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。
包含一个标志(0或1)来开启或者关闭cgroup的OOM killer。如果开启(1),任务如果尝试申请内存超过允许,就会被系统OOM killer终止。OOM killer在每个使用cgroup内存子系统中都是默认开启的。如果需要关闭,则可以向memory.oom_control文件写入1.
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。
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。
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。
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。
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。
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,
我们知道,UMLK 的目的是回收内存,其通过判处一些屌丝进程(低优先级占用大内存)的死刑(Kill)来回收内存,典型的丢兵保帅策略。然而,如果kill的进程的memory回收太慢,可能就达不到目的。反而到需要使用这些被kill的进程时,需要重新load 相关的资源,从而使系统变慢。所以,回收内存的效率就至关重要。
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。
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。
在Android(Java)开发中,基本都会遇到java.lang.OutOfMemoryError(本文简称OOM),这种错误解决起来相对于一般的Exception或者Error都要难一些,主要是由于错误产生的root cause不是很显而易见。由于没有办法能够直接拿到用户的内存dump文件,如果错误发生在线上的版本,分析起来就会更加困难。本文从一个具体的案例切入,介绍OOM分析的思路及相关工具的使用。 案例背景 在美团App 7.4~7.7版本期间,美食业务的OOM数量居高不下,远高于历史水平,主要都
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 。
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。
金三银四跳槽季将至,估计小伙伴们都在备战,来问问题的也多了起来,尤其是问OOM与JVM调优相关的问题。只能感叹,大家都太不容易了。明明只是小白、明明只想找份工作、明明没有机会接触到OOM与调优……却被现实逼着要去搞懂JVM、OOM、调优……本篇文章是结合大厂与小厂的同学们问的问题,结合我的工作经历整理总结而来。看懂、理解、背下来,当面试官再问你OOM与调优,一定被你征服。
1.1 客户端一般通过tidb来连接TiDB集群,一般OOM之后可能会出现Lost Connection to MySQL Server during query
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]
-Xmx和-Xms分别是用于指定该Java进程初使化的最小堆内存以及可以使用的最大堆内存的,这里设置为10M
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。
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。
最近我写的几篇线上问题相关的文章:《糟糕,CPU100%了》《如何防止被恶意刷接口》《我调用第三方接口遇到的13大坑》,发表之后,在全网广受好评。
最近网上出现一个美团面试题:“一个线程OOM后,其他线程还能运行吗?”。我看网上出现了很多不靠谱的答案。这道题其实很有难度,涉及的知识点有jvm内存分配、作用域、gc等,不是简单的是与否的问题。
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):
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 ;
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。
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:
现已知代码A可能诱发OOM。代码B可替代代码A但可维护性差。我希望能先尝试执行代码A,如果发生OOM,则退回来执行代码B。 那么如下代码可行吗?
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 ;
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 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。
堆转储,包含了堆现场全貌和线程栈信息(Java 6 Update 14 开始包含)。
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?
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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!
原文:http://blog.csdn.net/guomsh/article/details/6536915
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。
对线上容器进行常规的监控,发现某个业务运行的6个实例,最多的时候可以一周有2-3天都会出现OOM,且一天最多出现3-4次的OOM。好在线上监控做的比较好,在出现OOM之后,会自动生成dump文件并保存,之后jvm进程终止。
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;
小伙伴们,有没有遇到过程序突然崩溃,然后抛出一个OutOfMemoryError的异常?这就是我们俗称的OOM,也就是内存溢出。简单来说,就是你的Java应用想要的内存超过了JVM愿意给的极限,就会抛出这个错误。
现在越来越多应用云原生化跑在k8s上面,k8s为应用提供了自动限制、自动重启、服务发现等各种能力。这些能力让开发减少了对运维相关属性的关注,但也让一些开发把一些错误当成了特性来使用,比如针对一些无状态的服务,利用 OOM 和自动重启来恢复。这看起来大多数时候似乎没有问题,借助自动恢复,OOM的应用会被重新来起来工作。但这种坏习惯会让系统在某些时候变得更不稳定,比如 OOM Killer 导致的死锁问题。
在写「垃圾回收-实战篇」时,按书中的一个例子做了一次实验,我觉得涉及的知识点挺多的,所以单独拎出来与大家共享一下,相信大家看完肯定有收获。
做Android开发其实经常会遇到OOM然后程序崩溃的情况,导致这种情况一般来说是内存泄露造成的,捕获内存泄露的工具是leakCanary2还是推荐一下,当然本章并不是说这个的使用方法,程序OOM时会造成直接崩溃,在使用中会影响用户体验,这里就说一下实现OOM的捕获的方法。
外界的刁难,挑战。。。其实并不是最难的,最难的总是内部难以安抚,OOM。。。内存泄漏,OOM killer了解一下。。。攘外必先安内。。。我可能要死在内部了。。。
近日,在 Facebook 的网站上,该公司的 Daniel Xu 宣布在 GPLv2 许可证下开源 oomd。oomd 是用户空间内存溢出杀手(OOM Killer),它在最近关于块 I/O 延迟控制器的文章中有被提及到。当内存不足时,内存溢出杀手会杀掉一些进程,它的主要任务是保护内核,因此应用程序可能会受到影响。相比传统的 Linux 内存溢出杀手,oomd 会全面监视系统,评估系统是否处于不可恢复的工作负荷下。在系统的 OOM Killer 作用前,oomd 会在用户空间采取纠正措施。
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。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云