例如：源端NTP时间 服务器 配置错误。 源端服务器为Windows操作系统（Windows Server 2019/Windows Server 2016/Windows Server 2012/Windows 10/Windows 8.1）时 登录源端服务器，在右下角寻找Agent图标，检查Agent是否正常运行。

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临时存储卷概述 临时卷介绍 当有些应用程序需要额外的存储，但并不关心数据在重启后是否仍然可用。 例如，缓存服务经常受限于内存大小，而且可以将不常用的数据转移到比内存慢的存储中，对总体性能的影响并不大。另有些应用程序需要以文件形式注入的只读数据，比如配置数据或密钥。 Kubernetes中的临时卷（Ephemeral

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rn集群上，在运行一段时间以后会出现Core节点的数据盘被占满的情况。 问题现象 客户连接Spark的JD BCS erver服务提交spark-sql任务到yarn集群上，在运行一段时间以后会出现Core节点的数据盘被占满的情况。 后台查看磁盘使用情况，主要是JDB CS erver服

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ResourceManager内存占满触发Full GC 100+s，不能及时进行主备倒换。 Yarn NodeManager心跳丢失。 Yarn ResourceManager偶现空指针报错导致重启。 Yarn ResourceManager内存泄漏。 Yarn客户侧Resou

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变更ECS规格（vCPU和内存） 变更单台ECS规格 批量变更多台ECS规格 通过性能助手变更ECS规格 XEN实例变更为KVM实例（Windows） XEN实例变更为KVM实例（Linux-自动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-手动配置） XEN实例变更为KVM实例（Linux-批量自动配置）

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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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55000（128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存）；40000（96核CPU/768G内存）；25000（64核CPU/512G内存）；24000（60核CPU/480G内存）；11000（32核CPU/256G内存）；5000（16核CP

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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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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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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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的情况，此为正常情况，此时内存已经写满，用户需要考虑扩容，或者清理一些无用的数据。通常情况下，当内存使用率超过95%时需要及时关注。 排查原因 查询指定时段的内存使用率信息，具体操作请参见性能监控。“内存利用率”指标持续接近100%。 查询内存使用率超过95%的时间段内，“已逐出

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如何检查ELB压测性能受限？ 检查后端服务器的负载状态，如果CPU达到100%，可能是后端应用达到性能瓶颈。 查看流量是否超过绑定到弹性负载均衡的EIP的带宽，带宽超限后，会有大量丢包和请求失败，影响压测性能。 带宽超限指的是您的突发的流量超过了带宽基准的速率，并不是带宽被占满导致的。每个带宽都有

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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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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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50（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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upervisor所在节点业务量需求，适当调整参数值，优化CPU使用率。 JVM调优 当应用程序需要处理大量数据从而占用更多的内存时，存在worker内存大于2GB的情况，推荐使用G1垃圾回收算法。 表2 调优参数 配置参数 缺省值 调优场景 WORKER_GC_OPTS -Xms1G

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50（196核CPU/1536G内存，128核CPU/1024G内存，104核CPU/1024G内存，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核C

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CN：8000（60核CPU/480G内存）；4000（32核CPU/256G内存）；2000（16核CPU/128G内存）；1000（8核CPU/64G内存）；100（4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存） DN：24000（60核CPU/480G内存）；12000（32核CPU/256G内存）；6

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CN：8000（60核CPU/480G内存）；4000（32核CPU/256G内存）；2000（16核CPU/128G内存）；1000（8核CPU/64G内存）；100（4核CPU/32G内存，4核CPU/16G内存） DN：24000（60核CPU/480G内存）；12000（32核CPU/256G内存）；6

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