1 环境变量导致的,进入tty1使用sudo vim profile or environment,将其还原,修正错误;
本来,写了个智能抠图的接口,本地运行正常,结果部署到服务器,发现,各种失败或服务器错误,查看log日志发现是本kill了
最近看了一篇文章:Tracking Down “Invisible” OOM Kills in Kubernetes,其讲述的是由于内存不足导致Pod中的进程被killed,但Pod并没有重启,也没有任何日志或kubernetes事件,只有一个"Exit Code: 137"的信息,导致难以进一步定位问题。最后还是通过查看节点系统日志才发现如下信息:
今天接到一个任务是将原来运行在mac的应用移植到linux,原因当然是因为客户那边当前是linux环境,也不想再采购mac电脑。 通常来说,这个工作并不难,因为我选用的服务器端技术是c或者golang,这两种技术具有很好的可移植性,而且大多是重新编译即可运行,所以接到任务的开始并没有把这个当一回事。 跟想象中的也差不多,搭建好linux测试服务器,在mac上把运行很久的应用重新交叉编译了一遍,部署到linux实验环境,启动、测试,看起来一切正常。准备打包交活,这时候发现一个问题,程序无法终止。 简
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,为了防止内存耗尽而内核会把该进程杀掉。
比如,有时候,我们把程序放在后台了,希望其输出也进行保存,而不是混乱而无序的输出到前台,我们就可以使用重定向。
值此七夕佳节,烟哥放弃了无数妹纸的邀约,坐在电脑面前码字,就是为了给读者带来新的知识,这是一件伟大的事业! 好吧,实际情况是没人约。为了化解尴尬,我决定卖力写文章,嗯,一定是我过于屌丝! 好了,开始说重点。今天讲的这个问题
当KILL语句执行后,报这样的信息:ORA-00031 session marked for kill
变异测试在1970年被一个学生DickLipton提出,首次发现和公之于众。变异测试最初是为了定位揭示测试单元的弱点。这个理论是:如果一个边缘被引入,同时出现的行为(通常是输出)不受影响的情况下,那么这说明了:变异代码从没有被执行过(产生了过剩代码)或者测试单元无法定位错误。
在Linux系统中,有时我们需要定期关闭某个进程。例如,某些程序可能会因为各种原因导致内存泄漏或者占用过多的CPU资源,从而影响服务器的性能。为了避免这种情况的发生,我们可以编写一个自动关闭某个进程的脚本。
最近整理SDK运行期间占用游戏内存的情况,分析的时候发现有VSS/RSS/PSS/USS四个值,专门整理一下,方便以后查阅。 名词解释: VSS - Virtual Set Size 虚拟耗用内存(包含共享库占用的内存) RSS - Resident Set Size 实际使用物理内存(包含共享库占用的内存) PSS - Proportional Set Size 实际使用的物理内存(比例分配共享库占用的内存) USS - Unique Set Size 进程独自占用的物理内存(不包含共享库占用的内存) 大
在对MySQL 8.0.26 vs GreatSQL 8.0.25的对比测试过程中,有一个环节是人为制造磁盘满的场景,看看MGR是否还能正常响应请求。
以前感觉就是好像如果kill一个session之后立即执行其他操作,则会立即报错,但v$session中好像还是有这条记录,过了不知道具体多久,才会清除。了解的不系统,因此,接下来就用实验来再说明这个问题。
https://github.com/mozillazg/python-pinyin/issues/98
在 MySQL 中有两个 kill 命令:一个是 kill query + 线程 id,表示终止这个线程中正在执行的语句;一个是 kill connection + 线程 id,这里 connection 可缺省,表示断开这个线程的连接,当然如果这个线程有语句正在执行,也是要先停止正在执行的语句的。
今天对一个pod进行内存资源调整后, 一直卡在ContainerCreating的状态, 执行describe命令查看该 Pod 详细信息后发现如下 。
“ALTER SYSTEM KILL SESSION 'SID,SERIAL#' IMMEDIATE;”或者“ALTER SYSTEM DISCONNECT SESSION 'SID,SERIAL#' IMMEDIATE;”。
0x02 出现“Your requirements could not be resolved to an installable set of packages.”
