centos dolphin内存占用高怎么解决

先确认具体产品与占用来源

• 若你说的是DolphinScheduler（工作流调度）：常见原因是大量并发任务或大任务未限制内存，Shell/Python 等任务默认不受限，容易把节点内存吃满。
• 若你说的是DolphinDB（分布式时序数据库）：常见原因是查询/写入未走分区裁剪、会话/缓存累积、或外部插件缓存过多，导致进程 RSS 持续升高。
• 也可能是Linux 文件页缓存造成“看起来占用很高”，实际可回收。先用命令快速判断：
  • 查看整体与进程：top/htop、free -h、smem -P <进程名>
  • 查看缓存：cat /proc/meminfo | grep -E “MemAvailable|Buffers|Cached”
  • 如确认为可回收缓存，可短时执行：sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches（仅缓解表象，非根本方案）

DolphinScheduler 场景的处置

• 开启并配置任务级资源限制（关键）：
  在 common.properties 中将开关打开：task.resource.limit.state=true，并为任务设置内存上限（单位 MB）。启用后，worker 会用 systemd-run 以 scope 方式运行任务并施加 MemoryLimit，超过即被 OOM Killer 终止，避免拖垮节点。示例（在任务定义里设置 memoryQuota=2048 表示 2GB）：
  • 原理要点：当 task.resource.limit.state=false 时，CPU/内存限制逻辑不会生效；为 true 时，以 systemd-run 设置 CPUQuota/MemoryLimit 生效。
  • 注意：需要节点上可用 sudo 权限与 systemd 支持，且为任务的运行用户配置好权限。
• 控制并发与队列：在 Master/Worker 配置中降低并发度（如 worker.exec.threads、master.exec.threads），避免瞬时并发把内存打满。
• 分离服务与数据库：不要长期用内置 H2（默认内存数据库，易占内存且不持久化），改用 MySQL/PostgreSQL 等外部数据库，减少 Standalone 模式下的内存压力与数据丢失风险。
• 及时清理僵尸任务与会话：定期清理长时间运行或卡死的任务实例，避免占用与泄漏累积。

DolphinDB 场景的处置

• 设定全局内存上限并留足 OS 余量：在配置中设置 maxMemSize（如物理内存 16GB，可先设为约 12GB），避免无限制增长触发系统 OOM。DolphinDB 以约 512MB 为单位向 OS 申请内存，空闲块会周期性（约每 30 秒）尝试归还，但仍受工作负载与缓存策略影响。
• 排查“大查询/全分区扫描”与排序键：
  • 优化 SQL，确保走分区裁剪与必要的列裁剪；对大表建立合适的 sortKey，减少中间结果膨胀。
  • 避免“select *”和不必要的大排序/聚合；必要时拆分任务、分批处理。
• 清理会话与缓存：
  • 使用 getSessionMemoryStat() 定位高占用会话，通知用户释放或 kill 长时间空闲/异常会话。
  • 执行 clearAllCache() 清理节点级缓存（谨慎，会影响后续查询命中率）。
• 控制写入与流计算缓存：批量写入、限流与背压，避免一次性大事务或高吞吐流数据把缓存打满。
• 检查插件与外部组件：如 Kafka/MySQL/ODBC/HDFS 等插件或外部客户端缓存策略不当，也会放大内存占用；结合日志与监控逐项排查。

操作系统层面的加固与优化

• 保障最小可用内存与优雅降级：
  • 合理设置 vm.swappiness（如 10–30），避免过早/过晚换页；必要时适度增大 Swap，给突发峰值留缓冲（以性能换稳定性）。
• 容器/虚拟化场景：为容器设置内存 limit 与 OOM score adj，避免单容器耗尽宿主机内存。
• 监控与告警：持续用 top/vmstat/iostat、smem、业务内置监控观察内存曲线，设置阈值告警，提前干预。

快速决策表