据库实例。在进行CPU资源调度时，根据min_cpu是否大于0将普通租户分为独占型租户和共享型租户。 独占型租户：min_cpu>0，需要保证任何时刻的CPU资源不小于min_cpu。 共享型租户：min_cpu=0。系统优先保证独占租户的资源请求，然后将剩余资源配给共享租户。同

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容易出现这个时间点实例CPU使用率超高的现象。 数据量写入过大，AOF文件大小超过阈值（缓存实例容量的3-5倍）时，不论当前的所处的时间，会自动触发后台AOF持久化重写。 Redis的持久化重写操作（Bgsave或Bgrewriteaof）比较消耗CPU资源（请参考为什么使用Fo

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资源分组关联资源 自定义资源分组批量增加关联资源 自定义资源分组批量删除关联资源 查询资源分组下指定服务类别特定维度的资源列表 父主题： API V2

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即binpack插件的权重值越大，得分越高，某类资源的权重越大，该资源在打分时的占比越大。其中： binpack.weight为用户设置的装箱调度策略权重 CPU.score为CPU资源得分，CPU.weight为CPU权重 Memory.score为Memory资源得分，Memory.weight为Memory权重

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源的充分利用，但是资源池之间隔离不彻底，可能影响查询性能；专属限额的管理方式可以实现CPU资源的绝对隔离，但是在资源池CPU资源空闲时，会造成资源的浪费。 CPU专属限额仅8.1.3及以上集群版本支持。 异常规则 异常规则用于异常查询的识别和快速处理，防止“低质量SQL”长时间占

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Workload控制组。 shares bigint 控制组分配的CPU资源配额。 limits bigint 控制组分配的CPU资源限额。 wdlevel bigint Workload控制组层级。 cpucores text 控制组使用的CPU核的信息。 父主题： Workload Manager

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Workload控制组。 shares bigint 控制组分配的CPU资源配额。 limits bigint 控制组分配的CPU资源限额。 wdlevel bigint Workload控制组层级。 cpucores text 控制组使用的CPU核的信息。 父主题： 系统视图

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HiLens激活设备 购买运行服务 基于边缘设备的规格购买对应的CPU和GPU，分别按照CPU资源和GPU资源类型下两个订单 图1 购买运行服务 激活 点击“立即激活”按钮，进入设备激活页面，选择对应的“CPU订单”和“GPU订单”，点击确认即可激活。 父主题： 边缘服务部署

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点内存或者CPU耗尽，导致节点不可用的情况发生。 CPU配额：CPU资源单位为核，可以通过数量或带单位后缀（m）的整数表达，例如数量表达式0.1核等价于表达式100m，但Kubernetes不允许设置精度小于1m的CPU资源。 表1 CPU配额说明 参数 说明 CPU申请 容器使

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描述 默认值 名称 资源池的名称。 - CPU资源（%） 共享配额：关联在当前资源池的用户在执行作业时可以使用的CPU时间比例，取值范围为1-99的整数。 专属限额：限定资源池中数据库用户在执行作业时可使用的最大CPU核数占总核数的百分比，取值范围为0-100的整数，0表示不限制。 说明：

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Workload控制组。 shares bigint 控制组分配的CPU资源配额。 limits bigint 控制组分配的CPU资源限额。 wdlevel bigint Workload控制组层级。 cpucores text 控制组使用的CPU核的信息。 父主题： 系统视图

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Workload控制组。 shares bigint 控制组分配的CPU资源配额。 limits bigint 控制组分配的CPU资源限额。 wdlevel bigint Workload控制组层级。 cpucores text 控制组使用的CPU核的信息。 父主题： 其他系统视图

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过载控制管理概述 CPU过载控制OLC（Overload Control）是一种CPU过载调控机制。当CPU过载时，OLC能够对受监控协议报文和任务进行调控，通过不同优先级业务的合理规划和限制报文通过等方式，降低对CPU资源的消耗，并确保设备不会因为某种受监控协议或任务冲击CPU导致的CPU过载而影响对其他业务的正常处理。

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能出现已用资源大于资源限制的情况。 DN资源池监控视图中，IO、内存和CPU显示的是本DN上资源池资源使用和资源限制信息。 CN资源池监控视图中，IO、内存和CPU显示的是集群内所有DN资源池资源使用和资源限制的累积和。 DN每隔5s更新一次资源池监控信息，CN每隔5s从DN收集

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服务规模与业务容量参数配置 Flink作为流数据处理引擎，依赖内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 根据自己的业务目标，规划CPU资源和内存资源。规划时，需要结合当前的数据分布情况，业务复杂度，设置JobMa

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Caffe-CPU-py27通用模板 简介 搭载Caffe1.0 CPU版AI引擎，运行环境为“python2.7”，内置输入输出模式为未定义模式，请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录那一层。 模板输入 存储

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