一、发现问题 在一次系统上线后，我们发现某几个节点在长时间运行后会出现内存持续飙升的问题，导致的结果就是Kubernetes集群的这个节点会把所在的Pod进行驱逐OOM；如果调度到同样问题的节点上，也会出现...Pod一直起不来的问题。...我们尝试了杀死Pod后手动调度的办法（label），当然也可以排除调度节点。...三、Pod频繁重启 有的业务服务，业务量小，自然也就没有调整容器限额，因此得不到内存资源，又超过额度，就会进入疯狂的重启怪圈： ? 重启将近 200 次，告警通知已经爆炸！...而从服务提供的角度来讲，我们并不知道这类服务会在什么地方出现又何时会成长起来，因此我们需要主动去控制容器的 OOM，让其实现优雅退出，保证业务稳定和可控。
image.png 为什么CGROUP OOM，剩余进程oom_score_adj都配置为-998的情况下，系统杀的不是占用内存最多的java进程而是选择杀pause进程呢？...points : 1; 查看业务Pod的yaml文件，request和limit配置相等，也就是使用的是Guranteed模式， 在该模式下oom_score_adj会被设置为-998： image.png...由于pause是创建pod时第一个创建的进程，所以kernel在遍历pod对应的cgroup及子cgroup时会先找到pause进程，所以当容器内剩余的进程算出来的score值都是相等时，pause进程就会...kill掉导致pod重建。...score值0，这种情况内核会优先杀掉score值更大的java进程，也就不会导致容器被杀触发pod重建。
01 最不受欢迎的编程语言 在 Stack Overflow 上，开发者可以创建属于自己的“Developer Story”，用来记录项目开发、获得的成就等个人开发经验，相当于简历，待发布之后也可以提升职场机遇...Stack Overflow 使用 Bayes 方法来预估这些平均值，最终发现开发者中最不受欢迎的语言前三名分别为 Perl、Delphi 和 VBA，紧随其后的是 PHP、Objective-C、Coffee...如果此前看过有关 Stack Overflow 的编程语言报告，就会发现，那些很少被标记为不受欢迎的编程语言往往就是使用率快速增长的语言。...下面我们可以通过比较每种语言的增长与标记“dislike”的百分比进行验证，橙色点表示最不受欢迎的语言。以下我们将统计数据限制在发达国家(如美国、英国、德国和加拿大)。 ?...一种可能性是，如果人们感觉到语言已经越来越受欢迎，就会很乐意公开表达自己的喜欢与不喜欢；另一种原因就是与时俱进，以新的更新替换旧而复杂的编程语言。
事实上，Ubuntu的Snap包越来越不受到欢迎，Linux Mint 20甚至删除与禁止了Snap，这又是怎么一回事呢？...但可惜事实是，Snap越发的不受到欢迎。 什么原因？听我道来。 Snap与APT 在说Snap为什么不受欢迎之前，说回Snap和APT的这两者的关系与冲突吧。...这种行为，已经明显违背了Linux操作系统的核心理念与精神，在开源与自由的Linux中，是不可能受到欢迎的。...Ubuntu对于在桌面Linux的卓越贡献当然是值得赞赏的，但它在Snap的这种行为上，理所当然主流都不会欢迎它的。 所以，现在你知道为什么Snap包管理不受欢迎了吧。
笔者通过在Stack Overflow分析用户创建的开发者履历，得出了最不受开发者欢迎的编程语言，还有最受开发者欢迎的技术，以及软件生态圈的竞争关系。 ?...在之前，衡量一种语言的受欢迎程度，有许多不同的办法；比如用Stack Overflow上的访问量或者问题阅读次数来衡量此类趋势。...02 最受讨厌/欢迎的技术 上面我们只分析了各种编程语言，没有涵盖各种操作系统、平台和库。如果把这些都加进去呢？到底谁是从古自今最不受待见的技术？ ?
