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
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
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]
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
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
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
线上OOM排查 1、应用启动时增加JVM参数 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=, 可以是指定的文件或者目录，指定为目录时转储的文件是存储在该目录下.../dump -jar test.jar 2、如果没有配置JVM参数在OOM时生成快照 使用jps -ml命令找到对应Java进程的 使用jmap -dump:format=b,file=heapdump.hprof... 生成内存快照 3、使用内存分析工具打开生成的快照文件，对其进行分析，使用 jvisualvm 打开文件，可以看到导致OOM的线程，点进去查看其堆栈。
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
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
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，
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
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
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
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
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。
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。
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。
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。
最近遇到一次线上服务出现了OOM(OutOfMemoryError)错误，记录一下，方便以后查阅。
前言 了不起最近发现公司的服务经常莫名其妙的报OOM，经过代码走读，发现了一个在Java编程中一个常见但容易被忽视的陷阱——合理关闭资源。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
