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如何在不增加内存的情况下防止oom-kill

在不增加内存的情况下防止OOM-kill（Out of Memory Kill）是一个常见的问题，特别是在资源受限的环境中。OOM-kill是Linux内核的一种机制，用于在系统内存不足时终止占用过多内存的进程，以保证系统的稳定性。

以下是一些可以采取的措施来防止OOM-kill的发生：

优化内存使用：通过减少内存泄漏、优化算法和数据结构等方式来降低应用程序的内存占用。可以使用内存分析工具来识别和解决内存泄漏问题。
使用内存限制：可以通过设置进程的内存限制来限制其使用的内存量。例如，可以使用Linux的cgroups功能来限制进程组的内存使用。
使用内存交换：可以启用Linux的交换分区（swap），将部分内存数据交换到硬盘上，以释放物理内存。但是，这可能会导致性能下降，因为硬盘访问速度较慢。
使用内存压缩：一些操作系统提供了内存压缩功能，可以将内存中的数据进行压缩，以节省内存空间。例如，Linux的zswap功能可以将内存中的页面进行压缩。
使用内存回收机制：一些编程语言和框架提供了内存回收机制，可以自动释放不再使用的内存。例如，Java的垃圾回收机制可以自动回收不再使用的对象。
使用内存缓存：可以使用内存缓存来存储频繁访问的数据，以减少对磁盘的访问，提高性能。常见的内存缓存技术包括Redis和Memcached。
使用内存管理工具：可以使用一些内存管理工具来监控和管理系统的内存使用情况。例如，Linux的top命令可以查看系统的内存使用情况，Valgrind工具可以检测内存泄漏。

总结起来，防止OOM-kill的关键是优化内存使用、限制内存占用、使用内存交换和压缩、使用内存回收机制、使用内存缓存以及使用内存管理工具等。通过综合运用这些方法，可以在不增加内存的情况下有效地防止OOM-kill的发生。

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docker cgroup 技术之memory（首篇）

slab主要分为3种：模块特定的slab，如UDPv6；为kmalloc使用的slab，如kmalloc-32(32代表32b)；申请ZONE-DMA区域的slab，如dma-kmalloc-32。...vlmalloc申请的内存在物理上可能是不连续的，主要用于解决内存碎片化的问题，因为可能存在缺页异常且内存分布比较散，因此适用于申请内存比较大且效率要求不高的场景。...pages，包含进程的代码、映射的文件，在运行一个新的程序时该内存会增加。　　...swappiness的设置建议如下 vm.swappiness = 0 ：仅在内存不足的情况下--当剩余空闲内存低于vm.min_free_kbytes limit时，使用交换空间。...用于控制oom-kill的行为，默认启动oom-kill，当内存不足时，oom-kill可能会进行内存回收。

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linux out of memory分析(OOM)

，把一些无关的进程优先杀掉，即在内存严重不足时，系统为了继续运转，内核会挑选一个进程，将其杀掉，以释放内存，缓解内存不足情况，不过这种保护是有限的，不能完全的保护进程的运行。 ...在很多情况下，经常会看到还有剩余内存时，oom-killer依旧把进程杀死了，现象是在/var/log/messages日志文件中有如下信息： Out of Memory: Killed process...2、如必须使用32位系统，那么可以使用hugemem内核，此时内核会以不同的方式分割low/high memory，而大多数情况下会提供足够多的low memory至high memory的映射，此时很简单的一个修复方法是可以安装...查看当前的oom-killer的状态：cat /proc/sys/vm/oom-kill 关闭/打开oom-killer： echo "0" > /proc/sys/vm/oom-kill...：一开始由于系统配置是2G，而且没有交换分区，所以每天导致out of memory，后来增加了物理内存，并做了交换分区，情况有所改善，但是运行2-3天后还是会出现out of memory的情况，后来分析日志文件

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在 MySQL 5.7下排查内存泄露和 OOM 问题全过程