所谓推测式执行,就是计算框架判断,如果有一个task执行的过慢,则会启动备份任务,最终使用原任务+备份任务中执行较快task的结果。产生原因一般是程序bug、负载倾斜。 那么这个较慢,是怎么判断的呢? 有如下具体的算法: 比较两个时间。一是根据推测式算法计算出来的task最终完成时刻,也就是按着任务当前的运行速度,推测出来的时刻。暂且命名为oldtime 二是如果此刻启动该任务,则推测出来将要完成的时刻,这个是按着已运行完的任务推测出来的时刻。暂且命名为newtime 如果n
这件事是真实的发送在我们的生产环境上,其中的一台服务器上跑着 4 个 jar 程序,隔三差五的会发送进程突然消失的问题。
收到同事反馈,说后台服务出现异常,定位后发现是应用连接elasticsearch server失败,于是用eshead去连接,还是失败;
当系统内存不足时,Linux内核会触发OOM来选择一些进程kill掉,以便能回收一些内存,尽量继续保持系统继续运行。具体选择哪个进程杀掉,这有一套算分的策略,参考因子是进程占用的内存数,进程页表占用的内存数等,oom_score_adj的值越小,进程得分越少,也就越难被杀掉,oom_score_adj的取值为[-1000,1000]
随着大数据技术日趋成熟,行业生态愈发完善,腾讯云大数据团队服务的大客户越来越多。在笔者服务的众多大客户之中,PB级海量数据已经成为常态。笔者负责大数据技术支持的某个腾讯云大数据项目,单张数据表的行数超过万亿级、数据量PB级,而且还需要对万亿级数据表做表与表的多维分析。比如本文介绍的故障排查过程,客户提交的就是 “万亿级大表 join 普通表” 的海量数据关联多维分析任务。这类任务,如果不对大数据平台进行优化,往往很容易运行失败,而且排查过程异常艰难。
在一开始,我选择了参考网上所说的定义一个rc.local文件,修改/etc/rc.local,但发现这种方法可以实现自启动脚本,但是通常只能启动一个服务,然后后面的服务就不能启动了。这个是因为自己做了实验发现的。
在使用 pytorch dataloader 时,出现了当把num_workers 设置不为0即报错的问题,本文记录两种此类错误的解决方案。 Dataloader - num_workers Pytorch 中加载数据的模块Dataloader有个参数num_workers,该参数表示使用dataloader时加载数据的进程数量,可以理解为为网络搬运数据的工人数量; 所以如果dataloader比较复杂,工人多的时候自然可以节省大量数据加载时间,他们可以在网络训练时同时进行数据加载工作,等网络
一个普遍的常识是,在Linux里面总是“白发人送黑发人”,子进程死亡,父进程透过wait()等待子进程死亡,并清理子进程僵尸,当然父进程也可以因此而获得子进程的死亡原因。
这个原因是内存不足, 在linux下增加临时swap空间 step 1: #sudo dd if=/dev/zero of=/home/swap bs=64M count=16 注释:of=/home/swap,放置swap的空间; count的大小就是增加的swap空间的大小,64M就是块大小,这里是64MB,所以总共空间就是bs*count=1024MB.这里分配空间的时候需要一点时间,等待执行完毕。 step 2: # sudo mkswap /home/swap (可能会提示warning: don’t erase bootbits sectorson whole disk. Use -f to force,不用理会) 注释:把刚才空间格式化成swap各式 step 3: #sudo swapon /home/swap 注释:使刚才创建的swap空间 step 4:执行你相关的操作,如make 如果创建了临时空间仍然提示 “g++: 内部错误:Killed (程序 cc1plus)”,可能分配的空间不够大,可继续分配更大的空间。
如果命令/进程在前台运行,您可以使用 Ctrl+C 终端快捷方式,但是,如果进程不可见(在后台运行),您可以使用专用命令“杀死它”。
貌似限制的是CPU最大执行时间,以秒为单位。 为了验证上面的说法,我特地设计了以下的场景:我们首先运行一个死循环程序消耗CPU时间,同时把进程的最大CPU消耗时间设定在180秒,期待在这个时间点进程会被杀掉。 以下是验证过程:
导读:手上有一个测试服务器,内存是8G,最近开始搭起微服务的软件架构,单个Spring Boot 服务内存占用有点大,比如一个RocketMq的消费者服务(单独运行的服务),启动占用了 500M 内存,导致我后面想运行其他服务,内存不够,触发了 Linux 的 OOM - Killer 机制
