JobHistory2x进程非堆内存使用率过高，会影响JobHistory2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JobHistory2x进程不可用， 进程不可用时仅会造成无法查询Spark任务历史执行记录。 可能原因 该节点JobHistory2x进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。

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IndexServer2x进程非堆内存使用率过高，会影响IndexServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致IndexServer2x进程不可用，开启索引服务的Carbon业务执行变慢或失败。 可能原因 该节点IndexServer2x进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。

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在终端进程关闭后（例如，在窗口或应用程序关闭时）应恢复以前的终端会话内容并重新创建进程的时间。恢复进程的当前工作目录取决于shell是否支持它。 父主题： 集成终端

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应用进程控制 应用进程控制概述 创建白名单策略 确认学习结果 开启应用进程控制防护 查看并处理可疑进程 扩展进程白名单 重新学习 服务器 关闭应用进程控制防护 父主题： 主机防御

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守护进程集（DaemonSet） 守护进程集（DaemonSet） DaemonSet（守护进程集）在集群的每个节点上运行一个Pod，且保证只有一个Pod，非常适合一些系统层面的应用，例如日志收集、资源监控等，这类应用需要每个节点都运行，且不需要太多实例，一个比较好的例子就是Ku

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对于导致CPU使用率高的具体进程，如果确认是异常进程，可以直接通过top命令终止进程。对于kswapd0进程导致的CPU使用率高的问题，则需要对应用程序进行优化，或者通过增加内存进行系统规格的升级。 kswapd0是系统的虚拟内存管理程序，如果物理内存不够用，系统就会唤醒kswapd0进程，由ksw

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JD BCS erver2x进程非堆内存使用率过高，会影响JDB CS erver2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。

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ALM-45589 ConfigNode堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测ConfigNode进程堆内存使用状态，当检测到ConfigNode进程堆内存使用率超出阈值（最大内存的90%）时产生该告警。当ConfigNode进程堆内存使用率小于阈值时，告警清除。 告警属性

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查询进程列表 功能介绍 查询进程列表，通过传入进程路径参数查询对应的服务器数 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v5/{project_id}/asset/process/statistics 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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JDBCServer2x进程堆内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程堆内存使用率过大，或配置的堆内存不合理，导致使用率超过阈值。

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部署进程包插件 在IoT边缘控制台上将已创建的自定义应用部署到指定边缘节点中，即进程包插件将在边缘节点上以进程身份运行。 访问IoT边缘，单击“管理控制台”进入IoT边缘控制台。 选择左侧导航栏的“边缘节点> 节点管理”，选择您的边缘节点名称，进入节点详情页。 选择左侧导航栏“应用模块

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业务代码中出现踩内存、释放野指针问题，通过异常dump信息较难定位内存非法操作的位置。备份动态内存节点控制头信息：在前一内存节点控制头中备份当前节点控制头信息。在内存申请和释放操作中增加对当前节点的控制头信息与备份信息的检测，在节点控制头被踩而备份信息未踩时，输出节点控制头备份信息及被踩节点前一内存节点信息，用于进一步分析是否为越界踩内存

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业务运行中发生内存泄露，业务逻辑复杂或者长时间运行才出现。申请内存和释放申请时，在内存节点控制头中记录函数调用栈，发生内存泄露时，通过分析used节点信息，可定位疑似内存泄露的位置。目前只有bestfit内存管理算法支持该功能，需要使能LOSCFG_KERNEL_MEM_BESTFIT。Kernel ---> Memory Managem

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20 其中各字段分别为：输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、当前内存上下文的名称、父内存上下文的输出顺序号、父内存上下文的名称、内存上下文树形层次级别号、当前内存上下文使用的内存峰值、当前内存上下文及其所有子内存上下文使用的内存峰值、当前线程所在query的plannodeid。

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内存管理函数 内存管理函数仅9.1.0及以上集群版本支持。 pg_shared_chunk_detail(contextname char(64)) 描述：查询指定共享内存下内存上下文申请的所有chunk信息。 参数contextname，表示内存上下文名称。 使用该函数需先使用

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内存加速概述 内存加速是GeminiDB Redis为了优化“传统被动缓存方案”而推出的功能，它可以让用户通过界面配置规则的形式，自动缓存MySQL的数据，加速MySQL的访问。 如下图图1所示，“传统被动缓存方案”需要用户自行开发代码把MySQL中的数据写入到缓存中，存在效率低

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内存优化型 内存优化型实例类型总览 内存优化型 云服务器 擅长应对大型内存数据集和高网络场景。适用于内存要求高，数据量大并且数据访问量大，同时要求快速的数据交换和处理。例如广告精准营销、电商、车联网等大数据分析场景。 该类型 弹性云服务器 默认开启超线程，每个vCPU对应一个底层超线程HT（Hyper-Threading）。

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JDBCServer2x进程直接内存使用率过高，会影响JDBCServer2x进程运行的性能，甚至造成内存溢出导致JDBCServer2x进程不可用，Spark JDBC任务执行变慢或失败。 可能原因 该节点JDBCServer2x进程直接内存使用率过大，或配置的直接内存不合理，导致使用率超过阈值。

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top"查看进程使用内存情况，找到占用较高的内存的进程，检查是否是本服务应存在的进程，是否合理。 是，执行6。 否，对此进程进行隔离、关闭或调整内存大小处理，观察机器内存是否被释放出。 使用omm用户登录产生告警所在的BE节点，执行"free -g"查看系统使用中总的内存和剩余内存，查看剩余内存大小，预估使用率。

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oom_score_adj:1000 内存节点（Node）的内存不足 在NUMA存储模式下，OS会存在多个内存节点，如果程序制定使用特定节点的内存，可能在OS内存充足的情况下触发OOM，如下示例演示在两个内存节点的条件下，使用程序循环在Node 1分配内存，导致Node 1内存不足，但是OS内存足够，/va

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在弹出的对话框中，单击“Agree”，查看进程信息，在线排查进程。 图2 查看当前进程 在上方的菜单栏中，选择“Options > VirusTotal.com”，勾选“Check VirusTotal.com”和“Submit Unknown Executables”。 图3 options

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