导读我的个人网站后台使用的是 MySQL 5.7版本，前段时间经常被oom-kill，借助5.7的新特性，经过一番排查，终于抓到这只鬼。...不清楚的同学可以先看下面这篇文章普及下：找到MySQL服务器发生SWAP罪魁祸首好了，现在我们已经基本明确mysqld进程是因为内存泄露，导致消耗大量内存，最终被oom-kill了。...于是排查了一圈和线程、连接数相关的参数选项及状态，基本确认应该是开了线程池（thread pool），导致了内存泄露，持续消耗内存，最终mysqld进程消耗过多内存，被系统给oom-kill了。...oom-kill了，看起来确实是解决的问题。...）、主机、线程、用户（不包含授权主机信息）、整体全局等多个角度查看内存消耗统计。

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谷歌Borg论文阅读笔记（二）—— 任务混部和资源隔离

在内存不足的时候，Linux会进行内存回收，释放PageCache，将部匿名页调入Swap。如果还是没有足够的内存，会进入OOM-KILL流程。这个代价是很大的。...Cgroup内的内存有自己的LRU链，所以Cgroup内部也会自动换页。此外，在Cgroup内的内存用尽之时，也会触发Cgroup内的OOM-KILL流程。...实验的结论是,这么做会增加30%-50%的资源开销。而且这还是在cell被压实之前的，压实后cell的资源开销更低。此外，cell还能支持CPU和内存的独立伸缩。...只有少于1%的批处理tasks这么做（禁止资源使用超过限制值）。使用内存超过限制值默认是被禁止的，因为这增加了task被kill掉的机会。...总体上，以高优先的LS task为核心，批处理任务以一个填坑的角色来吃掉剩余的资源。尽可能不kill任务，万不得已情况下先拿低优先级开刀。

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前京东陌陌高级架构师的直播笔记分享（Java 内存问题排查和解决：内存概览，内存问题出现的原因，问题代码，案例分析）

没有及时的切断与 GC roots 的关系并发量大，计算需要内存大没有控制取数范围（如分页）加载了非常多的Jar包对堆外内存无限制的使用垃圾回收器介绍 CMS 将在 Java 14 正式移除...：拆分成专用的函数正确代码：一些预防措施减少创建大对象的频率：比如 byte 数组的传递不要缓存太多的堆内数据：使用 guava 的 weak 引用模式查询的范围一定要可控：如分库分表中间件...，但是非常频繁了解到使用了堆内缓存，而且设置的容量比较大缓存填充的速度特别快结论：开了非常大的缓存，GC 之后迅速占满，造成 GC 频繁类似问题： Websocket 心跳检测失效，造成链接不释放...分析 XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 不起作用监控发现操作系统内存持续增加可能：被操作系统杀死 dmesg oom-killer System.exit() java...现象 Java 服务被 oom-kill 操作系统内存 free 区一直减少，并无其他进程抢占资源堆内内存使用情况正常使用 top 命令，发现 RES 占用严重超出了 -Xmx 的设定分析大概率发生了堆外内存溢出

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在容器中使用 Java 的资源分配准则

如果不设置容器限制，同时运行在容器中的 Java 进程也没有显式设置 JVM 内存参数，那么 JVM 将会自动设置最大堆内存为运行节点总内存的 25%。...这与默认情况下只能使用 1GB 内存不同。在这种情况下，50% 基本上是非常安全的，也许也是最佳的，因为还有许多可用内存实际利用率都不高。...这个设置对内存来说可能并不是最有效的，但是内存是相对廉价的，同时相比于 JVM 进程在未知情况下被 OOM-kill，还是谨慎一些比较好。如果非要调试这些参数，还是保守点为妙。...当然，这还是主要取决于容器内存大小。我不推荐设置成 75%，除非容器至少有 512MB 内存（最好是 1GB），同时需要对应用程序的实际内存使用非常了解。...对于 Metaspace/PermGen/ 其他内存呢？这已经超出了本文的范围，不过这些也可以调整，通常情况下最好不要。大多数情况下，JVM 默认行为已经很好了。

