Flexus L實(shí)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(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)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(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)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(shí)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(yàn)中心
免費(fèi)領(lǐng)取體驗(yàn)產(chǎn)品，快速開啟云上之旅
立即前往
Flexus L實(shí)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
- 堆內(nèi)存使用率 內(nèi)容精選 換一換
-
的擴(kuò)展能力，PB級海量存儲。本文為您詳細(xì)介紹 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB的內(nèi)存不足問題分析及恢復(fù)手段。 GaussDB 內(nèi)存：問題分析 GaussDB內(nèi)存：問題分析 業(yè)務(wù)運(yùn)行過程中遇到內(nèi)存類報(bào)錯(cuò) 業(yè)務(wù)運(yùn)行過程中遇到內(nèi)存類報(bào)錯(cuò)，比如 ERROR：memory is temporarily unavailable來自：專題MySQL變更實(shí)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(shí)例進(jìn)行CPU/內(nèi)存規(guī)格變更時(shí)，該實(shí)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(shí)例進(jìn)行CPU/內(nèi)存規(guī)格變更時(shí)，不能對該實(shí)例做如下操作：重啟數(shù)據(jù)庫、擴(kuò)容磁盤來自：專題
- 堆內(nèi)存使用率 相關(guān)內(nèi)容
-
HANA可以提供萬兆的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)，基于大內(nèi)存實(shí)例，而且可以支持HANA SSD盤高性能的一些訪問。HANA自動(dòng)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(shí)可以做到異地容災(zāi)，保證業(yè)務(wù)，自動(dòng)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(shí)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(shí)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
- 堆內(nèi)存使用率 更多內(nèi)容
-
![]()
文檔數(shù)據(jù)庫服務(wù)DDS內(nèi)存使用率高問題排查 使用文檔數(shù)據(jù)庫時(shí)，當(dāng)實(shí)例的內(nèi)存使用率達(dá)到90%，SWAP利用率超過5%時(shí)，此時(shí)認(rèn)為實(shí)例的內(nèi)存已達(dá)瓶頸，會導(dǎo)致系統(tǒng)響應(yīng)慢，甚至出現(xiàn)內(nèi)存溢出（OOM）的隱患。此處主要介紹排查解決實(shí)例內(nèi)存使用率高的問題。 查看內(nèi)存使用情況 您可以通過查看監(jiān)控指標(biāo)（內(nèi)存使用率來自：專題![]()
通過監(jiān)控E CS 或BMS的CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤等基礎(chǔ)指標(biāo)，確保ECS或BMS的正常使用，避免因?yàn)閷Y源的過度使用造成業(yè)務(wù)無法正常運(yùn)行。 處理異常場景 云監(jiān)控服務(wù) 會根據(jù)您創(chuàng)建的告警規(guī)則，在監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)達(dá)到告警策略時(shí)發(fā)送告警信息，讓您及時(shí)獲取異常通知，查詢異常原因。 擴(kuò)容場景 對CPU使用率、內(nèi)存使用率來自：百科![]()
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 一般指從節(jié)點(diǎn)上傳網(wǎng)絡(luò)的速度，單位KB/s。來自：專題![]()
E2型：主要針對OLAP場景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如SAP HANA SoH）、高性能數(shù)據(jù)庫以及分布式內(nèi)存緩存等應(yīng)用。 E1型：主要支持OLTP場景，如內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（如SAP HANA BWoH）、大數(shù)據(jù)處理引擎以及數(shù)據(jù)挖掘等應(yīng)用。 表1 E3型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存（GB） 網(wǎng)卡個(gè)數(shù)上限來自：百科![]()
