> 服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”，在“搜索”中，输入“GC_OPTS”，确定当前“HDFS->NameNode”的“GC_OPTS”内存参数。 对系统进行调整。 根据6中的文件数据量和7中NameNode配置的堆内存参数，检查当前配置的内存是否不合理。 是，执行9。

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超时等待状态线程数量。 内存 非堆内存的使用 非堆内存的使用大小。 堆内存使用 堆内存使用的大小。 直接内存使用 直接内存使用大小。 类加载 已加载类数量 类加载器已加载类数量。 总加载类数量 类加载器总加载类数量。 卸载类数量 类加载器卸载类数量。 内存池 可使用内存 当前可使用的内存大小。 初始化内存

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ResourceManager非堆内存使用率过高，会影响Yarn任务提交和运行的性能，甚至造成内存溢出导致Yarn服务不可用。 可能原因 该节点Yarn ResourceManager实例非堆内存使用量过大，或分配的非堆内存不合理，导致使用量超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用量。 在 FusionInsight

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ResourceManager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 ResourceManager堆内存使用率，并把实际的Yarn ResourceManager堆内存使用率和阈值相比较。当Yarn ResourceManager堆内存使用率超出阈值（默认为最大堆内存的95%）时产生该告警。

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服务 > HDFS > 配置 > 全部配置”，在“搜索”中，输入“GC_OPTS”，确定当前“HDFS->NameNode”的“GC_OPTS”非堆内存参数。 对系统进行调整。 根据6中的文件数据量和7中NameNode配置的非堆参数，检查当前配置的非堆内存是否不合理。 是，执行9。

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MetaSpace内存池中保证可供JVM使用的内存量 flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Metaspace_Max JobManager MetaSpace内存池中可以使用的最大内存量 flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Direct_Count

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service 监控iDME服务 通过控制台监控 登录应用运维管理控制台，实时监控各 云服务器 的使用情况，包括CPU、内存、网络等各种看板，监控云 服务器 的负载水平。 通过云服务器监控 登录云服务器。 执行如下命令，进入arthas目录。 cd /opt/arthas 执行如下命令，

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配置AM自动调整分配内存 本章节适用于 MRS 3.x及后续版本集群。 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建Container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 参考修

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Memory）：为保证程序运行系统分配的堆内存总量，在程序运行期间根据使用情况，会在初始堆内存和最大堆内存之间波动变化。 使用的堆内存（Used Heap Memory）：当前程序运行时已经使用的堆内存，这个内存小于分配的堆内存。 非堆内存：在JVM中堆之外的内存称为非堆内存（Non Heap Me

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U/480G内存，32核CPU/256G内存，16核CPU/128G内存，8核CPU/64G内存） 企业版： 32MB（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CP

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level1：动态内存使用超过最大动态内存的90%后，会记录以下信息，并将记录的内存信息保存在$GAUSS LOG /mem_log目录下。 全局内存概况。 instance，session，thread三种类型的所有内存上下文中内存占用前20的内存上下文的内存使用情况。 每个内存上下文的totalsize、freesize字段。

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默认值：非从备DN节点自动适配，一个机器部署多个DN情况下，公式为（物理内存大小）* 0.8 / (1+主DN个数)；一个机器部署单个DN情况下，公式为（物理内存大小）* 0.6；当结果不足2GB时，默认取2GB。从备DN默认为12GB。 设置建议： DN上该数值需要根据系统物理内存及单节点部署主DN个数决

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用户高频问题 APM采集探针对服务器的资源消耗大吗？例如内存。 APM的应用性能指标采集，包含调用链、SLA、SQL调用、JVM等性能指标采集。 资源消耗：此类指标采集资源消耗和使用APM的探针个数、服务间调用次数、采样率配置等强相关。 使用建议：单节点使用APM的探针个数建议控制在20个以内。

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保证JobManager的JVM可用的堆内存量。 字节（Byte） flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Max JobManager中可用于内存管理的最大堆内存量。 字节（Byte） flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Used

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如何配置MRS集群knox内存？ 以root用户登录集群Master节点。 在Master节点执行如下命令打开gateway.sh文件。 su omm vim /opt/knox/bin/gateway.sh 将“APP_MEM_OPTS=""” 修改为 “APP_MEM_OPTS="-Xms256m

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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配置Spark Executor堆内存参数 配置场景 当分配的内存太小或者被更高优先级的进程抢占资源时，会出现物理内存超限的情况。调整如下参数，可以防止物理内存超限。 配置描述 参数入口： 在应用提交时通过“--conf”设置这些参数，或者在客户端的“spark-defaults

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配置AM自动调整分配内存 配置场景 启动该配置的过程中，ApplicationMaster在创建container时，分配的内存会根据任务总数的浮动自动调整，资源利用更加灵活，提高了客户端应用运行的容错性。 配置描述 参数入口： 在Manager系统中，选择“集群 > 待操作集群的名称

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配置函数的动态内存 概述 默认情况下，一个函数唯一绑定了一个资源规格。开启动态内存可以让您在处理指定请求时，设置本次处理函数实例使用的资源规格，如果您不指定，函数将使用默认配置的资源规格。 约束与限制 未开启动态内存，调用接口时默认取创建函数时设置的内存大小； 若配置了动态内存，

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urceManager实例的JVM参数建议配置为：-Xms4G -Xmx4G -XX:NewSize=512M -XX:MaxNewSize=1G 集群中的NodeManager实例数量达到200，ResourceManager实例的JVM参数建议配置为：-Xms6G -Xmx6G

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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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