这是不是hologres有内存泄漏或者内存不能自动回收呢？

根据您描述的情况，Hologres在优化后效果不明显，但重启实例后性能显著提升，这可能与内存泄漏或内存无法自动回收的问题有关。以下是基于知识库资料的详细分析和建议：

1. 内存泄漏的可能性

从知识库中可以看到，Hologres确实存在一些已知的内存泄漏问题，尤其是在特定版本中。例如： - 在Flink通过JDBC模式消费Hologres Binlog时，存在内存泄漏问题，可能导致消费速率逐渐下降。 - Hologres V2.1版本中，Fixed Plan执行引擎的重构导致读写表创建的operator未及时清理，从而引发内存泄漏。 - 共享集群实例曾因内存泄漏风险而计划进行重启维护。

这些缺陷可能导致内存使用率持续升高，即使没有明显的查询任务运行，内存也无法完全释放。因此，您的观察结果（重启后性能提升）可能与内存泄漏相关。

2. 内存无法自动回收的可能性

Hologres的内存管理机制中，部分场景下可能存在资源未及时回收的问题。例如： - 当查询仅涉及Shard数据且使用PQE或SQE执行MaxCompute外部表或数据湖外部表的查询时，查询完成后系统不会主动触发资源回收，而是依赖Query Master的垃圾回收机制。如果Query Master压力较大，资源回收可能会延迟，导致内存占用持续增加。 - 在高并发或复杂查询场景下，Query内存使用率较高，可能导致内存水位长期处于高位。即使查询结束，部分缓存或元数据仍可能驻留在内存中，影响后续查询性能。

这种情况下，重启实例会强制清空所有内存占用，从而暂时缓解问题。

3. 如何确认是否存在内存泄漏或回收问题

为了进一步确认问题原因，您可以采取以下步骤：

（1）监控内存使用情况

• 使用Hologres管控台的内存使用率和实例内存分布使用率指标，查看内存的详细分布情况，包括System、Cache、Query、Background等部分的使用率。
• 如果发现Query或Background内存使用率持续升高，且在无任务运行时仍保持高位，则可能存在内存泄漏或回收问题。

（2）检查慢查询日志

• 通过hologres.hg_query_log表分析慢查询日志，查看是否存在长时间运行的查询或异常的内存消耗。
• 如果发现某些查询的engine_type为SQE，可能是由于MaxCompute外部表结构变更导致性能退化，进而引发内存占用增加。

（3）升级到最新版本

• 确保您的Hologres实例已升级到最新版本。许多内存泄漏和资源回收问题已在后续版本中修复。例如：
  • Flink通过JDBC模式消费Binlog的内存泄漏问题已在VVR 6.0.7及以上版本修复。
  • Fixed Plan执行引擎的内存泄漏问题已在V2.1.10及以上版本修复。

4. 优化建议

如果确认存在内存泄漏或回收问题，可以尝试以下优化措施：

（1）升级版本

• 强烈建议将Hologres实例升级到最新版本，以修复已知的内存泄漏和资源回收问题。

（2）优化查询逻辑

• 检查并优化复杂查询，避免扫描大数据量或使用过多的Count Distinct、复杂Join、多字段Group By等操作。
• 更新统计信息，确保优化器能够正确选择小表作为Hash表，减少内存消耗。

（3）治理元数据

• 如果元数据占用内存较多，可以通过hg_table_info表对数据表进行治理，删除不再使用的表或减少不必要的分区表设计。

（4）扩容实例

• 如果内存水位长期超过80%，建议对实例的计算和存储资源进行升配，以缓解内存压力。

5. 总结与提醒

• 您的观察结果（重启后性能提升）可能与内存泄漏或资源未及时回收有关。
• 建议优先升级到最新版本，以修复已知问题。
• 同时，结合监控指标和慢查询日志，定位具体的内存使用瓶颈，并采取相应的优化措施。

如果问题仍未解决，建议联系阿里云技术支持团队，提供详细的监控数据和日志信息，以便进一步排查和解决问题。