离线数据分析平台实战——180Oozie工作流使用介绍 Oozie工作流介绍 Oozie的四大组件服务分别是: workflow, coordinator, bundle和sla。 其中sla是作为监控服务协议的一个组件, workflow定义oozie的基本工作流, coordinator定义定时(或者是根据其他资源指标)运行的workflow任务, bundle是将多个coordinator作为一个组件一起管理。 也就是说workflow是oozie中最基本的一个服务组件。 三大服务的的关系
df.loc [(df [‘Type’] ==’Dog’)& (df [‘Killed’])].fillna(2.25,inplace = True)
df.ix[df[‘Type’] == ‘Dog’, ‘Killed’] = df.ix[df[‘Type’] == ‘Dog’, ‘Killed’].fillna(2.25)
本节我们会将重点放在coordination,XV6通过Sleep&Wakeup实现了coordination。最后我们会讨论lost wake-up的问题。
任务运行失败最常见的情况是 map 任务或 reduce 任务中的用户代码抛出运行异常。如果发生这种情况,任务 JVM 会在退出之前向其父 application master 发送错误报错。错误报告最后被记入用户日志中。application master 会将此次任务尝试标记为 failed (失败),并释放容器以便资源可以为其他任务使用。
这周GreatSQL 8.0.25(基于Percona 8.0.25)二进制版发布了,主要忙着准备ansible安装包和Docker镜像的事,也已经分别发布到gitee和docker上,相关资源链接:
其实大多数情况下,kill query/connection 命令是有效的。比如,执行一个查询的过程中,发现执行时间太久,要放弃继续查询,这时我们就可以用 kill query 命令,终止这条查询语句。
今早在做 web 题的时候,题目给的是 Dockerfile 文件,让我们自己搭建环境,然后刚好 Windows 上也装了 docker ,就打算在 Windows 上启动 docker 环境,然后忘了 Windows 上的 docker 需要启用 Hyper-V 环境,不然就没办法运行
1、安装 wget https://chaosblade.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/agent/github/1.3.0/chaosblade-1.3.0-linux-amd64.tar.gz tar -zxvf chaosblade-1.3.0-linux-amd64.tar.gz cd chaosblade-1.3.0 ./chaosblade --help 2、执行测试 2.1、模拟io冲高 /blade create disk burn --write --re
按照strace官网的描述, strace是一个可用于诊断、调试和教学的Linux用户空间跟踪器。我们用它来监控用户空间进程和内核的交互,比如系统调用、信号传递、进程状态变更等。
嵌入式初学者,第一次上传代码。昨天做了一个udhcpd与udhcpc的守护,目前只会用shell模仿编写,还有什么方法可以做守护呢?
Linux系统下,不小心按了ctrl+z命令后,退出了当前进程的执行界面,程序没有结束,只是被挂起了。通过ps命令可以查看进程信息,这里不做详细介绍,可通过jobs命令查看被挂起的进程号
在单体架构的秒杀活动中,为了减轻DB层的压力,这里我们采用了Lock锁来实现秒杀用户排队抢购。然而很不幸的是尽管使用了锁,但是测试过程中仍然会超卖,执行了N多次发现依然有问题。输出一下代码吧,可能大家看的比较真切:
墨墨导读: Mysql的8.0版本出来已经有一段时间了,近期研究下源码调试。整个编译过程越来越复杂了。
从 Linux 内核 2.6.25 开始,CGroup 支持对进程内存的隔离和限制,这也是 Docker 等容器技术的底层支撑。
高并发场景在现场的日常工作中很常见,特别是在互联网公司中,这篇文章就来通过秒杀商品来模拟高并发的场景。文章末尾会附上文章的所有代码、脚本和测试用例。
SUSE Linux Enterprise Server 11 + Oracle 11gR2
前面两节整理了调度小节课程上所讲内容,本节将对应教材章节内容进行整理(相关代码可能不会给出,大家可以参考前面两节配合食用)。
在Oracle中,如何彻底杀掉会话?V$SESSION的STATUS为KILLED的情况下如何找到相关的后台OS进程?
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