Flexus L實例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
免費(fèi)體驗中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即查看
免費(fèi)體驗中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實例
即開即用，輕松運(yùn)維，開啟簡單上云第一步
立即前往
企業(yè)級DeepSeek
支持API調(diào)用、知識庫和聯(lián)網(wǎng)搜索，滿足企業(yè)級業(yè)務(wù)需求
立即購買
- jobhistory進(jìn)程堆內(nèi)存使用超出閾值 內(nèi)容精選 換一換
-
修復(fù)。 處理步驟 適當(dāng)調(diào)大JobHistory進(jìn)程堆內(nèi)存。 如果已經(jīng)調(diào)大堆內(nèi)存，可以通過重啟JobHistory實例規(guī)避。 父主題： 使用Spark來自：幫助中心對系統(tǒng)的影響 JobHistory進(jìn)程堆內(nèi)存使用率過高，會影響JobHistory進(jìn)程運(yùn)行的性能，甚至造成內(nèi)存溢出導(dǎo)致JobHistory進(jìn)程不可用。 可能原因 該節(jié)點(diǎn)JobHistory進(jìn)程堆內(nèi)存使用率過大，或配置的堆內(nèi)存不合理，導(dǎo)致使用率超過閾值。 處理步驟 檢查堆內(nèi)存使用率。 登來自：幫助中心
- jobhistory進(jìn)程堆內(nèi)存使用超出閾值 相關(guān)內(nèi)容
-
如果是dynamic_used_memory較高，接近max_dynamic_memory，說明動態(tài)內(nèi)存使用較多，下一步可以查詢動態(tài)內(nèi)存使用情況，執(zhí)行以下SQL查詢，根據(jù)具體占用內(nèi)存較高的內(nèi)存上下文處理： SELECT sum(totalsize)/1024/1024 as "totalsize來自：專題
- jobhistory進(jìn)程堆內(nèi)存使用超出閾值 更多內(nèi)容
-
![]()
MySQL變更實例CPU和內(nèi)存規(guī)格前提 約束限制 1.賬戶余額大于等于0元，才可變更規(guī)格。 2.當(dāng)實例進(jìn)行CPU/內(nèi)存規(guī)格變更時，該實例不可被刪除。 3.將獨(dú)享型規(guī)格變更到通用型，可能會降低性能影響業(yè)務(wù)，請謹(jǐn)慎選擇。 4.當(dāng)實例進(jìn)行CPU/內(nèi)存規(guī)格變更時，不能對該實例做如下操作：重啟數(shù)據(jù)庫、擴(kuò)容磁盤來自：專題![]()
NPD監(jiān)控 資源監(jiān)控指標(biāo) 監(jiān)控指標(biāo) 指標(biāo)含義 CPU分配率 分配給工作負(fù)載使用的CPU占比。 內(nèi)存分配率 分配給工作負(fù)載使用的內(nèi)存占比。 CPU使用率 CPU使用率。 內(nèi)存使用率 內(nèi)存使用率。 磁盤使用率 磁盤使用率。 下行速率 一般指從網(wǎng)絡(luò)下載數(shù)據(jù)到節(jié)點(diǎn)的速度，單位KB/s。 上行速率來自：專題![]()
庫實例的內(nèi)存（單位：GB）相關(guān)，計算公式如下： max_connections上限估計數(shù)值 = 節(jié)點(diǎn)可用內(nèi)存 / 單個連接預(yù)估占用內(nèi)存。 節(jié)點(diǎn)可用內(nèi)存=總內(nèi)存 - Buffer Pool占用內(nèi)存 - 1GB（mysqld進(jìn)程/操作系統(tǒng)/監(jiān)控程序等）。 單個連接預(yù)估占用內(nèi)存（single_thread_memory）來自：專題![]()
