应用程序出现OOM异常，你是否仍然通过看日志的方式去排查问题（该方式定位解决问题是大概率的巧合而已）？正确的排查方案是进行dump文件分析，你知道为什么吗？
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。
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
这段代码非常简单，就是先用mmap的方式，为该进程分配10GiB的虚拟内存，然后再用page写的方式，让操作系统为这10GiB虚拟内存，分配对应的物理内存，最后sleep，等待我们测试。
通常来看，Redis开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化，例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等，但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心，然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。
问题背景：一次启动本地应用，两分钟过后自动退出，通过日志并未发现任何异常状况，莫名其妙的应用就自动被杀掉了；
今天要探讨的是最近不知道为什么突然间火起来的面试题：当JAVA程序出现OOM之后，程序还能正常被访问吗？答案是可以的，很多时候他并不会直接导致程序崩溃，而是JVM会抛出一个error，告知你程序内存溢出了。当然也要分操作系统。
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。
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：
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The OOM Killer 是内核中的一个进程，当系统出现严重内存不足时，它就会启用自己的算法去选择某一个进程并杀掉. 之所以会发生这种情况，是因为Linux内核在给某个进程分配内存时，会比进程申请的内存多分配一些. 这是为了保证进程在真正使用的时候有足够的内存，因为进程在申请内存后并不一定立即使用，当真正使用的时候，可能部分内存已经被回收了。
查看系统日志，显示内存不足，杀死了一个java进程，可以推测，就是tomcat惨遭了毒手，
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。
swap空间对于操作系统来说比较重要，当我们使用操作系统的时候，如果系统内存不足，常常会将一部分内存数据页进行swap操作，以解决临时的内存困境。swap空间由磁盘提供，对于高并发场景下，swap空间的使用会严重降低系统性能，因为它引入了磁盘IO操作。
距离上个版本已经过去了一个多月，Docker 于近日发布了 v20.10.6 版本，还有 Docker Desktop 也发布了新版。这个版本中除了带来了 M1 的支持外，还带来了很多值得关注的内容，我们一起来看看吧！
本文旨在介绍下几种常见的调试方法gdb、crash、kgdb and kdb 以及dynamic debug. 关于在 Linux 内核上使用debuggers，Linus Torvalds 长期以来对它们不太喜欢。简短地解释这种态度是，依赖调试器可能鼓励用权宜之计而非深思熟虑来解决问题，这会导致代码质量恶化。详细解释可以参考https://lwn.net/2000/0914/a/lt-debugger.php3
异常现象：2019-1-21~2019-1-22测试环境的apollo频繁宕机，大概有4~5次。
背景描述 某项目结构图如下(前端交互式体验及对象存储为主，Redis 及 rds 负载较小没有画出)： web1 和 web2 是两个 Apache，publisher1 和 publisher2 是
原文：http://blog.csdn.net/guomsh/article/details/6536915
在这篇文章中，我们将深入分析Kubernetes中的典型退出码127与137，解释它们是什么，K8s和Docker中常见的原因是什么，以及如何修复
Java能力和面试能力，这是两个方面的技能，可以这样说，如果不准备，一些大神或许也能通过面试，但能力和工资有可能被低估。再仔细分析下原因，面试中问的问题，虽然在职位介绍里已经给出了范围，但针对每个点，面试官的问题是随机想的，甚至同一个面试官在两场相似的面试里，提的问题也未必一样。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
最近gitlab服务会偶发性500，当前机器部署了gitlab、nfs等服务，经过排查发现是nfsd引发oom，导致系统运行不畅。处理过程如下：
1.Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，可
KIND 是我一直参与，也日常一直在使用的项目，用于快速的在本地或者 CI 环境中启动 Kubernetes 集群。
在Android系统中，进程可以大致分为系统进程和应用进程两大类。
Open Container Initiative(OCI)目前有2个标准：runtime-spec以及image-spec。前者规定了如何运行解压过的filesystem bundle。OCI规定了如何下载OCI镜像并解压到OCI filesystem bundle，这样OCI runtime就可以运行OCI bundle了。OCI(当前)相当于规定了容器的images和runtime的协议，只要实现了OCI的容器就可以实现其兼容性和可移植性。implements中列出了部分OCI标准的实现。本文不讨论windows下的实现，具体参见Open Container Initiative Runtime Specification
1、OOM异常：java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
0 问题 今天跑了一下程序，报了如下的OOM错误 ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[258000，768] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} = Conv2D[T=DT_FLOAT,
这些参数主要是用来调整virtual memory子系统的行为以及数据的写出（从RAM到ROM）。 这些节点（参数）的默认值和初始化的过程大部分都可以在mm/swap.c中找到。 目前，/proc/sys/vm目录下有下面这些节点：
此文出处云时代架构，作者：李艳鹏 教你如何成为Java的OOM Killer 前言 虽然事隔半年，当时排查线上OOM事故的过程记忆犹新，每一个步骤都历历在目，感谢业务组、系统部、压测组、监控与应急部对架构组的强力支持，得以让这个Java内存问题水落石出，经过半年多的全面的应用日志 切割方式的改造，现在基本没有OOM的问题了，线上服务运行非常健康，对可用性的保障起到了很大的作用，如果你在经历OOM，读了这个文章会有很大的启发。 Become OOM Killer 我们都知道JVM的内存管理是自动化的，Jav
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
部署到生产环境的应用，无论是 C/S 结构，还是 B/S 结构的应用服务。肯定有基于 Shell 脚本编写的启动脚本。C/S 结构的应用服务的 Shell 脚本一般是公司内部开发人员编写的；以下一个 C/S 结构应用服务的简单启动脚本。
前几天我发了一篇文章：在 4GB 物理内存的机器上，申请 8G 内存会怎么样？，但是当时写的比较匆忙，文章中只考虑关闭 swap 的情况，没有提及开启 swap 的情况，有读者希望我补充这部分内容。
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势，在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代，蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利，推动业务进行云原生化改造，加速企业数字化转型。
OOM（Out of Memory）是指内存不足的问题，通常会导致应用程序崩溃或挂起。在开发和运维中，OOM 是一种常见的问题。如何避免 OOM、如何快速定位和解决 OOM 问题，是 Web 应用开发和运维工程师需要掌握的重要技能。本文将介绍一次实际线上 OOM 问题，并分享相应的性能优化经验。
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 。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
版权声明：本文为木偶人shaon原创文章，转载请注明原文地址，非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/84866727
继续我们的配置文件的学习，上回我们已经学习完了整个 Redis 配置文件的前半部分，今天我们就向后半部分进发。这一部分的内容说实话有更多的内容是更偏门的，都不知道是干嘛用的。还是那句话，本着了解的态度，死磕也要过一遍，以后万一哪天用到了，再详细深入的研究也不迟。
公司的主打产品是一款跨平台的 App，我的部门负责为它提供底层的 sdk 用于数据传输，我负责的是 Adnroid 端的 sdk 开发。
业务进程异常停止或重启，可以根据 /var/log/messages 日志判断是否发生OOM，如果是，又是什么进程占用了大量内存空间触发 OOM Killer
OpenSSH 可以使用tun/tap设备来创建一个加密隧道，SSH隧道类似mode TCP模式下的OpenVPN，对于有需求快速设置一个基于IP的VPN来说非常方便。使用SSH隧道的优点：
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