资源池实时信息监控视图-相关 GUC 参数

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#java #开发语言

本文介绍了一种资源监控方案，包括用户级别的资源监控和资源池级别的资源监控。用户级别监控覆盖了内存、CPU等资源的实时及历史使用情况。资源池级别监控则汇总了用户业务消耗，并提供实时与历史视图。

用户资源监控

用户资源监控中记录所有用户使用资源（内存、CPU 核数、存储空间、临时空间、算子落盘以及 IO）的实时使用情况，也可以通过查询历史表访问用户资源的历史使用情况；

相关 GUC 参数：

相关视图 / 表：

实时视图为：pg_total_user_resource_info;

    username     | used_memory | total_memory | used_cpu | total_cpu | used_space | total_space | used_temp_space | total_temp_space | used_spill_space | total_spill_space | read_kbytes | write_kbytes | read_counts | write_counts | read_speed | write_speed
-----------------+-------------+--------------+----------+-----------+------------+-------------+-----------------+------------------+------------------+-------------------+-------------+--------------+-------------+--------------+------------+-------------
 perfadm | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g1_job_2   | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_grp_2      | 0 | 5574 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g1_job_1_2 | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_2          | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_grp_1      | 0 | 5574 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_1          | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_4          | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g1_job_1_1 | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g2_job_1   | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_5          | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_3          | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g2_job_2   | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
(13 rows)

历史视图为：gs_wlm_user_resource_history;

     username      |           timestamp           | used_memory | total_memory | used_cpu | total_cpu | used_space | total_space | used_temp_space | total_temp_space | used_spill_space | total_spill_space | read_kbytes | write_kbytes | read_counts | write_counts | read_speed | write_speed
-------------------+-------------------------------+-------------+--------------+----------+-----------+------------+-------------+-----------------+------------------+------------------+-------------------+-------------+--------------+-------------+--------------+------------+-------------
 perfadm | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_3            | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_5            | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g2_job_1     | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g1_job_1_1   | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_4            | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_1            | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_grp_1        | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 5574 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_2            | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g1_job_1_2   | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_grp_2        | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 5574 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g2_job_2     | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g1_job_2     | 2022-06-29 14:26:32.063948+08 | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_1            | 2022-06-29 14:26:01.987779+08 | 0 | 27876 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 user_g2_job_2     | 2022-06-29 14:26:01.987779+08 | 0 | 1113 | 0 | 24 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0

资源池资源监控

多租户场景下，用户关联资源池执行业务，其消耗的资源汇总到其对应的资源池上，可以通过资源池资源监控视图，实时查看其相应数值，以及历史表记录的资源历史使用情况；

相关 GUC 参数

同用户资源监控相关 GUC 参数。

相关视图 / 表

资源池实时信息监控视图：GS_RESPOOL_RUNTIME_INFO

 nodegroup | rpname | ref_count | fast_run | fast_wait | slow_run | slow_wait
-----------+------------------+-----------+----------+-----------+----------+-----------
 lc1       | respool_grp_1    | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | default_pool | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_g1_job_1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_g1_job_2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_grp_2    | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_g2_job_1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_g2_job_2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_1        | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_2        | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc2       | default_pool | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_3        | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
(11 rows)

资源池实时资源监控视图：GS_RESPOOL_RESOURCE_INFO

 nodegroup | rpname | cgroup | ref_count | fast_run | fast_wait | fast_limit | slow_run | slow_wait | slow_limit | used_cpu | cpu_limit | used_mem | estimate_mem | mem_limit | read_kbytes | write_kbytes | read_counts | write_counts | read_speed | write_speed
-----------+------------------+---------------------+-----------+----------+-----------+------------+----------+-----------+------------+----------+-----------+----------+--------------+-----------+-------------+--------------+-------------+--------------+------------+-------------
 lc1       | respool_grp_1    | ClassG1             | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 5574 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | default_pool | DefaultClass:Medium | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | -1 | 0 | 24 | 0 | 0 | 27876 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_g1_job_1 | ClassG1:wg1_1       | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 1113 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_g1_job_2 | ClassG1:wg1_2       | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 1113 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_grp_2    | ClassG2             | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 5574 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_g2_job_1 | ClassG2:wg2_1       | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 1113 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_g2_job_2 | ClassG2:wg2_2       | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 1113 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_1        | ClassN1:wn1         | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 27876 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_2        | ClassN1:wn2         | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 27876 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc2       | default_pool | DefaultClass:Medium | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | -1 | 0 | 24 | 0 | 0 | 27876 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 lc1       | respool_3        | ClassN2:wn3         | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 27876 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
(11 rows)

