参数 说明 响应缓存键 配置参数作为响应缓存键，用于区分不同的缓存。 system_params类型：配置不同的网关内置系统参数作为响应缓存键来区分缓存。配置参数请参考网关内置参数。 parameters类型：配置不同的请求query参数作为响应缓存键来区分缓存。 headers

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是否支持CPU架构的变更？ 不支持变更CPU架构。 如需改变CPU架构，可通过“数据迁移+交换IP”方式的方式，创建新的CPU架构的实例，并进行数据迁移，实现CPU架构的变更。具体操作请参考使用迁移任务在线迁移Redis实例。 父主题： Redis使用

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CPU积分计算方法 什么是CPU积分 CPU积分是一种用来衡量 云服务器 计算、存储以及网络配置利用率的方式。云 服务器 利用CPU积分机制保证云服务器基准性能，解决超分云服务器长期占用CPU资源的问题。 使用CPU积分机制的 弹性云服务器 适用于平时CPU负载不高、但突发时可接受因积分不足

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时，会自动分配到其他利用率较低的CPU上，进而保障了应用的响应能力。 开启增强型CPU管理策略时，应用性能优于不开启CPU管理策略（none），但弱于静态CPU管理策略（static）。 应用分配的优先使用的CPU并不会被独占，仍处于共享的CPU池中。因此在该Pod处于业务波谷时

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AI CPU 算子替换样例 部分算子因为数据输入类型问题或者算子实现问题，导致会在昇腾芯片的AI CPU上执行，没有充分利用AI CORE的资源，从而导致计算性能较差，影响训练速度。部分场景下，可以通过修改Python代码来减少这类AI CPU算子，从而提升训练性能。 当前对 AICPU

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redis创建 登录分布式缓存服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域和项目。 单击“购买缓存实例”，进入购买页面。 选择“计费模式”为【包年/包月】。 在“区域”下拉列表中，选择【华北-北京四】区域。 设置以下基本信息； 在“缓存类型”区域，选择缓存实例类型。，选择“Redis”。

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Linux块迁移，默认资源占用情况说明 内存占用情况（仅包含数据缓存占用空间，不含程序运行占用空间） 数据缓存节点为6个，默认单个缓存节点大小为4 MB。 数据缓存最少占用空间为：6 x 1 MB = 6 MB 数据缓存默认占用空间为：6 x 4 MB = 24 MB 数据缓存最大占用空间为：6 x 8 MB =

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检测：通过AOM监控CCE节点的CPU/内存/磁盘容量/磁盘IOPS/GPU/GPU缓存使用率。 恢复： 根据业务情况，手工变更节点规格或增加节点数量。 CCE工作负载的CPU /内存/GPU/GPU缓存使用率过高 检测：通过AOM监控CCE工作负载的CPU/内存/GPU/GPU缓存使用率。 恢复：

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，96核CPU/1024G内存，96核CPU/768G内存，80核CPU/640G内存，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存，4核CPU/32G内存）；65536（4核CPU/16G内存）

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From Disktank”或“Hit From Upstream”即为命中缓存，其它值表示未命中缓存，不再查看其它头部； 如果同时无“x-hcs-proxy-type”、“X-Cache-Lookup”头部，有“age”头部，则值大于“0”即命中缓存，值为“0”即未命中缓存。 父主题：

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缓存预热失败怎么办？ 您可以前往刷新预热历史记录查看失败原因，缓存预热失败的可能原因是： 执行大批量文件的集中预热时，可能会导致您的源站带宽资源被占满。预热时请尽量分批次执行，您也可以通过扩充源站带宽来提升预热效率。 检查资源对应的缓存过期时间是否为0，如果为0，不允许缓存会导致预热失败；

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是 Long 冷数据淘汰时间。单位：小时。指定时间内线上缓存的数据如果没有被访问则会自动从缓存中删除。0表示数据不会因为时间原因自动从缓存中删除。 ck_time 是 Long 后端校验时间。单位：秒。指定时间间隔进行线上缓存文件与后端存储文件比较，存在变化则自动更新。0表示文件进行实时校验。

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在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN如何处理 问题 安全模式下，为什么在缓存中找不到HDFS_DELEGATION_TOKEN？ 回答 在MapReduce中，默认情况下，任务完成之后，HDFS_DELEGATION_TOKEN将会被删除。因此如果在下一个任务

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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，64核CPU/512G内存，60核CPU/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G

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推理基础镜像详情MindSpore（CPU/GPU） ModelArts提供了以下MindSpore（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：mindspore_1.7.0-cpu-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：mindspore_1.7.0-cuda_10

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cmd_set_count Integer 缓存set命令被调用次数。 used_cpu String CPU使用率，单位：百分比。 input_kbps String 缓存实例网络入流量，单位：KB/s。 output_kbps String 缓存实例网络出流量，单位：KB/s。 响应示例

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NodeJsRedis缓存 介绍APM采集的NodeJsRedis缓存指标的类别、名称、含义等信息。 表1 NodeJsRedis缓存指标说明 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 调用详情（detail，调用详情指标集。） host host 主机 -

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什么是预留内存，如何配置预留内存？ 创建的缓存实例为什么可使用内存比实例规格少一些？ Redis 3.0 Proxy集群不支持redisson分布式锁的原因 D CS Redis有没有后台管理软件？ DCS缓存实例的数据被删除后，能否找回？ 为什么实例实际可用内存比申请规格小而且已使用内存不为0？

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推理基础镜像详情Pytorch（CPU/GPU） ModelArts提供了以下Pytorch（CPU/GPU）推理基础镜像： 引擎版本一：pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 引擎版本二：pytorch_1.8.2-cuda_11

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当DCS实例由于过载导致网络限制时，可参考“DCS的CPU /内存/带宽/数据库连接数使用率过高”的处理。 对于非暂行性故障，应用层需要能回退到原始数据源进行处理，避免由于缓存故障而导致业务无法运行。 读写DCS概率性失败 检测：读写失败。针对低概率超时错误，是Redis使用的正常现象。Redis使用受到网络传输、

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Redis实例CPU使用率达到100%的原因 问题现象 Redis实例CPU使用率短时间内冲高。CPU过高可能会导致连接超时，影响业务。CPU过高也可能触发主备倒换。 可能原因 客户的业务负载过重，qps过高，导致CPU被用满，排查方法请参考排查QPS是否过高。 使用了keys等

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