HANA可以提供萬兆的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，基于大內(nèi)存實例，而且可以支持HANA SSD盤高性能的一些訪問。HANA自動化環(huán)境，分鐘級就可以完成部署了，完全不用線下去買一堆盒子，然后去搭建，然后部署軟件。同時可以做到異地容災(zāi)，保證業(yè)務(wù)，自動切換不會影響生產(chǎn)。還有HANA對內(nèi)存要求的也是非常大的，不光提供來自：百科![]()
處理建議 事件影響 進(jìn)程狀態(tài)告警 ProcessStatusAlarm 重要 GaussDB 關(guān)鍵進(jìn)程退出，包括：CMS/CMA、ETCD、GTM、CN、DN。 等待進(jìn)程自動恢復(fù)或者自動主備切換，觀察業(yè)務(wù)是否恢復(fù)。如果業(yè)務(wù)未恢復(fù)，聯(lián)系SRE。 主機(jī)進(jìn)程故障，在主機(jī)上進(jìn)行的業(yè)務(wù)將中斷回滾。備機(jī)進(jìn)程故障不影響業(yè)務(wù)。來自：專題![]()
來自：幫助中心![]()
過郵件、短信等方式獲得告警信息，可幫您在第一時間發(fā)現(xiàn)異常及其根因。對于重點(diǎn)資源的指標(biāo)您可以創(chuàng)建閾值規(guī)則，當(dāng)指標(biāo)數(shù)據(jù)滿足閾值條件時， AOM 會產(chǎn)生閾值告警，還可使用閾值告警訂閱功能，將閾值告警對接到您的運(yùn)維平臺進(jìn)行分析。 日志管理 提供強(qiáng)大的日志管理能力。日志檢索功能可幫您快速在海量來自：百科![]()
邏輯復(fù)制能力增強(qiáng) GaussDB內(nèi)核內(nèi)存管控增強(qiáng)：針對以下兩種場景，GaussDB內(nèi)核提供內(nèi)存管控手段： 1、提供事務(wù)級內(nèi)存閾值參數(shù)：超過閾值后自動觸發(fā)邏輯日志下盤。 2、提供邏輯復(fù)制槽內(nèi)存閾值參數(shù)：超過閾值后自動觸發(fā)邏輯日志下盤。 3、通過視圖/函數(shù)等展示并行邏輯解碼的內(nèi)存結(jié)構(gòu)等。 GaussDB內(nèi)核UStore來自：專題![]()
IoT邊緣基礎(chǔ)服務(wù)是按需模式，直接開通使用，一定條件下免費(fèi)，超出邊緣設(shè)備數(shù)限制則按需計費(fèi)。 IoT邊緣基礎(chǔ)服務(wù)是按需模式，直接開通使用，一定條件下免費(fèi)，超出邊緣設(shè)備數(shù)限制則按需計費(fèi)。 了解更多 IoT邊緣使用限制說明 IoT邊緣對區(qū)域（Region）、邊緣節(jié)點(diǎn)、應(yīng)用管理、路由管理、數(shù)據(jù)采集等有一定的使用要求，具體要求請點(diǎn)擊了解更多。來自：專題![]()
云知識 鯤鵬內(nèi)存優(yōu)化型 彈性云服務(wù)器 規(guī)格介紹 鯤鵬內(nèi)存優(yōu)化型彈性云服務(wù)器規(guī)格介紹 時間：2020-03-28 16:46:13 云服務(wù)器 KM1型彈性云服務(wù)器搭載鯤鵬920處理器及25GE智能高速網(wǎng)卡，提供最大480GB基于DDR4的內(nèi)存實例和高性能網(wǎng)絡(luò)，擅長處理大型內(nèi)存數(shù)據(jù)集和高網(wǎng)絡(luò)場景。來自：百科![]()
的。部分訪問頻率很低的接口，可能非常耗時，甚至觸發(fā)故障、內(nèi)存泄漏等問題。當(dāng)這些耗時接口被頻繁訪問的時候，會搶占其他接口的處理資源，導(dǎo)致其他接口的處理也變得緩慢。 超出系統(tǒng)處理能力的流量 秒殺、大促和熱點(diǎn)事件等場景，會產(chǎn)生超出系統(tǒng)處理能力的流量，這些流量如果沒有被快速丟棄，就會占用來自：百科![]()