资源池历史资源监控表：GS_RESPOOL_RESOURCE_HISTORY

           timestamp           | nodegroup | rpname | cgroup | ref_count | fast_run | fast_wait | fast_limit | slow_run | slow_wait | slow_limit | used_cpu | cpu_limit | used_mem | estimate_mem | mem_limit | read_kbytes | write_kbytes | read_counts | write_counts | read_speed | write_speed
-------------------------------+-----------+----------------------+---------------------+-----------+----------+-----------+------------+----------+-----------+------------+----------+-----------+----------+--------------+-----------+-------------+--------------+-------------+--------------+------------+-------------
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | respool_grp_1        | ClassG1             | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 5574 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | respool_3            | ClassN2:wn3         | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 27876 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc2       | default_pool | DefaultClass:Medium | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | -1 | 0 | 24 | 0 | 0 | 27876 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | respool_2            | ClassN1:wn2         | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 27876 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | respool_1            | ClassN1:wn1         | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 27876 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | respool_g2_job_2     | ClassG2:wg2_2       | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 1113 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | respool_g2_job_1     | ClassG2:wg2_1       | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 1113 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | respool_grp_2        | ClassG2             | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 5574 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | respool_g1_job_2     | ClassG1:wg1_2       | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 1113 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | respool_g1_job_1     | ClassG1:wg1_1       | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0 | 10 | 0 | 24 | 0 | 0 | 1113 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
 2022-06-29 14:35:02.262234+08 | lc1       | default_pool | DefaultClass:Medium | 0 | 0 | 0 | -1 | 0 | 0

 