網(wǎng)絡(luò)帶寬和PPS收發(fā)包能力；提供最大512GB基于DDR4的內(nèi)存實(shí)例，適用于高內(nèi)存計(jì)算應(yīng)用。 M6型彈性云服務(wù)器的規(guī)格 規(guī)格名稱 vCPU 內(nèi)存（GB） 最大帶寬/基準(zhǔn)帶寬（Gbps） 最大收發(fā)包能力（萬PPS） 網(wǎng)卡多隊(duì)列數(shù) 網(wǎng)卡個(gè)數(shù)上限 虛擬化類型 m6.large.8 2 16來自：百科![]()
。 說明： 云監(jiān)控 告警詳細(xì)配置方法，詳見《云監(jiān)控用戶指南》中“告警規(guī)則管理”。 如果CPU、內(nèi)存使用率長期較高，且無法擴(kuò)容磁盤容量，可以選擇變更CPU和內(nèi)存規(guī)格。 采取措施： 收到與磁盤空間利用率有關(guān)的告警： 1、調(diào)查磁盤空間消耗，查看是否可以從實(shí)例中刪除數(shù)據(jù)或是將數(shù)據(jù)存檔到其他系統(tǒng)以釋放空間。來自：百科![]()
大512GB基于DDR4的內(nèi)存實(shí)例，適用于高內(nèi)存計(jì)算應(yīng)用。 M3ne型彈性云服務(wù)器擅長應(yīng)對大型內(nèi)存數(shù)據(jù)集和高網(wǎng)絡(luò)場景，搭載英特爾® 至強(qiáng)® 可擴(kuò)展處理器，配套Hi1822智能高速網(wǎng)卡，提供更高的網(wǎng)絡(luò)性能，提供最大512GB基于DDR4的內(nèi)存實(shí)例，為高內(nèi)存、高網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供。 M3型來自：百科![]()
修改 CDN 源站信息 CDN緩存刷新與緩存預(yù)熱操作指導(dǎo)視頻 CDN HTTPS配置 CDN緩存配置 相關(guān)推薦 監(jiān)控安全風(fēng)險(xiǎn) 為什么云服務(wù)器看不到內(nèi)存使用率、磁盤使用率、帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)流入速率和帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)流出速率四個(gè)監(jiān)控指標(biāo)？ 監(jiān)控安全風(fēng)險(xiǎn) 監(jiān)控安全風(fēng)險(xiǎn) 適用于云監(jiān)控服務(wù)（ CES ）的最佳實(shí)踐 提升云服務(wù)器安全性方法概述:監(jiān)控云服務(wù)器來自：百科![]()
l會話的操作。 內(nèi)存參數(shù)設(shè)置診斷：通過查詢當(dāng)前實(shí)例的內(nèi)存相關(guān)參數(shù)，對共享內(nèi)存空間和連接獨(dú)占內(nèi)存空間求和，計(jì)算出MySQL最大可使用的內(nèi)存空間，幫助客戶在線查看內(nèi)存相關(guān)參數(shù)配置是否在合理范圍內(nèi)，避免出現(xiàn)內(nèi)存使用率過高等問題。 如當(dāng)前參數(shù)設(shè)置不在合理范圍內(nèi)，可在內(nèi)存參數(shù)設(shè)置診斷頁面，來自：百科![]()
開支、提高可用性和容錯(cuò)能力的優(yōu)勢。適用以下場景： 訪問流量較大的論壇網(wǎng)站，業(yè)務(wù)負(fù)載變化難以預(yù)測，需要根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控到的云服務(wù)器CPU使用率、內(nèi)存使用率等指標(biāo)對云服務(wù)器數(shù)量進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。 電商網(wǎng)站，在進(jìn)行大型促銷活動(dòng)時(shí)，需要定時(shí)增加云服務(wù)器數(shù)量和帶寬大小，以保證促銷活動(dòng)順利進(jìn)行。 視來自：百科![]()
通過監(jiān)控ECS或BMS的CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤等基礎(chǔ)指標(biāo)，確保ECS或BMS的正常使用，避免因?yàn)閷Y源的過度使用造成業(yè)務(wù)無法正常運(yùn)行。 處理異常場景 云監(jiān)控服務(wù)會根據(jù)您創(chuàng)建的告警規(guī)則，在監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)達(dá)到告警策略時(shí)發(fā)送告警信息，讓您及時(shí)獲取異常通知，查詢異常原因。 擴(kuò)容場景 對CPU使用率、內(nèi)存使用率來自：百科![]()
通過監(jiān)控ECS或BMS的CPU使用率、內(nèi)存使用率、磁盤等基礎(chǔ)指標(biāo)，確保ECS或BMS的正常使用，避免因?yàn)閷Y源的過度使用造成業(yè)務(wù)無法正常運(yùn)行。 處理異常場景： 云監(jiān)控服務(wù)會根據(jù)您創(chuàng)建的告警規(guī)則，在監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)達(dá)到告警策略時(shí)發(fā)送告警信息，讓您及時(shí)獲取異常通知，查詢異常原因。 擴(kuò)容場景： 對CPU使用率、內(nèi)存使來自：專題![]()