通過讀寫分離地址，可以快速實現(xiàn)讀寫分離訪問，簡單、高效。 3.設(shè)置延遲閾值和讀權(quán)重分配 開通讀寫分離功能后，您可以根據(jù)需要設(shè)置讀寫分離的延遲閾值和讀權(quán)重分配。 延遲閾值：只讀實例同步主實例數(shù)據(jù)時允許的最長延遲時間。 閾值范圍0-7200s，超出閾值時，該只讀實例不分配流量。 讀權(quán)重分配 1.主實例默來自：百科![]()
一定時間內(nèi)限制外網(wǎng)通信。 什么是黑洞？ 黑洞是指云主機(jī)受攻擊流量超過防護(hù)黑洞閾值時，華為云屏蔽云主機(jī)的外網(wǎng)通信。當(dāng)云主機(jī)進(jìn)入黑洞24小時后，黑洞會自動解封。若解封之后，系統(tǒng)監(jiān)控到流量仍然超過防護(hù)的黑洞閾值，則再次觸發(fā)黑洞。 由于黑洞是華為云向運(yùn)營商購買的服務(wù)，而運(yùn)營商對黑洞解除時來自：百科![]()
來自：專題![]()
華為云計算 云知識 E系列超大內(nèi)存型彈性云服務(wù)器介紹 E系列超大內(nèi)存型彈性云服務(wù)器介紹 時間：2020-03-31 16:32:20 云服務(wù)器 超大內(nèi)存型彈性云服務(wù)器內(nèi)存要求高，數(shù)據(jù)量大并且數(shù)據(jù)訪問量大，同時要求快速的數(shù)據(jù)交換和處理以及低延遲的存儲資源。提供超大內(nèi)存，且有很高的計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)能力。來自：百科![]()
務(wù)器的系統(tǒng)級、主動式、細(xì)顆粒度監(jiān)控服務(wù)。 進(jìn)程監(jiān)控：針對主機(jī)內(nèi)活躍進(jìn)程進(jìn)行的監(jiān)控，默認(rèn)采集活躍進(jìn)程消耗的CPU、內(nèi)存，以及打開的文件數(shù)量等信息。 功能介紹 多種監(jiān)控指標(biāo)：安裝Agent后， 云監(jiān)控服務(wù) 會提供CPU、內(nèi)存、磁盤、網(wǎng)絡(luò)等四十余種監(jiān)控指標(biāo)，滿足服務(wù)器的基本監(jiān)控運(yùn)維需求。來自：百科
看了本文的人還看了
- Google Earth Engine（GEE）——縮放錯誤指南（聚合過多、超出內(nèi)存、超出最大像素和超出內(nèi)存限制）！
- 堆外內(nèi)存與堆內(nèi)內(nèi)存詳解
- Linux 進(jìn)程內(nèi)存監(jiān)控：Linux 內(nèi)存調(diào)優(yōu)之進(jìn)程內(nèi)存深度監(jiān)控
- 堆內(nèi)存與棧內(nèi)存的區(qū)別
- 堆內(nèi)存和棧內(nèi)存的區(qū)別
- linux c之使用共享內(nèi)存實現(xiàn)進(jìn)程間通信
- Java直接內(nèi)存和堆內(nèi)存的關(guān)系
- 調(diào)試排錯 - Java 內(nèi)存分析之堆內(nèi)存和MetaSpace內(nèi)存
- JVM堆內(nèi)存模型概括
- 進(jìn)程間通信——共享內(nèi)存
- MRS集群反復(fù)上報JobHistory進(jìn)程堆內(nèi)存使用超出閾值告警
- ALM-43006 JobHistory進(jìn)程堆內(nèi)存使用超出閾值（2.x及以前版本）
- ALM-43006 JobHistory2x進(jìn)程堆內(nèi)存使用超出閾值
- ALM-43007 JobHistory2x進(jìn)程非堆內(nèi)存使用超出閾值
- ALM-16005 Hive服務(wù)進(jìn)程堆內(nèi)存使用超出閾值
- ALM-43008 JobHistory2x進(jìn)程直接內(nèi)存使用超出閾值
- ALM-43007 JobHistory進(jìn)程非堆內(nèi)存使用超出閾值（2.x及以前版本）
- ALM-16008 Hive服務(wù)進(jìn)程非堆內(nèi)存使用超出閾值
- MRS集群閾值類告警配置說明
- ALM-43009 JobHistory GC 時間超出閾值（2.x及以前版本）