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详细介绍一下gaussdb的内存管理
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07-15
<think>我们正在讨论GaussDB的内存管理机制。GaussDB作为华为推出的企业级分布式数据库，其内存管理机制对性能至关重要。下面我将从内存结构、管理机制、相关配置参数以及优化建议等方面进行详细介绍。 ### 一、GaussDB内存结构 GaussDB的内存主要分为两大类：**共享内存**和**私有内存**。 #### 1. 共享内存（Shared Memory） 共享内存被所有后端进程（Backend Processes）共享使用，主要包括： - **共享缓冲区（Shared Buffers）**：用于缓存数据页，减少磁盘I/O。这是最大的共享内存区域，其大小由参数`shared_buffers`控制。 - **WAL缓冲区（WAL Buffers）**：用于缓存WAL（Write-Ahead Logging）日志记录，由参数`wal_buffers`控制。 - **锁管理区（Lock Space）**：存储锁信息。 - **其他共享区**：如进程通信用的共享内存、CLOG（事务提交日志）缓冲区等。 #### 2. 私有内存（Private Memory） 私有内存由每个后端进程独立使用，主要包括： - **工作内存（Work Memory）**：用于排序、哈希连接等操作，由参数`work_mem`控制。 - **维护工作内存（Maintenance Work Memory）**：用于VACUUM、CREATE INDEX等维护操作，由参数`maintenance_work_mem`控制。 - **临时缓冲区（Temp Buffers）**：用于临时表操作，由参数`temp_buffers`控制。 - **会话内存（Session Memory）**：存储会话状态、解析树等。 ### 二、内存管理机制 GaussDB采用**动态内存分配**和**内存上下文（Memory Context）** 管理机制。 #### 1. 内存上下文 内存上下文是内存管理的基本单位，具有层次结构（树形结构）。每个内存上下文负责管理一块内存区域，并跟踪其中的内存分配。主要特点包括： - **层次化管理**：内存上下文形成树状结构，根节点是`TopMemoryContext`，子节点包括`CacheMemoryContext`、`MessageContext`等。 - **按需分配**：当需要内存时，从内存上下文中分配；当内存上下文被重置（Reset）或删除（Delete）时，所有其分配的内存会被一次性释放。 - **减少内存泄漏**：通过内存上下文，可以方便地管理一组相关内存的生存周期，避免内存泄漏。 #### 2. 动态内存分配 GaussDB使用`palloc`和`pfree`函数在内存上下文中分配和释放内存。这些函数封装了底层的内存管理细节，确保高效和安全。 #### 3. 内存保护机制 为了防止内存使用过度，GaussDB引入了以下机制： - **内存软限制（soft memory limit）**：当进程内存使用超过软限制时，会触发内存回收机制（如清理不再使用的内存上下文）。 - **内存硬限制（hard memory limit）**：当进程内存使用超过硬限制时，会终止当前查询或进程，避免系统崩溃。 - **内存使用统计**：通过系统视图`pg_stat_activity`可以查看各进程的内存使用情况。 ### 三、关键配置参数 以下是GaussDB中与内存管理相关的重要配置参数（位于`gaussdb.conf`）： | 参数名 | 描述 | 默认值 | 建议值 | |--------|------|--------|--------| | `shared_buffers` | 共享缓冲区大小 | 系统内存的25% | 物理内存的15%-25% | | `work_mem` | 每个排序或哈希操作使用的内存 | 4MB | 根据并发查询调整（如64MB） | | `maintenance_work_mem` | 维护操作使用的内存 | 64MB | 系统内存的5% | | `temp_buffers` | 临时表使用的缓冲区大小 | 8MB | 根据需求调整 | | `wal_buffers` | WAL缓冲区大小 | 1/32共享缓冲区（≥64KB） | 16MB | | `max_connections` | 最大连接数 | 100 | 根据系统资源调整 | | `max_prepared_transactions` | 最大预备事务数 | 0 | 同`max_connections` | | `effective_cache_size` | 优化器假设的磁盘缓存大小 | 4GB | 系统内存的50%-75% | > ⚠️ **注意**： > - 修改`shared_buffers`、`max_connections`等参数需重启数据库生效。 > - 设置`work_mem`时需考虑并发查询数，避免总内存超过物理内存。 ### 四、内存优化建议 1. **监控内存使用** 通过系统视图监控内存使用： ```sql SELECT * FROM pg_stat_activity; -- 查看各进程内存使用 SELECT * FROM pg_stat_bgwriter; -- 共享缓冲区写入统计 ``` 2. **合理分配内存参数** - 避免`work_mem`过大导致OOM（Out-of-Memory）。 - 分布式部署中，CN（Coordinator Node）和DN（DataNode）的`shared_buffers`需独立配置[^2]。 3. **使用连接池** 减少实际连接数，降低私有内存总消耗。 4. **定期维护** 执行`VACUUM`和`ANALYZE`释放无效内存。 --- ### 💎 总结 GaussDB通过**共享内存**和**私有内存**的分区管理，结合**内存上下文**机制实现高效内存使用。配置时需平衡`shared_buffers`、`work_mem`等参数，避免内存溢出。