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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v4/IPv6双栈网络。 IPv6转换功能应用场景 如果您想使部署应用的E CS 面向Internet客户端提供IPv6服务，但您的ECS规格不支持IPv6网络，或者您不想通过搭建IPv6网络来实现该需求，那么您可以通过弹性公网IP的IPv6转换功能快速实现该能力。场景示例和资源规划如表2。

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随云 服务器 购买的系统盘或数据盘可以换挂载点吗 该场景仅讨论在原云服务器上的挂载点切换。挂载至其他云服务器请参见系统盘和数据盘之间可以随意转换吗。 随云服务器购买的系统盘：卸载后，可以挂载至原云服务器用作系统盘或数据盘。 每个云服务器只能有一块系统盘，如果原云服务器已有新的系统盘，则无法挂载用作系统盘。

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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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云服务器创建类 云服务器购买成功后可以换镜像吗？ 使用私有镜像创建的云服务器，是否可以与生成镜像的云服务器硬件规格不同？ 使用镜像创建云服务器，可以指定系统盘大小吗？ 使用外部导入的私有镜像所创建的云服务器在启动过程中提示找不到分区，如何处理？ 注册的镜像操作系统是CentOS类

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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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de资源紧张情况，系统倾向于在其原来所在的机器上重启该容器。 如果资源充足，可将QoS Pod类型均设置为Guaranteed。用计算资源换业务性能和稳定性，减少排查问题时间和成本。 如果想更好的提高资源利用率，业务服务可以设置为Guaranteed，而其他服务根据重要程度可分别

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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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些端口进行检查是否开放，避免出现系统功能异常。 网络服务检查：如果你部署的 BI 是集群版，换需要检查文件服务器、外接数据库、状态服务器和应用之间通信是否正常。 部署标准 部署结果验证方式：在网络通畅、端口开放的前提下完成部署，查看工程进程是否存在，访问应用URL，确认是否成功访问，以此判断应用部署是否成功。

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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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包含远端网关、路由器、后端服务器。该IDC私网网段为：192.168.1.0/24 1 操作流程 购买EIP并开启IPv6转换。 配置VPN。 配置公网NAT网关。 实施步骤 购买EIP并开启IPv6转换 根据出公网的实际业务需求，购买相应带宽的弹性公网IP并勾选IPv6转换。 具体操作请参见申请弹性公网IP。

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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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