CPU/内存配置与TPS和QPS性能相关的问题 场景1 问：如下图中，为什么本地SSD盘支持更高的硬盘吞吐量，但TPS和QPS反而比SSD云盘低？ 同样2U8GB的配置，本地SSD盘的性能比SSD云盘更好，但2U4GB配置下本地SSD盘性能不如SSD云盘。 答： 云盘性能比本地盘

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弹性伸缩是否能够自动升降 云服务器 的CPU、内存和带宽？ 弹性伸缩目前支持自动升降带宽资源，支持自动增加或减少伸缩组内E CS 实例的数量，不支持自动升降 服务器 的CPU、内存等配置。 父主题： 通用类

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Spark读写Hudi任务资源配置规则，内存和CPU核心的比例2:1，堆外内存和CPU核心比例0.5:1；即一个核心，需要2G堆内存，0.5G堆外内存 Spark初始化入库场景，由于处理的数据量比较大，上述资源配比需要调整，内存和Core的比例推荐4:1，堆外内存和Core的比例1:1。 示例： spark-submit

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ne用于缓存文件，因此节点内存占用会一直很高，平均已用内存比例达到98%是正常现象，请您放心使用。 解决方案 您可以关注“最大JVM堆使用率”和“平均JVM堆使用率”这两个指标来监控集群内存使用情况。 父主题： 集群监控与运维

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中包括CPU使用率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 图2 资源概况和监控概览 同时，概览页面还提供了容器使用趋势功能，您可以从中了解Pod中各容器的CPU使用率、CPU使用量、内存使用率和内存使用量（在图表右上角切换对应指标），并且支持查看降序Top5和升序Top5数据（在图表左上角进行切换）。

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中包括CPU使用率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 图2 资源概况和监控概览 同时，概览页面还提供了容器使用趋势功能，您可以从中了解Pod中各容器的CPU使用率、CPU使用量、内存使用率和内存使用量（在图表右上角切换对应指标），并且支持查看降序Top5和升序Top5数据（在图表左上角进行切换）。

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从节点池视角呈现节点池资源的占用和分配情况，帮助您详细了解节点池的负载状态。 指标说明 节点池视图暴露的指标如下： 图1 节点池资源指标 表1 视图说明 图表名称 单位 说明 节点池CPU分配率 百分比 节点池里的所有节点的Pod CPU Request总量占所有节点CPU总量的比例 节点池CPU使用率 百分比

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中包括CPU使用率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 图2 资源概况和监控概览 同时，概览页面还提供了容器使用趋势功能，您可以从中了解Pod中各容器的CPU使用率、CPU使用量、内存使用率和内存使用量（在图表右上角切换对应指标），并且支持查看降序Top5和升序Top5数据（在图表左上角进行切换）。

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以浏览近一小时的监控概览，其中包括CPU使用率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 图2 资源概况和监控概览 同时，概览页面还提供了Pod使用趋势功能，您可以从中了解工作负载中各Pod的CPU使用率、CPU使用量、内存使用率和内存使用量（在图表右上角切换对应指标）

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以浏览近一小时的监控概览，其中包括CPU使用率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 图2 资源概况和监控概览 同时，概览页面还提供了Pod使用趋势功能，您可以从中了解工作负载中各Pod的CPU使用率、CPU使用量、内存使用率和内存使用量（在图表右上角切换对应指标）

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以浏览近一小时的监控概览，其中包括CPU使用率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 图2 资源概况和监控概览 同时，概览页面还提供了Pod使用趋势功能，您可以从中了解工作负载中各Pod的CPU使用率、CPU使用量、内存使用率和内存使用量（在图表右上角切换对应指标）

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可以浏览近一小时的监控概览，其中包括CPU使用率、内存使用率和网络流入/流出速率这些常见的监控指标。 图2 资源概况和监控概览 同时，概览页面还提供了Pod使用趋势功能，您可以从中了解节点中各Pod的CPU使用率、CPU使用量、内存使用率和内存使用量（在图表右上角切换对应指标），

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malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。

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malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。

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以帮助您快速识别和修复问题。 图2 健康概况 资源消耗Top统计 在资源消耗Top统计中，CCE服务会将CPU使用率和内存使用率排名前五的节点、无状态负载、有状态负载和Pod纳入统计范围，以帮助您识别资源消耗“大户”。如果您需要查看全部数据，可前往节点、工作负载或Pod页面。 图3

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malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。

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malloc_failures：每个采集间隔内的内存分配失败次数。 D_state_rate：D状态线程比例。 R_state_rate：R状态线程比例。 S_state_rate：S状态线程比例。 db_state：数据库的状态（68表示D、82表示R、83表示S）。 cpu_usage：CPU使用率，上限100。

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工作负载成本是由Pod成本聚合而成。 Pod成本：使用监控指标和实际账单作为输入，通过CPU、内存使用量占整体节点资源比例计算出来的成本，结合Pod关联PVC存储的成本。 计算过程中，Pod的使用量为当前采样时刻下申请量（Request）和实际使用量（Real Used）中的最大值。如下图：

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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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Host CPU Host CPU列名称及描述如下表所示。 表1 Host CPU报表主要内容 列名称 描述 Cpus CPU数量。 Cores CPU核数。 Sockets CPU Sockets数量。 Load Average Begin 开始Snapshot的Load Average值。

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块英特尔的CPU都会支持32核心或者更高。因此裸金属服务的核心数为：物理CPU数目*CPU核心数 逻辑CPU：逻辑CPU和超线程技术有关，超线程是英特尔开发出来的一项技术，可以使得CPU的每一个核心像两个核心一样工作，这样每一个核心都可以并行执行线程。因此当物理CPU不支持超线程

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