blocksize”，NameNode的文件对象数计算方法如下： 表1 NameNode文件对象数计算 单个文件大小 文件对象数 小于128MB 1（对应文件）+1（对应Block）=2 大于128MB（例如128G） 1（对应文件）+1,024（对应128GB/128MB=1024 Block）=1,025

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B（8核CPU/64G内存） 企业版： CN：1GB（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，80核CPU/512G内存，72核CPU/576G内存，64核CPU/512

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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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contextname char(64)) 描述：将指定线程创建的某个内存上下文申请的所有chunk信息打印成文件。 参数tid，表示线程ID；参数contextname，表示内存上下文名称。 返回值类型：boolean 示例： 1 2 3 4 5 SELECT * FROM pv_se

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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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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。 在本例中，记录“1, 3, CS toreScan_29360131_22

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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。 在本例中，记录“1, 3, CStoreScan_29360131_22

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表3 kc1型专属计算集群可部署的 云服务器 规格 规格名称 vCPU 内存（GiB） kc1.small.1 1 1 kc1.large.2 2 4 kc1.xlarge.2 4 8 kc1.2xlarge.2 8 16 kc1.3xlarge.2 12 24 kc1.4xlarge

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，来过滤查询结果。 查询专属主机详情 查询某一台专属主机的详细信息，例如：专属主机的名称、所属的可用区、可用的vCPU核数、可用的内存大小等。 查询专属主机上的云 服务器 查询专属主机上已部署的云服务器信息，例如：云服务器的名称、ID、状态等。 更新专属主机属性 使用该接口可以修改

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limit_in_bytes。 memory.low 尽力而为的内存保护值，默认值为0。 系统优先回收未被保护的cgroup组的内存。如果内存还不足，再回收memory.min到memory.low之间的内存。 读写说明如下： 读该接口可以查看Best-effort内存保护值，单位为byte。 写该接口可

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参数含义 来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger Condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 ResourceManager进程的垃圾回收时间过长，可能影

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G等低于8核16G的规格。 跨套餐类型间的规格变更，支持相同规格变更、升高或降低云桌面规格。例如，当前桌面规格为企业版8核16G，则可变更规格为尊享版8核16G、尊享版8核32G，或者尊享版4核8G等低于8核16G的规格。 使用限制 仅支持从企业版套餐类型变更为尊享版套餐类型。不支持其他跨套餐类型的规格变更。

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建议CPU的申请值增加500m，内存的申请值增加1000Mi；CPU的限制值建议比申请值多1500m，内存的限制值建议比申请值多1000Mi。 申请值推荐计算公式： CPU申请值：计算“目标节点数 * 目标Pod规模”的值，并在表4中根据“集群节点数 * Pod规模”的计算值进行

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来源 产生告警的集群名称。 服务名 产生告警的服务名称。 角色名 产生告警的角色名称。 主机名 产生告警的主机名。 Trigger condition 系统当前指标取值满足自定义的告警设置条件。 对系统的影响 HDFS DataNode堆内存使用率过高，会影响到HDFS的数据读写性能。

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其硬件规格和运行环境要求如表1和表3所示。 IoT边缘服务对部分常见硬件提供认证，同时与昇腾芯片深度集成，提供高性能、低成本的边缘AI推理算力。认证设备见表4。 如需边缘节点（专业版）的主备方案，则要预留备节点的硬件资源，规格与主节点一致。 表1 硬件规格要求 场景 规格要求 CPU架构

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其中，“/mnt/nfs/test_fio”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，即这里要测试的是“/mnt/nfs”目录下的“test_fio”文件，请根据实际填写。 fio结果： fio命令： fio --randrepeat=1 --ioengine=libaio --name=test

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其中，“/mnt/nfs/test_fio”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，即这里要测试的是“/mnt/nfs”目录下的“test_fio”文件，请根据实际填写。 fio结果： fio命令： fio --randrepeat=1 --ioengine=libaio --name=test

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Agent所在行的“操作”列，如图1所示，删除已添加的Agent。 图1 删除Agent 重新添加Agent。 请根据您的业务需求，设置CPU阈值和内存阈值。 CPU阈值和内存阈值系统默认为80%。当Agent程序检测到服务器上的内存或CPU超过设定的阈值时，Agent将立即停止运行。

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group_num：线程池中的线程分组个数，取值范围是0~64。其中0的含义是数据库根据系统NUMA组的个数来自动配置线程池的线程分组个数，如果参数值大于0，线程池中的线程组个数等于group_num。 cpubind_info：线程池是否绑核的配置参数。可选择的配置方式有：1. '(nobind)'

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格变更。 高可用（1主2备）部署形态下，规格变更过程中会进行主备倒换，主备倒换过程中会有1min左右的业务中断。 单副本的部署形态下，规格变更过程中会进行中断重启，中断重启过程中会有5~10min的业务中断。 修改CPU/内存后，将会重启数据库实例。请选择业务低峰期，避免业务异常

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