她在研究中进行了一次关于“哪些最不受欢迎的职业可以首先交给机器人”的投票，2000位参与者中有65%选择了交通管理员、40%选择了房地产经纪人、33%选择了汽车销售员，这些最不受欢迎的工作有可能会很快消失在人类历史中
于是乎，以冲刺为基础的工作结构就让团队有了不受干扰的自主空间，保证大家能按预设的优先级顺利推进开发。 “厨房水槽团队”在非技术企业中相当常见，这类企业往往不了解工程技术的底层原理。
可以通过设置-Xmx来限制JVM堆大小，但该方式存在以下问题： 当规格大小调整后，需要重新设置堆大小参数。 当参数设置不合理时，会出现应用堆大小未达到阈值但容器OOM被强制关闭的情况。...应用程序出现OOM问题时，会触发Linux内核的OOM Killer机制。该机制能够监控占用过大内存，尤其是瞬间消耗大量内存的进程，然后它会强制关闭某项进程以腾出内存留给系统，避免系统立刻崩溃。...-Xloggc:/home/admin/nas/gc-${POD_IP}-$(date '+%s').log GC日志文件路径。...-XX:HeapDumpPath=/home/admin/nas/dump-${POD_IP}-$(date '+%s').hprof DUMP文件路径。...建议与-Xmx相同，避免每次垃圾回收完成后JVM重新分配内存。 -Xmx 设置JVM最大可用内存大小。为避免容器OOM，请为系统预留足够的内存大小。
问题 在容器中运行 java 应用，通过类似如下命令行启动程序： java -Xms1536m -Xmx1536m \ -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \...此脚本部署在同 pod，作为应用的 sidecar 运行。 下面重点讨论第二种方案。...- -Xmx1536m - -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError - -XX:HeapDumpPath=/dumper...hprof volumeMounts: - name: heap-dumps mountPath: /dumper 上面的脚本说明： 在 pod...另外 java 的老版本会不支持容器的内存统计，实际占用内存会超过 Xmx 的设置，引发 容器的 OOM。
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。...为什么堆内存未超过 Xmx 却发生了 OOM？怎么理解操作系统和JVM的内存关系？为什么程序占用的内存比 Xmx 大不少，内存都用在哪儿了？为什么线上容器内的程序内存需求更大？...02 为什么堆内存未超过 Xmx 却发生了 OOM？...Xmx，并且配置了 OOM 自动 heapdump 参数之后，发生 OOM 时却没有产生 dump 文件。...Xmx 一样大小，然后悲催地发现容器被 OOM 了。
requests 是个用于调度的定义，Kubernetes 根据这个要求来选择能够满足要求的节点来分配应用；而 limits 则会用于触发 OOM。...如果无法直接升级，那么就有必要设置 xmx 和 xms 参数了，这里有几个小建议： xmx 和 xms，request 和 limits 建议设成一致，能省掉很多麻烦。...JVM 并不是唯一的内存消耗者，一般建议 Limit 大于 XMX 25% 以上。 /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat 是你的好朋友。...Memory 是非弹性资源，如果容器使用 Memory 达到 Limit，就会触发 cgroup 的 OOM 事件，导致容器被杀死。...答案很显然是否定的： 不设置 Limit，一旦引发系统 OOM 或者驱逐事件，宏观来看，都会导致一个不可预知的结果。
再后面，出过几次OOM的问题，普遍增加了容器限额 Limits，出现了好几个业务服务是内存小怪兽，因此如果不限制的话，服务过度占用会导致驱逐，因此反馈语也就变成了：“为什么你们的服务内存占用这么高，老被...OOM Kill，赶紧查”。...500m" memory: "512Mi" 建议2 针对应用本身也需要加上资源使用限制，例如 Java 程序可以限制堆内存和非堆内存的使用： 堆内存分配： JVM 最大分配的内存由**-Xmx...** 指定，默认是物理内存的 1/4； JVM 初始分配的内存由**-Xms** 指定，默认是物理内存的 1/64； 默认空余堆内存小于 40% 时，JVM 就会增大堆直到-Xmx 的最大限制；空余堆内存大于...70% 时，JVM 会减少堆直到 -Xms 的最小限制； 因此,服务器的推荐设置是：-Xms、-Xmx 相等以避免在每次 GC 后调整堆的大小。
Pod终止的风险（OOM Killer） 会限制Pod的CPU使用，如果实际业务压力超过Limit，会导致CPU throttling和性能下降 会限制Pod的Memory使用，如果实际业务压力超过Limit...，会触发OOM Killer杀死进程 过少的Pod会带来过高的利用率，引发诸如性能下降，OOM Killer等稳定性问题 不设置 调度器将不确定在集群中可以调度多少Pod，并且过度堆叠的Pod会产生显著的性能风险和不均匀的负载...调度器将不确定在集群中可以调度多少Pod，从而产生过度堆叠和Pod被OOM Kill的风险 Pod将不受约束，放大“吵闹邻居”效应，并产生CPU throttling的风险 Pod将不受约束，放大了“...OOM 保护：如果容器存在历史的 OOM 事件，则考虑 OOM 时的内存适量增大内存推荐结果。 资源规格规整：按指定的容器规格对推荐结果向上取整。...基本原理是基于历史的资源用量，将 Request 配置成略高于历史用量的最大值并且考虑 OOM，Pod 规格等因素。
