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。
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;
本文是描述Linux virtual memory运行参数的第二篇,主要是讲OOM相关的参数的。为了理解OOM参数,第二章简单的描述什么是OOM。如果这个名词对你毫无压力,你可以直接进入第三章,这一章是描述具体的参数的,除了描述具体的参数,我们引用了一些具体的内核代码,本文的代码来自4.0内核,如果有兴趣,可以结合代码阅读,为了缩减篇幅,文章中的代码都是删减版本的。按照惯例,最后一章是参考文献,本文的参考文献都是来自linux内核的Documentation目录,该目录下有大量的文档可以参考,每一篇都值得细细品味。
业务在上容器云的过程中发现容器不知原因被重建,查看message信息可以看到当 oom_score_adj配置为1,对应score值为0的进程杀完后如果系统还是触发oom时就开始杀pause进程。
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。
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,
Android底层还是基于Linux,在Linux中低内存是会有oom killer去杀掉一些进程去释放内存,而Android中的lowmemorykiller就是在此基础上做了一些调整来的。因为手机上的内存毕竟比较有限,而Android中APP在不使用之后并不是马上被杀掉,虽然上层ActivityManagerService中也有很多关于进程的调度以及杀进程的手段,但是毕竟还需要考虑手机剩余内存的实际情况,
oom_adj 值是 Linux 内核为每个进程分配的 , 该值可以反映进程的优先级 ;
Android中一切都是组件, 程序是由组件组成,比如四大组件:Activity Service BroadcastReceiver ContentProvider 。
有时候我们会发现系统中某个进程会突然挂掉,通过查看系统日志发现是由于 OOM机制 导致进程被杀掉。
在前面的文章Android进程保活一文中,对于LowMemoryKiller的概念做了简单的提及。LowMemoryKiller简称低内存杀死机制。简单来说,LowMemoryKiller(低内存杀手)是Andorid基于oomKiller原理所扩展的一个多层次oomKiller,OOMkiller(Out Of Memory Killer)是在Linux系统无法分配新内存的时候,选择性杀掉进程,到oom的时候,系统可能已经不太稳定,而LowMemoryKiller是一种根据内存阈值级别触发的内存回收的机制
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。
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]
那个傻子是不是疯了?不知道作为所谓的“技术”人员,大家是如何面对的,如何解决?本文将聚焦于 Linux 内存结构、内存分析以及 OOM killer 等 3 个方面以及笔者多年的实践经验总结进行“吹牛逼”,当然,若吹的不好,欢迎大家扔砖、鸡蛋。
第一个是在AmS中进行,即Android所声称的当系统内存低时,优先释放没有任何Activity的进程,然后释放非前台Activity对应的进程。
Perfetto 是一个用于性能检测和跟踪分析的生产级开源堆栈。它提供用于记录系统级和应用程序级跟踪的服务和库、本机 + java 堆分析、使用 SQL 分析跟踪的库以及用于可视化和探索多 GB 跟踪的基于 Web 的 UI。
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。
Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟地址空间,并且这个地址空间是连续的。Linux的空间又分为内核空间和用户空间,在32位中,内核空间占1G,用户空间占3G;而在64位中,内核空间和用户空间各占128T。如图3-24所示。
最近线上遇到了好几次由于内存泄漏导致OOM的问题,且大部分都是整个模块被kill掉woker进程,只剩下接入的epoll进程和统计进程的情况,从而导致拨测程序在没有做逻辑拨测的情况下,不会重新拉起程序,导致机器无法服务。
起因 最近我们的 APM 上线了应用卡顿的性能检测,我们使用的是和 BlockCanary 同样的方案,通过 Looper Printer 去监控应用的卡顿。在收集到线上数据以后,发现一个比较怪异的现象,大量的卡顿的情况下,当前执行线程(主线程)的执行时间其实并不长,主线程只执行了几毫秒,但是却卡顿1s甚至更长的时间。很明显这个时候是由于主线程没有抢占到CPU导致,为了搞清楚为什么主线程没有抢到CPU,我把 Android 线程调度仔细撸了一遍。 Linux 进程与Android 线程 基础知识 进程是
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。
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!
