1 线上问题 kafka生产者罢工,停止生产,生产者内存急剧升高,导致程序几次重启。...查看kafka配置,默认单条消息最大1M,当单条消息长度超过1M,就会出现发送到broker失败,从而导致消息在producer的队列一直累积,直到Pro OOM。...赶紧修改kafka配置,解决问题。 2 修改步骤 修改kafka的broker配置:message.max.bytes(默认1000000B),单条消息最大长度。...使用kafka时,应预估单条消息的最大长度,不然会发送失败 修改kafka的broker配置:replica.fetch.max.bytes (默认1MB),broker可复制的消息的最大字节数。...replica.fetch.max.bytes参数指定的内存空间,假设 replica.fetch.max.bytes=1M 且有1000个分区,则需近1G内存,确保分区数最大的消息不会超过服务器内存,否则OOM
今天在GPU上运行卷积神经网络手写数字,报了如下错误Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[10000,32,28,28]
本文分析的内存溢出保护机制,也就是OOM killer机制了。...基于上面的多种尝试内存分配仍然失败的情况,将会调用__alloc_pages_may_oom()触发OOM killer机制。...最后函数退出时将会调用clear_zonelist_oom()清除掉try_set_zonelist_oom()里面的锁操作。...顺便研究一下oom_badness()的实现: 【file:/ mm/oom_kill.c】 /** * oom_badness - heuristic function to determine which...points : 1; } 计算进程分值的函数中,首先排除了不可OOM kill的进程以及oom_score_adj值为OOM_SCORE_ADJ_MIN(即-1000)的进程,其中oom_score_adj
序 本文主要研究下Flux的OOM产生的场景 FluxSink.OverflowStrategy reactor-core-3.1.3.RELEASE-sources.jar!...buffering and may lead to {@link OutOfMemoryError}. */ BUFFER } 可以看到BUFFER采用的是无界队列,可能产生OOM...FluxSink.OverflowStrategy.BUFFER) .publishOn(Schedulers.elastic(),Integer.MAX_VALUE); //NOTE 测试OOM...PrintGCDetails -Xloggc:/tmp/gc.log 注意这里使用了publishOn,另外prefetch参数设置为Integer.MAX_VALUE(默认为256),就是为了复现无界队列造成的OOM...的类库已经尽可能小心地避免这个问题,普通场景的api调用貌似没问题,自己个性化参数的时候要额外注意,本实例就是使用publishOn时特意指定prefetch为Integer.MAX_VALUE,才造成OOM
OOM的根本原因是开发者对内存使用不当造成的。...避免OOM的方法 减小对象的内存占用 避免OOM的第一步就是要尽量减少新分配出来的对象占用内存的大小,尽量使用更加轻量级的对象。 1....参考链接 [Android内存优化之OOM]http://hukai.me/android-performance-oom/ [Android性能优化之内存篇]http://hukai.me/android-performance-memory.../ [Android OOM 解决方案]https://www.cnblogs.com/scetopcsa/p/4005398.html [android内存泄漏 OOM查找总结]https://www.jianshu.com...[不可思议的OOM]https://www.jianshu.com/p/e574f0ffdb42
前文,我们分析了gp_vmem_protect_limit参数的意义,仅统计gp_malloc中申请的,它并没有统计共享内存的部分,所以仍旧有操作系统OOM的风险,详情:GPDB中gp_vmem_protect_limit
Linux内核有个机制叫OOM killer(Out-Of-Memory killer),该机制会监控那些占用内存过大,尤其是瞬间很快消耗大量内存的进程,为了防止内存耗尽,内核会把该进程杀掉,监控是正常的...防止重要的系统进程触发(OOM)机制而被杀死:可以设置参数/proc/PID/oom_adj为-17,临时关闭linux内核的OOM机制。...保护某个进程不被内核杀掉可以这样操作: echo -17 > /proc/$PID(进程的PID)/oom_adj 或者通过修改内核参数禁止OOM机制 sysctl -w vm.panic_on_oom...=1 vm.panic_on_oom = 1 //1表示关闭,默认为0表示开启OOM sysctl -p End