我还会写各种bug，造成JVM出现OOM异常。 知己知彼，JVM的各个区域的特定 要想写出各种OOM，必须知道JVM各个区域的特点，以便针对性的写bug，造成OOM。...逻辑连续，物理不连续 通过-Xmx和-Xms来控制。 否 是 堆中内存不足，无法完成实例分配，并且堆无法再扩展时。...String的interm（）是方法区的一部分 JDK1.7将它从方法区移除，使用直接内存 否 是 受方法区限制（1.7以后不会）.当常量池无法再申请到内存 时会内存溢出 直接内存 即本机直接内存，不受...为了让java堆（GC堆）更容易出现OOM，我们需要把JVM的堆内存分配的小一点，需要用到的参数如下： -Xms20m (JVM初始分配的堆内存) -Xmx20m(最大可使用内存) -XX:...* -Xms20m (JVM初始分配的堆内存)-Xmx20m(最大可使用内存) * -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError(r，JVM会在遇到OutOfMemoryError
擦擦汗，日志已经明确提示我们java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space，首先肯定这是一个堆内存空间引起的问题，可能的原因有： 内存加载数据量过大 例如不受行数限制的数据库查询语句...但是随后另一个同事注意到了一个事情，最后一次系统升级的时候，改动过应用启停脚本，对比旧版本的脚本，发现差异部分就是内存参数： 旧版本原为： -Xms8g -Xmx8g -Xmn3g -Xmx：设置堆的最大内存...-Xms：设置堆的初始内存大小 -Xmn：设置年轻代大小 新版本改为： -Xms8g -Xmx8g -Xmn8g 看到这里，屏幕前的一众同事都无语啊…… 事故原因 为什么-Xmn参数设置成与-Xmx...参数一样的大小会导致 OOM 呢？...区 + S0 区 GC 后，S1 区放不下 换言之，正常情况下，-Xmn参数总是应当小于-Xmx参数，否则就会触发OOM错误。
看一下 Dribbble 和 Behance 上那些受欢迎的项目，你可以尝试以类似的方式来展示作品，将作品堆叠到一起，用好样机。
4.如果不存在泄漏，先检查代码是否有死循环，递归等，再考虑用 -Xmx 增加堆大小。...20m * -Xmx20m JVM最大可用内存为20m * -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError 当JVM发生OOM时，自动生成DUMP文件 * -XX:HeapDumpPath...demo代码 package oom; import java.nio.ByteBuffer;import java.util.concurrent.TimeUnit; /** * -Xmx256m -...检查JVM参数-Xmx -Xms是否合理 dump内存，检查是否存在内存泄露，如果没有，加大内存。...同时，如果有哪里写得不对，欢迎指出，感激不尽。
/-Xms 来指定 Java 堆大小，但这样指定的话，就固定了 JVM 堆占用大小，如果将 Java 应用程序移植到容器或者说 K8s Pod 中，K8S 本身有垂直扩容的能力，如果我把内存从 8G 增长到...在 K8S Pod 中，我们是否有必要指定 Java 堆大小配置 K8s 编排文件中有两个比较重要的资源限制参数 request / limit, 如下所示通过这两个参数我们可以限制内部容器占用的 CPU...这样当容器超过内存限制时，会抛出 OOM 异常，而不是杀死容器。该特性在 Java 8u191 +，10 及更高版本上可用。...-Xmx/-Xms 这一对参数配置最大优点就是所有 JDK 版本都支持 -Xmx 在这里您可以看到非容器（传统物理服务器）支持的 -Xmx，如下所示可以看到容器中的 java 8 update 131...K8s Pod优雅关闭，没你想象的那么简单！
前言 日常使用 Kubernetes 时，时长会出现 Node 节点中的 Pod 被 OOMKill 掉的情况，但 Node 节点中 Pod 众多，为什么单单选中这个 Pod Kill 掉呢？...时，系统会根据 oom_score 值来选择优先 kill 掉的进程，分数越高越先被 kill 掉。...oom_score 由系统计算所得，用户是不能设置的。...但是如上文所述，而根据 QoS 的类型，kubelet 会计算出 oom_score_adj 的值，通过 oom_score_adj 来调整 oom_score 的分数，从而影响 OOM 被 kill...欢迎扫描二维码关注公众号，了解更多云原生知识 引用链接 [1] PR: https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/71269 [2] 相关 ISSUE:
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