jvm内存 更多内容
  • IoTDB性能调优

    5倍速率调大。注意:需要保证“堆内存+直接内存 <= 80% * 系统可用内存”, 否则会导致IoTDB启动失败。 查询场景调优举例:如果查询的范围比较大,单个序列10000个点以上,JVM分配内存的20% / 序列数 > 160K,即为默认配置下存储引擎对查询最友好的状态。 序列和内存大小举例:5

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  • 配置静态服务池

    locked.memory 配置DataNode用做HDFS缓存的最大内存。 FLUME_HEAPSIZE 配置每个flume实例能使用的最大JVM内存。 IMPALAD_MEM_LIMIT 配置impalad实例可使用的最大内存。 添加自定义资源配置组。 是否需要根据时间自动调整资源配置?

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  • ALM-18018 NodeManager堆内存使用率超过阈值

    ALM-18018 NodeManager堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn服务堆内存使用状态,当检测到NodeManager实例堆内存使用率超出阈值(最大内存的95%)时产生该告警。 堆内存使用率小于阈值时,告警恢复。 告警属性 告警ID 告警级别 是否自动清除

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  • 用户自定义函数

    华为工程师提供技术支持)所使用的JVM虚拟机的启动参数,仅sysadmin用户可以访问。 该参数属于SUSET类型参数,请参考表1中对应设置方法进行设置。 取值范围:字符串,支持: JDK8 JVM启动参数(可参见JDK官方说明) JDK8 JVM系统属性参数(以–D开头如–Djava

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  • Flink性能调优建议

    transport:auto 内存总体调优 Flink内部对内存进行了划分,整体上划分成为了堆内存和堆外内存两部分。Java堆内存是通过Java程序创建时指定的,这也是JVM可自动GC的部分内存。堆外内存可细分为可被JVM管理的和不可被JVM管理的,可被JVM管理的有Managed Memory、Direct

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  • 如何使用APM Profiler定位性能问题

    监控项选择“JVM监控”,查看JVM监控。 图9 查看JVM监控 单击“Profiler性能分析”,切换至Profiler性能分析页签。 单击“性能分析”,Profiler性能分析页面,实例选择“Memory”。根据右侧Self排序排查,找到分配内存最多的方法。 图10 内存火焰图

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  • ALM-18017 NodeManager非堆内存使用率超过阈值

    NodeManager非堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测Yarn NodeManager非堆内存使用率,并把实际的Yarn NodeManager非堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn NodeManager非堆内存使用率超出阈值(默认为最大非堆内存的90%)时产生该告警。

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  • 存储配置

    LogFile数据块的最大值。这是允许将单个数据块附加到日志文件的最大值。 这有助于确保附加到日志文件的数据被分解为可调整大小的块,以防止发生OOM错误。此大小应大于JVM内存。 256MB hoodie.logfile.to.parquet.compression.ratio 随着记录从日志文件移动到parquet,预期会进行额外压缩的比例。

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  • ALM-18010 ResourceManager进程垃圾回收(GC)时间超过阈值

    收时间过长,可能影响该ResourceManager进程正常提供服务。 可能原因 该节点ResourceManager实例堆内存使用率过大,或配置的堆内存不合理,导致进程GC频繁。 处理步骤 检查GC时间。 在 FusionInsight Manager首页,选择“运维 > 告警 >

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  • 常用参数

    python.worker.memory 聚合过程中每个python worker进程所能使用的内存大小,其值格式同指定JVM内存一致,如512m,2g。如果进程在聚集期间所用的内存超过了该值,数据将会被写入磁盘。 512m spark.python.worker.reuse 是否重用python

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  • 节点支持的监控指标

    mem_free_in_bytes 可用内存空间 节点未使用的内存容量。 单位:byte ≥ 0 bytes CSS 集群 - 云服务节点 1分钟 mem_free_percent 可用内存比例 节点未使用的内存比例。 ≥ 0 CS S集群 - 云服务节点 1分钟 mem_used_in_bytes 已用内存空间 节点已使用的内存容量。

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  • 常用参数

    python.worker.memory 聚合过程中每个python worker进程所能使用的内存大小,其值格式同指定JVM内存一致,如512m,2g。如果进程在聚集期间所用的内存超过了该值,数据将会被写入磁盘。 512m spark.python.worker.reuse 是否重用python

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  • 内存备份机制

    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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  • 内存泄露检测

    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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  • 内存资源监控

    20 其中各字段分别为:输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、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。

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  • 内存资源监控

    20 其中各字段分别为:输出顺序号、线程内分配内存上下文的顺序号、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。

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  • 内存加速概述

    、不可靠的缺点。而采用云数据内存加速的“全自动主动缓存方案”,支持界面可视化配置,配置完成后即可实现数据自动同步。同时还支持数据过滤及过期等功能,极大提高了开发效率及数据的可靠性。 图1 内存加速 父主题: 内存加速

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  • 内存优化型

    在售:M7、aM7、M7n、M6、M3ne、M3、M2 已停售:M1 停售的规格详情请参见已停售的实例规格。 表1 内存优化型实例特点 规格名称 计算 磁盘类型 网络 内存优化型M7 CPU/内存配比:1:8 vCPU数量范围:2-128 处理器:第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 基频/睿频:3

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  • Flink常见参数说明

    memory.jvm-overhead.max 用于JVM其他开销的本地内存的最大值,例如栈空间、垃圾回收空间等,通过-yD添加。 10g 选填 taskmanager.memory.jvm-overhead.fraction 用于JVM其他开销的本地内存占tm内存的比例,例如栈空间、垃圾回收空间等,通过-yD添加。

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  • 申请DVPP内存

    Matrix针对DVPP提供了内存申请接口HIAI_DVPP_DMalloc和释放接口HIAI_DVPP_DFree,申请接口用于申请满足DVPP对齐要求的内存。用户在使用时注意该接口需要成对使用,为有效预防内存泄露问题,推荐使用共享指针管理申请的内存,实现代码如下:此外,该接口仅在Device侧使用,Host侧无该接口。HIAI_DVP

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  • 动态内存

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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