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。
oom_killer(out of memory killer)是Linux内核的一种内存管理机制,在系统可用内存较少的情况下,内核为保证系统还能够继续运行下去,会选择杀掉一些进程释放掉一些内存。通常oom_killer的触发流程是:进程A想要分配物理内存(通常是当进程真正去读写一块内核已经“分配”给它的内存)->触发缺页异常->内核去分配物理内存->物理内存不够了,触发OOM。
这篇文章主要介绍APP在安卓系统中是怎么被杀死的,按照怎样的一个策略去释放进程;同时介绍一些延长应用存活时间的方案,虽然这个在现在安卓系统上越来越难实现了,但是也是可以稍微了解下,主要也是通过这些hack的方案更好的了解安卓系统对进程的管理。
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。
QOS是K8S中的一种资源保护机制,其主要是针对不可压缩资源比如内存的一种控制技术。比如在内存中,其通过为不同的Pod和容器构造OOM评分,并且通过内核策略的辅助,从而实现当节点内存资源不足的时候,内核可以按照策略的优先级,优先kill掉那些优先级比较低(分值越高,优先级越低)的Pod。
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
先来说说第一个问题:虚拟内存有什么作用?(如果你还不知道虚拟内存概念,可以看这篇:真棒!20 张图揭开内存管理的迷雾,瞬间豁然开朗)
原文:http://blog.csdn.net/guomsh/article/details/6536915
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
Linux开发一般会遇到“/proc/sys/vm/overcommit_memory”,即文件/etc/sysctl.conf中的vm.overcommit_memory,Overcommit的意思如同其字面意思,即进程可申请超出可用内存大小的内存(对进程而言实为虚拟内存,一个进程占用的虚拟内存空间通常比物理空间要大,甚至可能大许多)。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):
本篇是Android后台杀死系列的第三篇,前面两篇已经对后台杀死注意事项,杀死恢复机制做了分析,本篇主要讲解的是Android后台杀死原理。相对于后台杀死恢复,LowMemoryKiller原理相对简单,并且在网上还是能找到不少资料的,不过,由于Android不同版本在框架层的实现有一些不同,网上的分析也多是针对一个Android版本,本文简单做了以下区分对比。LowMemoryKiller(低内存杀手)是Andorid基于oomKiller原理所扩展的一个多层次oomKiller,OOMkiller(Out Of Memory Killer)是在Linux系统无法分配新内存的时候,选择性杀掉进程,到oom的时候,系统可能已经不太稳定,而LowMemoryKiller是一种根据内存阈值级别触发的内存回收的机制,在系统可用内存较低时,就会选择性杀死进程的策略,相对OOMKiller,更加灵活。在详细分析其原理与运行机制之前,不妨自己想一下,假设让你设计一个LowMemoryKiller,你会如何做,这样一个系统需要什么功能模块呢?
Linux系统内存管理中存在着一个称之为OOM killer(Out-Of-Memory killer)的机制,该机制主要用于内存监控,监控进程的内存使用量,当系统的内存耗尽时,其将根据算法选择性地kill了部分进程。本文分析的内存溢出保护机制,也就是OOM killer机制了。
oom_adj 值对应的进程优先级 : 优先级从上到下越来越高 , 最下面的优先级最高 , 最上面的优先级最低 ;
在启动一个Springboot工程时,抛出一项“Cannot allocate memory”异常,很明显,是因为内存分配原因导致的OOM异常导致JVM宕掉。跟随log,查看JVM hs_err_pid24442.log文件。
最近做项目用到了apk的进程优先级部分,需要知道某个具体的app在系统进程中的优先级
oom_adj的值在-16 到 +15之间,值越高被kill的优先度越高。当该值为-17时,系统将不会杀死指定pid的进程,而-16~15则会使得进程的/proc/[pid]/oom_adj值呈指数形式递增:
Linux内核涉及进程和程序的所有算法都围绕一个名为task_struct的数据结构建立,该结构定义在/usr/include/sched.h中;task_struct数据结构提供了两个链表表头,用于实现进程家族关系;
本篇文章是后台杀死系列的最后一篇,主要探讨一下进程的保活,Android本身设计的时候是非常善良的,它希望进程在不可见或者其他一些场景下APP要懂得主动释放,可是Android低估了”贪婪“,尤其是很多国产APP,只希望索取来提高自己的性能,不管其他APP或者系统的死活,导致了很严重的资源浪费,这也是Android被iOS诟病的最大原因。本文的保活手段也分两种:遵纪守法的进程保活与流氓手段换来的进程保活。
在很多移动应用中,特别是即时通信类项目中,保活是一个永远无法避免的一个话题。保活,按照我的理解,主要包含两部分: 网络连接保活:如何保证消息接收实时性。 进程保活:尽量保证应用的进程不被And
理解硬件访问内存的原理,MMU和页表;澄清Linux内核ZONE,buddy,slab管理;澄清用户空间malloc与内核关系,Lazy分配机制;澄清进程的内存消耗的vss,rss,pss,uss概念;澄清内存耗尽的OOM行为;澄清文件背景页面与匿名页,page cache与swap;澄清内存的回收、dirty page的写回,以及一些内存管理/proc/sys/vm sysctl配置的幕后原理;DMA和cache一致性,IOMMU等;给出一些内存相关的调试和优化方法;消除网上各种免费资料的各种误解。
在 Kubernetes 中,Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO,这些资源可以被分为可压缩资源(CPU)和不可压缩资源(内存,磁盘 IO)。可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐,因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时,系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用。而对于不可压缩资源来说,如果资源不足,也就无法继续申请资源(内存用完就是用完了),此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod,以保证该节点上有充足的资源。
Docker 上手很容易,但如果将其应用于生产环境,则需要对它有更深入的理解。只有这样,才能确保应用符合我们的预期,或在遇到问题时可及时解决。所以,要想真正掌握 Docker 的核心知识,只靠网络上零散的信息往往是不够的,必须系统性地学习。
Kubernetes Resource QoS Classes介绍 Kubernetes根据Pod中Containers Resource的request和limit的值来定义Pod的QoS Class。 对于每一种Resource都可以将容器分为3中QoS Classes: Guaranteed, Burstable, and Best-Effort,它们的QoS级别依次递减。 Guaranteed 如果Pod中所有Container的所有Resource的limit和request都相等且不为0,则这
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
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