分布式环境下需分别优化CN和DN节点配置[^2][^3]。 --- §§相关问题§§ 1. 如何监控GaussDB的内存使用情况？ 2. GaussDB的内存上下文机制如何避免内存泄漏？ 3. 在分布式部署中，CN和DN节点的内存配置有何差异？ 4. 为什么调整`shared_buffers`需要重启数据库？</think>### GaussDB 内存管理机制详解 GaussDB 的内存管理采用**分层架构**，通过精细化控制实现高性能与稳定性。其核心机制如下： --- #### 一、内存结构分层 1. **共享内存（Shared Memory）** - **共享缓冲区（Shared Buffers）** 缓存数据页，减少磁盘 I/O，由参数 `shared_buffers` 控制（默认：系统内存的 25%）。 $$ \text{命中率} = \frac{\text{缓存命中次数}}{\text{总数据访问次数}} \times 100\% $$ - **WAL 缓冲区（WAL Buffers）** 预写日志缓存，由 `wal_buffers` 控制（默认：16MB）[^1]。 2. **私有内存（Private Memory）** - **工作内存（Work Memory）** 用于排序、哈希操作，由 `work_mem` 控制（默认：4MB）。 $$ \text{总工作内存} = \text{work\_mem} \times \text{并发查询数} $$ - **维护内存（Maintenance Work Mem）** 用于 VACUUM/REINDEX 等操作，由 `maintenance_work_mem` 控制（默认：64MB）[^2]。 3. **动态内存池（Dynamic Memory Pools）** - 会话级内存：连接状态、查询解析树等 - 临时缓冲区：临时表操作，由 `temp_buffers` 控制（默认：8MB） --- #### 二、关键管理机制 1. **内存上下文（Memory Context）** 采用树形结构管理内存生命周期： ```mermaid graph TD A[TopMemoryContext] --> B[CacheMemoryContext] A --> C[MessageContext] A --> D[ExecutorState] D --> E[SortContext] D --> F[HashContext] ``` - 查询结束时自动释放子树内存，避免泄漏[^3]。 2. **OOM 防护机制** - 软限制：内存使用达阈值时触发轻量回收（如清理缓存） - 硬限制：超限时终止高内存进程（通过参数 `memory_limit` 设置） - 公式： $$ \text{总内存} = \text{shared\_buffers} + \sum(\text{work\_mem} \times \text{并发数}) + \text{wal\_buffers} + \text{OS预留} $$ 3. **全局内存监控** 通过系统视图实时跟踪： ```sql SELECT * FROM pg_stat_activity; -- 会话内存 SELECT * FROM pg_stat_bgwriter; -- 共享缓冲区状态 ``` --- #### 三、核心配置参数（`gaussdb.conf`） | **参数** | **作用** | **默认值** | **调优建议** | |--------------------------|------------------------------|------------------|----------------------------| | `shared_buffers` | 数据页缓存大小 | 系统内存的 25% | 物理内存的 15%-40%[^4] | | `work_mem` | 单操作私有内存上限 | 4MB | 根据并发数调整（如 64MB） | | `maintenance_work_mem` | 维护操作内存上限 | 64MB | 系统内存的 5% | | `temp_buffers` | 临时表缓冲区大小 | 8MB | 复杂查询场景增大 | | `memory_limit` | 实例总内存硬限制 | 无（默认不启用） | 设为物理内存的 90% | | `max_connections` | 最大连接数 | 100 | 减少连接数可降私有内存消耗 | > ⚠️ **关键原则**： > - 共享内存参数（如 `shared_buffers`）需**重启生效** > - 私有内存参数（如 `work_mem`）可**动态调整** > - 总内存分配需满足： > $$ \text{配置值总和} + \text{OS预留} < \text{物理内存} $$ --- #### 四、优化实践 1. **OLTP 场景** ```bash # 增大共享缓冲区 gs_guc set -D $GAUSSDATA -c "shared_buffers=32GB" # 限制连接数减少私有内存 gs_guc set -D $GAUSSDATA -c "max_connections=200" ``` 2. **OLAP 场景** ```bash # 提升排序/哈希性能 gs_guc set -D $GAUSSDATA -c "work_mem=256MB" # 增大维护操作内存 gs_guc set -D $GAUSSDATA -c "maintenance_work_mem=8GB" ``` 3. **防 OOM 配置** ```bash # 启用内存硬限制 gs_guc set -D $GAUSSDATA -c "memory_limit=90%" ``` --- ### 💎 总结 GaussDB 通过**共享/私有内存分离**、**内存上下文树**和**动态阈值控制**实现高效内存管理。配置时需关注： 1. OLTP 优先调大 `shared_buffers` 2. OLAP 优先调大 `work_mem` 3. 所有场景需设置 `memory_limit` 防系统崩溃[^3][^4]。 ---
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