监控周期（原始指标） cpu_util CPU使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的CPU使用率。 计算公式：伸缩组中的所有云 服务器 的CPU使用率之和/伸缩组实例数 单位：百分比 ≥0% 弹性伸缩组 5分钟 mem_util 内存使用率 该指标用于统计弹性伸缩组的内存使用率，以百分比为单位。 计算公式

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该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 评估业务SQL的执行计划，添加索引避免全表扫描。 扩容CPU规格，满足计算型业务需求。 排查RDS for MySQL CPU使用率高的原因和解决方法 内存使用率 (%) 该指标用于统计测量对象的内存使用率。 扩容实例规格，满足业务需求。 优化SQL，减少临时表等的使用。

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及系统内进程的内存占用情况，做进一步排查分析。 临时可通过在业务空闲期重启应用或者系统释放内存。 如果要从根本上解决内存不足的问题，需要对服务器内存进行扩容，扩大内存空间。如果不具备扩容的条件，可通过优化应用程序，以及配置使用大页内存来进行缓解。 带宽使用率高问题分析 如果是正常

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及系统内进程的内存占用情况，做进一步排查分析。 临时可通过在业务空闲期重启应用或者系统释放内存。 如果要从根本上解决内存不足的问题，需要对服务器内存进行扩容，扩大内存空间。如果不具备扩容的条件，可通过优化应用程序，以及配置使用大页内存来进行缓解。 带宽使用率高问题分析 如果是正常

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数据库实例规格 同一实例类型根据内存的配置不同分为多种实例规格，针对不同的应用场景，您可以选择不同规格的实例。 本章节主要介绍GeminiDB Influx实例支持的实例规格信息。数据库实例规格与所选的CPU机型相关，请以实际环境为准。 表1 GeminiDB Influx集群实例规格

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Tools，云监控无法监控弹性云服务器的内存使用率、带内网络流入速率和带内网络流出速率三个指标。但可以监控带外网络流入速率和带外网络流出速率指标，这样导致CPU使用率指标的精确性可能会降低。 如果弹性云服务器类型是IO优化实例，无论是否安装了vmtools，监控弹性云服务器的监控指标不包含磁盘使用率、带内网络流入速率和带内网络流出速率指标。

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及系统内进程的内存占用情况，做进一步排查分析。 临时可通过在业务空闲期重启应用或者系统释放内存。 如果要从根本上解决内存不足的问题，需要对服务器内存进行扩容，扩大内存空间。如果不具备扩容的条件，可通过优化应用程序，以及配置使用大页内存来进行缓解。 带宽使用率高问题分析 如果是正常

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ALM-45277 RangerAdmin堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测RangerAdmin服务堆内存使用状态，当连续10次检测到RangerAdmin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

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ALM-45286 TagSync直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测TagSync服务直接内存使用状态，当连续5次检测到TagSync实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的80%）时，产生该告警。当TagSync直接内存使用率小于或等于阈值时，告警恢复。 告警属性

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ConfigNode直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每60秒周期性检测ConfigNode进程直接内存使用状态，当连续5次检测到ConfigNode实例直接内存使用率超出阈值时，产生该告警，即当前ConfigNode设置的直接内存无法满足当前ConfigNode进程所需的直接内存。当Con

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NameNode堆内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS NameNode堆内存使用率，并把实际的HDFS NameNode堆内存使用率和阈值相比较。HDFS NameNode堆内存使用率指标默认提供一个阈值范围。当HDFS NameNode堆内存使用率超出阈值范围时，产生该告警。

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ALM-14016 DataNode直接内存使用率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检测HDFS服务直接内存使用状态，当检测到DataNode实例直接内存使用率超出阈值（最大内存的90%）时，产生该告警。 直接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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对系统的影响 非堆内存溢出可能导致服务崩溃。 可能原因 该节点Oozie实例非堆内存使用率过大，或配置的非堆内存不合理，导致使用率超过阈值。 处理步骤 检查非堆内存使用率。 在 FusionInsight Manager首页，选择“运维 > 告警 > 告警 > Oozie非堆内存使用率超过阈值

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控CPU使用率等指标，详见云产品监控指标。BMS不支持基础监控，需要安装主机监控Agent插件。 操作系统监控：通过在E CS 或BMS中安装Agent插件，为用户提供服务器的系统级、主动式、细颗粒度监控服务。数据采集频率为1分钟1次。除了CPU使用率等指标外，还可以支持内存使用率（

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及系统内进程的内存占用情况，做进一步排查分析。 临时可通过在业务空闲期重启应用或者系统释放内存。 如果要从根本上解决内存不足的问题，需要对服务器内存进行扩容，扩大内存空间。如果不具备扩容的条件，可通过优化应用程序，以及配置使用大页内存来进行缓解。 带宽使用率高问题分析 如果是正常

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60s 数据库数量 集群中创建的数据库数量。 ≥ 0 90s 资源消耗 CPU使用率 集群中所有节点的实时平均CPU使用率。 0%～100% 30s 内存使用率 集群中所有节点的实时平均内存使用率。 0%～100% 30s 磁盘使用率 集群中所有节点的实时平均磁盘使用率。 0%～100%

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性能调优 参数调优 数据库读写性能提升 实例CPU使用率高问题排查 磁盘使用率高问题排查 内存使用率高问题排查 集群实例负载不均衡问题排查 慢请求定位方法 优化数据库语句方法 通过设置数据分片提升性能

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cpu_top3_value bigint cpu使用率。 cpu_top4_value bigint cpu使用率。 cpu_top5_value bigint cpu使用率。 mem_top1_value bigint 内存使用量。 mem_top2_value bigint 内存使用量。 mem_top3_value

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Kafka堆内存使用率 Kafka堆内存使用百分比统计。 95% Kafka直接内存使用率 Kafka直接内存使用百分比统计。 95% Loader 内存 Loader堆内存使用率 Loader堆内存使用率。 95% Loader直接内存使用率统计 Loader直接内存使用率统计。 80

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0~50分钟，跟监控中内存增长的时间基本一致，确定是临时表内存不受控导致。 解决方案 升级实例规格，将内存利用率维持在合理范围，防止业务突增导致实例OOM。变更实例规格的详细内容请参考变更实例的CPU和规格。 根据业务实际情况优化慢查询。 父主题： 数据库性能

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