函数解析: oom_killer的处理主要集中在mm/oom_kill.c。...check_panic_on_oom检查系统管理员的态度,看oom时是进行oom killer还是直接panic掉,如果进行oom killer,则进入下一步; 如果系统管理员规定,谁引起oom,杀掉谁...oom_score_adj,因此系统管理时建议设置/proc//oom_score_adj,内核依然保持oom_adj设置以兼容旧版本,系统中对oom_score_adj或oom_adj中任一个进行设置...当设置oom_adj=-16时,oom_score_adj自动调整为-941 当设置oom_score_adj=-950时,oom_adj自动调整为-14 3.10(Centos7) oom_score_adj...= (oom_adj*1000)/17 oom_adj=(oom_score_adj*17)/1000 当设置oom_adj=-16时,oom_score_adj自动调整为-941 当设置oom_score_adj
图中OOM数量为各版本发版后第一个月的统计量,包含新发版本及历史版本。对比了同时期其他业务的情况,也有类似OOM。...OOM时内存已经几乎耗尽,再加载内存dump文件并分析会导致二次OOM,得不偿失。 模拟复现OOM 采集用户手机内存信息的方案不可行,那么只能采取复现用户场景的方式。...由于发生OOM时,用户操作路径的不确定性,无法精确复现线上的OOM,因此采取模拟复现的方式,最终发生OOM时的栈信息基本一致即可。...挖掘OOM特征 分析7.4以来的OOM,列出发生OOM的机器的特征,主要是内存和分辨率,适当考虑其它因素例如系统版本。 ? 这些特征可以总结为:内存一般,分辨率偏高,OOM的堆栈log基本一致。...其中,OPPO N1(T/W)上所发生的OOM比重较高,约为65%,因此选定这款机器作为复现OOM的机器。 关键数据(内存dump文件) 需要复现OOM然后获取内存dump。
1、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space Xms10m代表堆初始化大小为10m; Xmx10m代表堆最大为10M; XX:+PrintGCDetails...MaxHeapSize;而-Xss等同于-XX:ThreadStackSize; 如果不配垃圾回收器,系统默认使用parallel scavenger和parallel old作为老年代垃圾回收器, 堆OOM...的原因: 1、分配的对象或者说需要的内存大于配置的内存,内存溢出 2、内存泄漏导致堆OOM 排查方案: 1、在本地环境可以使用jmap和jvm参数配置方式-xx:PrintGCDetails查看内存和...3、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError:unable to create new native thread 造成这个原因是因为线程数太多超过了限制,报了错。...5、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace 遇到metaspace的oom,在jdk1.8后,移除了永久代,换成了metaspace(元空间),首先得先说一句
常见OOM的几种类型 一 关于java.lang.StackOverflowError(栈溢出) 一般是频繁递归创建方法造成的(每次调用都要在栈里面压一大堆乱七八糟的东西,比如说返回地址,比如说参数,
写作目的 排查过某OOM问题吗?额。。。...HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=C:\Users\25682\Desktop\aaa 其中Xmx是设置堆的最大值,HeapDumpOnOutOfMemoryError 设置当出现OOM...这个对象被谁引用 点击下图中菜单栏中的按钮,我们会选择之前怀疑的main线程,选中并且点击 发现main线程和Dandan对象确实是有联系的,因此可以推断出 发生OOM的对象是被main线程关联的
不要把 OOM 问题当作一个可怕的难题,也许对着报错堆栈日志看代码就能解决。 问题描述 线上服务出现 OOM 的日志,日志显示是 minio-client 的错误。...当多个用户在同一时刻上传多个大文件,很容易就耗净所有内存,产生 OOM。...解决思路 minio-client 7.0.2 可指定分片大小,我将分片大小设置 50M,这样上传单个大文件就不会出现 OOM,同时也增加了并发上传的能力,缺点是上传速度会慢一些。 源码解析
Activity启动过程可以分为两种:一种是根activity的启动过程,另一种是普通activity启动过程。