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推荐系统中的隐私保护与安全问题

随着互联网的发展，推荐系统已经成为各种平台提升用户体验和增加业务收入的核心工具。从电商平台到社交媒体，推荐系统通过分析用户的行为和偏好，提供个性化的内容和商品推荐。...隐私保护的重要性隐私保护在推荐系统中至关重要，因为推荐系统需要收集和分析大量的用户数据，如浏览历史、点击记录、购买行为等。...联邦学习联邦学习是一种分布式机器学习方法，它允许在不直接共享数据的情况下，多个参与方共同训练模型。每个参与方只需将模型的更新参数共享给中心服务器，而不需要共享原始数据。...在推荐系统中，联邦学习可以用于不同平台或设备之间的协同推荐。例如，多个电商平台可以在不共享用户数据的情况下，利用联邦学习共同提升推荐效果，同时保护各自用户的隐私。...联邦学习：通过模拟多个用户设备的模型更新，展示如何在不共享原始数据的情况下，进行推荐模型的联合训练。发展方向与挑战随着推荐系统的广泛应用，隐私保护与安全问题将成为越来越重要的研究方向。

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在本教程中，我们将了解内存泄漏的潜在原因是什么，如何在运行时识别它们，以及如何在我们的应用程序中处理它们。...，那么我们将看到调试点1和2之间，正如预期的那样，堆内存增加了。...在任何一种情况下，资源留下的开放连接都会消耗内存，如果我们不处理它们，它们可能会降低性能，甚至可能导致OutOfMemoryError。如何预防呢？...Person对象不应增加内存。...启用分析 Java分析器如Java VisualVM是通过应用程序监视和诊断内存泄漏的工具。他们分析我们的应用程序内部发生了什么 - 例如，如何分配内存。

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运维锅总详解计算机缓存溢出

选择合适的GC策略：不同的GC策略适用于不同的应用场景，如G1 GC、CMS等。 8. 使用限流和降级限流：在高负载情况下，对请求进行限流，避免过多的请求导致缓存溢出和OOM。...volatile-ttl: 根据键的TTL（剩余生存时间）进行驱逐，TTL最短的键优先驱逐。 noeviction: 不驱逐任何键，达到最大内存限制时返回错误。...调优通过调优JVM的GC参数来优化内存使用，防止OOM。...使用内存限制和监控工具来防止Node.js应用中的OOM。...现有连接可能被丢弃在某些情况下，如果conntrack表满了，系统可能会根据一定的策略丢弃较旧或不活跃的连接条目，以为新的连接腾出空间。这可能导致：中断：正在进行中的连接可能会被突然中断。

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会暂停程序的执行，带来延迟的代价。所以在开发中，我们不希望GC的次数过多。本文将讨论如何在开发中改善各种细节，从而减少GC的次数。...(2)尽量少用 System.gc() 此函数建议 JVM进行主 GC,虽然只是建议而非一定,但很多情况下它会触发主 GC,从而增加主 GC 的频率,也即增加了间歇性停顿的次数。...String 对象,如 Str5=Str1+Str2+Str3+Str4,这条语句执行过程中会产生多个垃圾对象,因为对次作“+”操作时都必须创建新的 String 对象,但这些过渡对象对系统来说是没有实际意义的...,只会增加更多的垃圾。...,特别是大对象,会导致突然需要大量内存,JVM 在面临这种情况时,只能进行主 GC,以回收内存或整合内存碎片,从而增加主 GC 的频率。

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一文详解Transformers的性能优化的8种方法

，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers库上面的大模型。...optimizer = torch.optim.AdamW(params=model_parameters, lr=2e-5, weight_decay=0.0) 自动混合精度自动混合精度（AMP）是另一种在不损失最终质量的情况下减少显存消耗和训练时间的方法...这种方法允许在单个GPU上训练大型模型，或者提供更多内存以增加批量大小，从而更好更快地收敛。...比如在输入文本相对于选定的最大长度非常短的情况下，效率就很低，需要更多的额外内存，比如我有一条文本长度512，然后其他文本长度都在10左右，那么如果将max seq设置为512，就会导致很多无效计算。...但是，不建议在训练期间使用均匀动态填充，因为训练时数据最好是要shuffer的，但是推理时如果一次性要推理很多文本的话可以考虑这么做均匀动态填充总结即使在现代GPU上，优化内存和时间也是开发模型的必要步骤

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