系统中使用多个动态内存池时，需对各内存池进行管理和使用情况统计。系统内存机制中通过链表实现对多个内存池的管理。内存池需回收时可调用对应接口进行去初始化。通过多内存池机制，可以获取系统各个内存池的信息和使用情况，也可以检测内存池空间分配交叉情况，当系统两个内存池空间交叉时，第二个内存池会初始化失败，并给出空间交叉的提示信息。通过make m

查看更多 →

DWS_2000000027 DWS集群节点实例内存使用率超阈值（The process memory usage in the data warehouse cluster exceeds the threshold） DWS_2000000028 DWS集群节点动态内存使用率超阈值（The dynamic

查看更多 →

jvm_heap_size_bytes_max 最大堆内存 观测JVM内存使用情况。 ≥0 Byte 60s SYS.CloudTable jvm_heap_size_bytes_committed 已申请的堆内存 观测JVM内存使用情况。 ≥0 Byte 60s SYS.CloudTable

查看更多 →

选择实例：在下拉列表中选择实例，当前最多可以同时选择1个实例。 表1 快照列表参数说明 参数 说明 日期 获取调试信息的时间。 CPU核数 CPU占用率。 内存分配速率 内存的速度，它代表着该内存所能达到的最高工作频率。 实例名称 实例名称。 鼠标停留在列表中的某一行单击，展示该行对应的火焰图。 图2 快照火焰图

查看更多 →

st编码格式，节约内存。 - 1~10000 64 latency-monitor-threshold 延时监控的采样时间阈值（最小值）。 当阈值设置为0时，不做监控，也不采样；当阈值设置为大于0时，将监控并记录执行耗时大于阈值的操作。 您可以通过LATENCY等命令获取统计数据和配置、执行采样监控。

查看更多 →

降低内存的处理方案 如果当前集群内存负载较高，或出现“memory is temporary unavailable”内存报错，首先利用日志信息确定内存异常节点，然后连接到该节点查询pv_total_memory_detail视图确认当前是否还存在内存不足问题，可比较proces

查看更多 →

优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container

查看更多 →

Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

查看更多 →

配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

查看更多 →

PMS进程占用内存高 用户问题 主Master节点内存使用率高如何处理？ 问题现象 主Master节点内存使用率高，且用top -c命令查询的内存占用量高的是如下idle的进程。 原因分析 PostgreSQL缓存：除了常见的执行计划缓存、数据缓存，PostgreSQL为了提高生

查看更多 →

st编码格式，节约内存。 - 1~10000 64 latency-monitor-threshold 延时监控的采样时间阈值（最小值）。 当阈值设置为0时，不做监控，也不采样；当阈值设置为大于0时，将监控并记录执行耗时大于阈值的操作。 您可以通过LATENCY等命令获取统计数据和配置、执行采样监控。

查看更多 →

优化Flink内存GC参数 操作场景 Flink是依赖内存计算，计算过程中内存不够对Flink的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存使用及剩余情况来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的YARN的Container

查看更多 →

Spark Core内存调优 操作场景 并行度控制任务的数量，影响shuffle操作后数据被切分成的块数。调整并行度让任务的数量和每个任务处理的数据与机器的处理能力达到合适。 查看CPU使用情况和内存占用情况，当任务和数据不是平均分布在各节点，而是集中在个别节点时，可以增大并行度

查看更多 →

1分钟 broker_memory_usage 内存使用率 统计MQS节点虚拟机的内存使用率。 ≥0 单位：百分比 节点 1分钟 broker_heap_usage Kafka进程JVM堆内存使用率 统计MQS节点Kafka进程JVM中的堆内存使用率。 ≥0 单位：百分比 节点 1分钟

查看更多 →

network.netty.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

查看更多 →

Integer 请求总次数 R max_latency Integer 最大延时 R avg_latency Double 平均耗时 R max_backend_latency Integer 最大后端延时 R avg_backend_latency Double 平均后端延时 R max_inner_latency

查看更多 →

业务发生踩内存导致内存节点控制头被踩，长时间后才触发业务异常，业务逻辑复杂，难以定位发生踩内存的位置。开启该功能后，在动态内存申请接口中增加内存合法性检查，对动态内存池中所有节点控制头的合法性进行检查，若已发生动态内存节点被踩，及时触发异常，输出error信息，缩小问题定位范围。通过make menuconfig打开内存合法性检查。功能依

查看更多 →

获取系统内存大小 接口名称 WEB_GetSystemMemSizeAPI(后续废弃) 功能描述 获取系统内存大小 应用场景 获取系统内存大小 URL https://ip/action.cgi?ActionID=WEB_GetSystemMemSizeAPI 参数 无 返回值 表1

查看更多 →

配置NameNode内存参数 配置场景 在HDFS中，每个文件对象都需要在NameNode中注册相应的信息，并占用一定的存储空间。随着文件数的增加，当原有的内存空间无法存储相应的信息时，需要修改内存大小的设置。 配置描述 参数入口： 请参考修改集群服务配置参数，进入HDFS“全部配置”页面。

查看更多 →

Knox进程占用内存高 用户问题 knox进程占用内存高。 问题现象 主Master节点内存使用率高，用top -c命令查看到占用内存较高的进程中有knox进程，且此进程占用内存超过4 GB。 原因分析 knox进程没有单独配置内存，进程会自动根据系统内存大小按照比例划分可用内存，导致knox占用内存大。

查看更多 →

Spark Core内存调优 操作场景 Spark是内存计算框架，计算过程中内存不够对Spark的执行效率影响很大。可以通过监控GC（Garbage Collection），评估内存中RDD的大小来判断内存是否变成性能瓶颈，并根据情况优化。 监控节点进程的GC情况（在客户端的conf/spark-default

查看更多 →