overcommit_memory有三种取值(注:overcommit_memory并不控制OOM,是否开启OOM由panic_on_oom控制): overcommit_memory取值 含义 0...系统是否行使OOM,由/proc/sys/vm/panic_on_oom的值决定,当/proc/sys/vm/panic_on_oom取值为1时表示关闭OOM,取值0时表示启用OOM。...如果将/proc/sys/vm/oom_kill_allocating_task的值设置为1,则OOM时直接KILL当前正在申请内存的进程,否则OOM根据进程的oom_adj和oom_score来决定。...oom_adj表示进程被OOM KILLER杀死的权重,取值“17~15”,值越大被KILL的概率越高,当进程的oom_adj值为-17时,表示永远不会被OOM KILLER选中。
解决思路 Java服务OOM,最常见的原因为: 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存 某一个对象被频繁申请,却没有释放,内存不断泄漏,导致内存耗尽 某一个资源被频繁申请,系统资源耗尽,例如...一、查发生了OOM的进程 工具:top 方法: 执行top -d 1 -c,每秒刷新一次,显示进程运行信息列表 键入M (大写m),进程按照内存使用排序 图示: 二、确认是不是内存本身就分配过小 方法:...四、确认是否是资源耗尽 查看进程创建的线程数,如果资源耗尽,也可能出现OOM。 工具: ps 方法:ps -efL 2820 查看进程网络连接数,如果资源耗尽,也可能出现OOM。
oom killer机制分析 oom killer是计算出选择哪个进程kill呢?...oom killer选中,-17表示禁止被kill掉。.../proc/[pid]/oom_score,当前该pid进程的被kill的分数,越高的分数意味着越可能被kill,这个数值是根据oom_adj运算后的结果,是oom_killer的主要参考。...sysctl 下有2个可配置选项: vm.panic_on_oom = 0 #内存不够时内核是否直接panic vm.oom_kill_allocating_task = 1 #oom-killer是否选择当前正在申请内存的进程进行...killer选中的概率,禁止或者给oom_adj最小或偏小的值,也可以通过sysctl调节oom killer行为 如何查看OOM日志 grep "Out of memory" /var/log/messages
OOM其实是一个比较常见的异常了,但是不知道各位老哥有没有见过这个异常。...不可思议的OOM 在Android7.0及以上的华为手机(EmotionUI_5.0及以上)的手机产生OOM,这些手机的线程数限制都很小(应该是华为rom特意修改的limits),每个进程只允许最大同时开...而线上的使用情况很复杂,而且报错日志上的错误并不是oom的真实原因,而是压死骆驼的最后一根稻草。...这个其实很多文章都有介绍的,也算是一个常规的改点,我们把这个线程池替换了之后的确是对项目线程OOM问题有所下降。...那么协程的IO调用的其实也还好,并不会导致线程OOM问题。而且这个值其实也可以由开发去修正,也还是可以限制的。
OOM OutOfMemory ,内存不够用了,一般是什么原因呢? 给应用程序分配的内存太小,只能通过增大内存来解决....内存泄漏.有一部分内存”无用”了,但是因为编码问题导致的没有被垃圾回收掉,产生了泄漏,最终导致了内存溢出(OOM)....我们来手动写一个OOM. package javatest; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * created by huyanshi...(i))) { testMap.put(new Key(i), "Number:" + i); } } } } } 注意:直接运行可能得到OOM...实现原理:不断的new出新的对象,并将它们放进一个Map里面保持引用.这样一直无法回收,终会OOM. 同时,也可以通过一些工具,比如阿里的Arthas来动态的监控JVM的内存使用情况,如下图. ?
在模拟OOM之前, 先简单说下Netty服务端向客户端发送数据的时候, 涉及两个存储数据的地方, 如下图所示 业务线程在向客户端发送数据的时候, 是不能直接把数据发送到网络的, 只有IO线程才可以把数据发送到网络...在之前的文章中,介绍过 使用Netty模拟发生OOM , 那里说的OOM是指java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space, 即堆空间的OOM, 之所以发生OOM,..., 而且这个OOM还是发生在元空间(Metaspace)....接下来分析下, 为什么发生OOM, 而且是元空间OOM....OOM.
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