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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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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DN：显示当前DN上资源池可用内存上限。 CN：显示所有DN上资源池可用内存上限的累积和。 read_kbytes bigint 资源池5s监控周期内逻辑读字节数，单位KB。 DN：显示当前DN上资源池逻辑读字节数。 CN：显示所有DN上资源池逻辑读字节的累积和。 write_kbytes

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×（暂不支持） disk_read_bytes_rate 磁盘读带宽 √ √ √ √ disk_write_bytes_rate 磁盘写带宽 √ √ √ √ disk_read_requests_rate 磁盘读IOPS √ √ √ √ disk_write_requests_rate

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APIServer视图 集群 实例 存活数 QPS 请求成功率(读) 处理中请求数 请求速率(读/写) 请求错误率(读/写) 请求时延(读/写)(99分位时延) 工作队列增加速率/深度 工作队列时延(99分位时延) 内存/CPU使用量 Go routine数 Pod视图 集群 命名空间 pod

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00并发的update类型业务，主备机同时执行200并发的读类型业务，在I/O和CPU不受限的条件下，串行回放备机读的性能不低于主机读业务性能的80%，极致RTO备机读的性能和串行回放备机读的性能相比劣化不超过10%。 设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改，避免出现意料之外的结果。

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在“数据库信息 > 性能规格”区域，单击“规格变更”，进入“规格变更”页面。 图1 规格变更 选择所需变更后的性能规格，单击“下一步”。 图2 规格变更 在确认页面，确认性能规格。 包年/包月 如需重新选择，单击“上一步”，修改性能规格。 核对无误后，单击“提交订单”，开始变更规格。对于扩大规

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“更多 > 规格变更”。 图3 规格变更 进入“规格变更”页面，选择需要变更的性能规格，单击“下一步”。 图4 规格变更 在规格确认页面，确认性能规格。 包年/包月 如需重新选择，单击“上一步”，修改性能规格。 核对无误后，单击“提交订单”，开始变更规格。对于扩大规格的操作，您需

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云原生标准型部署模式实例 图5 规格变更 在规格变更页面，选择所需规格变更方式和变更后的性能规格，单击“下一步”。 在线变更：变更过程中，实例节点依次滚动升级，对业务影响最小，变更时长跟节点数正相关，每个节点约需5~10分钟。若节点数较多，请耐心等待。 离线变更：离线变更时，全部节点将并行变更，会导致业

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在“数据库信息 > 性能规格”区域，单击“规格变更”。 经典部署模式实例 图1 规格变更 云原生部署模式实例 图2 规格变更 在“规格变更”页面，选择所需变更后的性能规格，单击“下一步”。 经典部署模式实例 图3 规格变更 云原生部署模式实例 图4 规格变更 在确认页面，确认性能规格。 包年/包月

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变更实例的CPU和内存规格 操作场景 CPU/内存规格可根据业务需要进行变更，当实例的状态由“规格变更中”变为“正常”，则说明变更成功。 约束限制 账户余额大于等于0元，才可变更规格。 实例处于正常状态，可以变更规格。 容灾实例不允许变更规格。 当实例进行CPU/内存规格变更时，该实例不可被删除。

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规格变更，界面提示擎天非擎天架构规格不可直接变更。关于虚拟机规格变更的说明详见变更单台E CS 规格。 独享型规格的实例不支持变更为其他规格类型。例如：通用型规格实例可以变更为独享型，但变更后的独享型实例不能再变更为通用型。 如需变更存储类型为极速型SSD V2，请联系客服申请。 RDS

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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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规格内存太小，无法满足应用部署，请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示，可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时，选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时，需要分析是您的代码是否出现漏

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GaussDB 支持动态内存管理吗？ 答：支持。动态内存使用方法均基于内存上下文管理，在内存上下文的机制上，引入了逻辑内存管理机制，同时提供多项视图追踪内存使用情况。当前GaussDB Kernel的内存管理分为两级，分别是： 内存节点级别控制：通过max_process_memory参数限制DN上可以使用的内存上限。

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GaussDB支持动态内存管理吗？ 答：支持。动态内存使用方法均基于内存上下文管理，在内存上下文的机制上，引入了逻辑内存管理机制，同时提供多项视图追踪内存使用情况。当前GaussDB Kernel的内存管理分为两级，分别是： 内存节点级别控制：通过max_process_memory参数限制DN上可以使用的内存上限。

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DN：显示当前DN上资源池可用内存上限。 CN：显示所有DN上资源池可用内存上限的累积和。 read_kbytes bigint 资源池5s监控周期内逻辑读字节数，单位为KB。 DN：显示当前DN上资源池逻辑读字节数。 CN：显示所有DN上资源池逻辑读字节的累积和。 write_kbytes

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DN：显示当前DN上资源池可用内存上限。 CN：显示所有DN上资源池可用内存上限的累积和。 read_kbytes bigint 资源池5s监控周期内逻辑读字节数，单位为KB。 DN：显示当前DN上资源池逻辑读字节数。 CN：显示所有DN上资源池逻辑读字节的累积和。 write_kbytes

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DN：显示当前DN上资源池可用内存上限。 CN：显示所有DN上资源池可用内存上限的累积和。 read_kbytes bigint 资源池5s监控周期内逻辑读字节数，单位为KB。 DN：显示当前DN上资源池逻辑读字节数。 CN：显示所有DN上资源池逻辑读字节的累积和。 write_kbytes

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跟随者（Follower）负责处理读请求的模块，配合Leader一起进行写请求处理。也可作为Leader的储备，当Leader故障时从Follower当中选举出Leader，避免出现单点故障。 观察者 观察者（Observer）不参与选举和写请求的投票，只负责处理读请求、并向Leader转发写请求，避免系统处理能力浪费。

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为什么函数实际使用内存大于预估内存，甚至触发OOM？ 函数调用过程中，运行时会解析和缓存传入的event事件, 这部分操作会消耗额外的内存。 函数调用结束后，回收的内存首先会放入内部内存池中，并不一定归还给操作系统，导致内存偏高，在高并发场景下这种现象会更加明显。 父主题： 函数执行

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