數(shù)據(jù)庫性能問題解答 數(shù)據(jù)庫性能問題解答 時(shí)間：2020-09-01 18:25:31 Q：RDS for MySQL CPU使用率高的解決方法？ 使用 云數(shù)據(jù)庫MySQL 時(shí)，如果您的CPU使用率很高或接近100%，會導(dǎo)致數(shù)據(jù)讀寫處理緩慢、無法獲取連接、出現(xiàn)報(bào)錯(cuò)等，從而影響業(yè)務(wù)正常運(yùn)行。 解決方案 1來自：百科![]()
ache在存儲大一點(diǎn)的數(shù)據(jù)時(shí)候性能更好。 （4）memcache在使用簡單的key-value存儲的時(shí)候內(nèi)存利用率更高，但redis如果采用hash的結(jié)構(gòu)來做存儲，內(nèi)存使用率會較好。 分布式緩存服務(wù) Redis 分布式緩存服務(wù)（簡稱DCS）業(yè)界首個(gè)支持Arm和x86雙架構(gòu)的Red來自：百科![]()
器的系統(tǒng)級、主動(dòng)式、細(xì)顆粒度監(jiān)控服務(wù)。數(shù)據(jù)采集頻率為1分鐘1次。除了CPU使用率等指標(biāo)外，還可以支持內(nèi)存使用率（Linux）等指標(biāo)。針對主機(jī)內(nèi)活躍進(jìn)程還可以進(jìn)行進(jìn)程監(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。進(jìn)行延遲、錯(cuò)誤信息主動(dòng)上報(bào)，提前發(fā)現(xiàn)有問題的服務(wù)并采取擴(kuò)容、降級等相關(guān)措施。來自：百科![]()
基線檢查項(xiàng)目:安全上云合規(guī)檢查—檢測 為什么云監(jiān)控服務(wù)中的網(wǎng)絡(luò)流量指標(biāo)值與彈性云服務(wù)器系統(tǒng)內(nèi)工具檢測的指標(biāo)不同？ 為什么云服務(wù)器看不到內(nèi)存使用率、磁盤使用率、帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)流入速率和帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)流出速率四個(gè)監(jiān)控指標(biāo)？ 操作導(dǎo)航:云服務(wù)器常用功能導(dǎo)航 支持監(jiān)控的服務(wù)列表 監(jiān)控安全風(fēng)險(xiǎn) 支持監(jiān)控的服務(wù)列表來自：百科![]()
讀寫操作。詳情請參見連接集群實(shí)例和如何連接副本集實(shí)例以實(shí)現(xiàn)讀寫分離和高可用。 2、實(shí)例負(fù)載過高時(shí)，建議您進(jìn)行規(guī)格變更。以集群為例，詳情請參見變更集群實(shí)例的CPU和內(nèi)存規(guī)格。 熱銷云數(shù)據(jù)庫類型 了解更多云數(shù)據(jù)庫請前往 云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品 總覽，更多活動(dòng)請前往云數(shù)據(jù)專場 云數(shù)據(jù)庫 GaussDB來自：專題
看了本文的人還看了
- 堆外內(nèi)存與堆內(nèi)內(nèi)存詳解
- GaussDB(DWS)實(shí)例內(nèi)存使用率高
- 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
- Java直接內(nèi)存和堆內(nèi)存的關(guān)系
- 調(diào)試排錯(cuò) - 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
- 調(diào)試排錯(cuò) - Java 內(nèi)存分析之堆外內(nèi)存
- 【C 語言】內(nèi)存四區(qū)原理 ( 棧內(nèi)存與堆內(nèi)存對比示例 | 函數(shù)返回的堆內(nèi)存指針 | 函數(shù)返回的棧內(nèi)存指針 )
- spark從入門到精通spark內(nèi)存管理詳解- 堆內(nèi)&堆外內(nèi)存管理
- 彈性內(nèi)存存儲
- 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB 功能-舊鏈接
- 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB 功能
- 文檔數(shù)據(jù)庫DDS- 產(chǎn)品功能
- 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB定價(jià)
- 云數(shù)據(jù)庫 TaurusDB定價(jià)-舊鏈接
- 云數(shù)據(jù)庫 RDS for SQLServer 實(shí)例類型
- 云數(shù)據(jù)庫 RDS for PostgreSQL 實(shí)例類型
- 云數(shù)據(jù)庫 RDS for MySQL實(shí)例類型
- 云監(jiān)控服務(wù) CES-入門
- ALM-38002 Kafka堆內(nèi)存使用率超過閾值
- ALM-26054 Nimbus堆內(nèi)存使用率超過閾值
- ALM-17004 Oozie堆內(nèi)存使用率超過閾值
- 為什么JVM堆內(nèi)存使用率出現(xiàn)明顯波動(dòng)？
- ALM-45277 RangerAdmin堆內(nèi)存使用率超過閾值
- ALM-17005 Oozie非堆內(nèi)存使用率超過閾值
- ALM-14007 NameNode堆內(nèi)存使用率超過閾值
- ALM-14038 Router堆內(nèi)存使用率超過閾值
- ALM-45589 ConfigNode堆內(nèi)存使用率超過閾值
- ALM-13004 ZooKeeper堆內(nèi)存使用率超過閾值