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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_all_queries 单台 服务器 上所有查询的内存使用量，默认没有限制。建议根据机器的总内存，预留一部分空间，防止内存不够导致服务或者机器异常。 0 机器总内存的80% 否 max_memory_usage 单个查询在单台服务器的能使用的最大内存。 10G 50GB 否（新版本可通过多租户方式配置）

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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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输到接收端的比例。 网络抖动 网络的最大延迟与最小延迟的时间差。 流量监控 统计每秒流入、流出测量对象的网络流量。 接入网络监控仅23.12.1.0及以上版本的客户端支持。 服务器资源监控：您可以通过如下指标来查看云应用服务器使用资源的状态，如表3所示。 表3 服务器资源监控 监控指标

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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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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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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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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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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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Windows虚拟内存设置 仅Windows Server 2012 R2和Windows Server 2016需要设置虚拟内存。 裸金属服务器的内存很大，自动分配的虚拟内存会占用大量的系统盘空间，影响系统性能。建议在镜像制作过程中关闭虚拟内存或者设置上限。具体操作如下： 登录Windows虚拟机操作系统。

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大小的比例。 0.70 mapreduce.reduce.input.buffer.percent Reduce过程中保存映射输出信息的内存相对于最大堆大小的比例。当shuffle结束时，需保证reduce开始前内存中所有剩余的映射输出信息所使用的内存小于该阈值。 0.0 父主题：

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大小的比例。 0.70 mapreduce.reduce.input.buffer.percent Reduce过程中保存映射输出信息的内存相对于最大堆大小的比例。当shuffle结束时，需保证reduce开始前内存中所有剩余的映射输出信息所使用的内存小于该阈值。 0.0 父主题：

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节点的CPU非空闲时间所占的平均比例。 工作负载CPU使用率 = 工作负载各个Pod中CPU使用率的平均值 Pod CPU使用率 = Pod实际使用的CPU核数 / 业务容器CPU核数限制值之和（未配置限制值时采用节点总量） 内存使用率 节点内存使用率 = 节点的内存使用量除以节点的内存总量。 工作负载内存使用率

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成本计算模型 工作负载成本计算原理 工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real

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4xlarge.cp;physical.rx3.32xlarge.4规格的镜像ID： 23060320230721e203221b2100000ac3 优化sdcard存储性能（此特性对操作系统有依赖，需要重启服务器升级操作系统） 显存纹理压缩开关 发布数据面(音视频、触控接入) SDK

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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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CSS集群监控与运维 CSS集群平均已用内存比例达到98%怎么办？ CSS服务中如何查看集群总磁盘使用率？ CSS服务中单节点的使用率过高是否会影响集群的业务？

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为0时，不会返回此解析记录结果。 当您的网站拥有多台服务器，每台服务器具有独立的IP地址。通过解析的负载均衡可以实现将不同用户的访问请求按比例分配到各个服务器上。 例如，某网站的 域名 为“example.com”，部署了3台服务器，对应的IP地址分别为：192.168.1.1、192

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为0时，不会返回此解析记录结果。 当您的网站拥有多台服务器，每台服务器具有独立的IP地址。通过解析的负载均衡可以实现将不同用户的访问请求按比例分配到各个服务器上。 例如，某网站的域名为“example.com”，部署了3台服务器，对应的IP地址分别为：192.168.1.1、192

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