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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