ALM-303046691 内存使用率超阈值 告警解释 ENTITYTRAP/2/MEMORYUSAGERISING: OID [OID] MEMORY utilization exceeded the pre-alarm threshold.(Index=[INTEGER],

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ALM-18024 Yarn任务挂起内存量超阈值 告警解释 告警模块按60秒周期检测Yarn当前挂起的内存量大小，当Yarn上面挂起的内存量大小超过阈值时，触发该告警。挂起的内存量表示当前所有提交的Yarn应用还没有满足的内存量总和。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除 18024

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ALM-15859599 虚拟机内存使用率超阈值 告警解释 Memory usage of the vm exceeds the threshold value. (VmName=[VmName], Usage=[Usage]). 当虚拟机的内存使用率超过阈值（90%）时，产生此告警。当虚拟机的内存使用率低于阈值（75%）时，告警恢复。

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CPU开销) * CPU超分比 m3型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 * 18 * 2 - 12) * 1.07 = 64 m6型专属主机 vCPUs计算公式：vCPUs = (2 * 22 * 2 - 12) * 1 = 76 支持的 云服务器 规格 表3 m3型专属主机可部署的云 服务器 规格

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t 2部分，这2个部分的具体含义如下： recover_memory_percent：内存从过载状态恢复正常状态的动态内存使用占最大动态内存的百分比，当动态内存使用小于最大动态内存乘以该值对应的百分比后，停止过载逃生并放开新连接接入，取值为0~100，设置为多少表示百分之多少。

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t 2部分，这2个部分的具体含义如下： recover_memory_percent：内存从过载状态恢复正常状态的动态内存使用占最大动态内存的百分比，当动态内存使用小于最大动态内存乘以该值对应的百分比后，停止过载逃生并放开新连接接入，取值为0~100，设置为多少表示百分之多少。

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GHz） Memory：1024GB（=1048576MB） 128 专属计算集群规格中的vCPUs计算公式：vCPUs = (槽位数 * CPU核数 * 单核线程数 - CPU开销) * CPU超分比 m3型专属计算集群 vCPUs = vCPUs = (2 * 18 * 2 -

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请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：对性能较高要求的情况，建议手动设置为page_version_max_num的256分之一到1024分之一左右。 page_version_recycler_thread_num 参数说明：控制回收和校验页面版本信息的线程数量，只在p

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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t 2部分，这2个部分的具体含义如下： recover_memory_percent：内存从过载状态恢复正常状态的动态内存使用占最大动态内存的百分比，当动态内存使用小于最大动态内存乘以该值对应的百分比后，停止过载逃生并放开新连接接入，取值为0~100，设置为多少表示百分之多少。

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。因此使用的总内存可能是work_mem的好几倍。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，64~INT_MAX，单位为KB。 默认值：小规格内存为512MB， 大规格内存为2GB（max_process_memory大于等于30GB为大规格内存，否则为小规格内存）。 设置建议：

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t 2部分，这2个部分的具体含义如下： recover_memory_percent：内存从过载状态恢复正常状态的动态内存使用占最大动态内存的百分比，当动态内存使用小于最大动态内存乘以该值对应的百分比后，停止过载逃生并放开新连接接入，取值为0~100，设置为多少表示百分之多少。

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内存 文档数据库服务DDS实例可以使用的内存上限。 父主题： 常用概念

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CPU超分比 kc1型专属计算集群 vCPUs = (2 * 64 * 1 - 12) * 1 = 116 kc1_pro型专属计算集群 vCPUs = (2 * 64 * 1 - 12) * 1 = 116 支持的云服务器规格 表3 kc1型专属计算集群可部署的云服务器规格 规格名称

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检查系统内存大小，以及剩余内存量，并判断是否满足IEF需求。edgectl check memorymemory可以简写为mem，即：edgectl check mem无检查内存：示例执行结果：

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配置内存 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-defaults

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Netty内存 介绍APM采集的Netty内存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 Netty内存指标说明 指标类别 指标 指标名称 指标说明 单位 数据类型 默认聚合方式 内存（memory，内存指标。） directMemoryUsage 已使用直接内存 已使用直接内存 - INT

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