1.5G内存， 堆外内存设置建议内存大小和core的比例大于0.5:1。 cow表： cow表的原理是重写原始数据，因此这种表的调优，

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的所有容器在不同的时间段内存使用总量占 Pod 的所有容器内存 Limit 总量。 内存使用量：Pod 已经使用的内存量。 内存申请量：Pod 内存 Request 值。 内存限制量：Pod 内存 Limit 值，使用量到达该值时会导致容器 OOM。 网络相关指标 网络总流出速率：Pod

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总量的比例。 CPU 受限（CPU Throttled）：负载的所有 Pod 的容器在不同的时间段的 CPU 受限时间所占的平均比例。 内存相关指标 内存使用率：负载的所有 Pod 的容器在不同的时间段使用的内存总量占负载的所有 Pod 的容器的内存 Limit 总量比例。 网络相关指标

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总量的比例。 CPU 受限（CPU Throttled）：负载的所有 Pod 的容器在不同的时间段的 CPU 受限时间所占的平均比例。 内存相关指标 内存使用率：负载的所有 Pod 的容器在不同的时间段使用的内存总量占负载的所有 Pod 的容器的内存 Limit 总量比例。 网络相关指标

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CPU使用率：节点的CPU非空闲时间所占的平均比例。 CPU分配率：节点上所有容器对CPU的Request之和除以节点的CPU总核数。 节点CPU单核使用率：节点上每个CPU核非空闲时间各自所占的比例。 内存相关指标 内存使用率：节点的内存使用量除以节点的内存总量。 内存分配率：节点上所有容器对内存的 Request

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总量的比例。 CPU 受限（CPU Throttled）：负载的所有 Pod 的容器在不同的时间段的 CPU 受限时间所占的平均比例。 内存相关指标 内存使用率：负载的所有 Pod 的容器在不同的时间段使用的内存总量占负载的所有 Pod 的容器的内存 Limit 总量比例。 网络相关指标

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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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”。 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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/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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队分配和使用的CPU/内存等比例，将容器集群成本（包含CCE、E CS 、EVS等服务成本）拆分到各个业务团队。 以上公共成本，以及其他共享资源&平台服务&服务支持&未及时标记产生的未分配成本，也可以按照一定的比例规则，比如平均分配、按消费比例分配、按约定比例分配等规则，拆分到各个业

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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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怎样配置Windows弹性云 服务器 的虚拟内存？ 开启弹性云服务器的虚拟内存后，会导致内存I/O性能下降。当弹性云服务器内存不足时，建议通过变更规格操作来扩大内存。若因业务需要，必须开启虚拟内存，请参见本节内容进行配置。 内存使用率已经非常高，同时I/O性能也不是很好的情况下，如果配置虚拟内存会起到反

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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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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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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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String 云服务器规格名称。 vcpus Integer 云服务器规格对应的CPU核数。 ram Integer 云服务器规格对应的内存大小，单位为MB。 disk Integer 云服务器规格对应要求系统盘大小。 当前未使用该参数，缺省值为0。 swap String 云服务器规格对应要求的交换分区大小。

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