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，
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。
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。
熟悉STL的同学始终都绕不过的一个地方，尤其是面试时也会被问及容器的知识点：vector。
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；
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。
内核和处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率，会在称为页面的内存组中创建内存映射，其中每个页面的大小是处理器的详细信息。尽管大多数处理器也支持更大的容量，但通常有4 KB，Linux称其为 hugepage大页面。内核可以从其自己的空闲列表中为物理内存页面请求提供服务，内核为每个DRAM组和CPU维护这些请求以提高效率。内核自己的软件也通常通过内核分配器(例如slab分配器)从这些空闲列表中消耗内存。
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。
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。
不允许容器消耗宿主机太多的内存是非常重要的。在 Linux 主机上，如果内核检测到没有足够的内存来执行重要的系统功能，它会抛出 OOME 或 Out of Memory 异常，并开始终止进程以释放内存。任何进程都会被杀死，包括 Docker 和其他重要的应用程序。如果杀错进程，可能导致整个系统瘫痪。
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。
作者简介：许庆伟，Linux Kernel Security Researcher & Performance Developer 众所周知，Linux内核和CPU处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率，在一个称为页的内存组中创建一个内存映射，其中每个页的大小根据处理器的实际情况而来。尽管大多数处理器也支持更大的页，但默认通常是4 KB,。内核可以从页空闲列表中为物理内存页的申请提供分配，并且为了提高效率，为每个DRAM组和CPU均设计了维护这些请求的方案。内核程序可以通过分配器(比如slab分配
内存 是操作系统非常重要的资源，操作系统要运行一个程序，必须先把程序代码段的指令和数据段的变量从硬盘加载到内存中，然后才能被运行。如下图所示：
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。
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：
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
使用 Kubernetes 时，内存不足 (OOM) 错误和 CPU 节流是云应用程序中资源处理的主要难题。
对 Linux 稍有了解的人都知道，Linux 会将物理的随机读取内存（Random Access Memory、RAM）按页分割成 4KB 大小的内存块，而今天要介绍的 Swapping 机制就与内存息息相关，它是操作系统将物理内存页中的内容拷贝到硬盘上交换空间（Swap Space）以释放内存的过程，物理内存和硬盘上的交换分区组成了操作系统上可用的虚拟内存，而这些交换空间都是系统管理员预先配置好的[^1]。
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
C语言使用 malloc函数动态在堆上分配内存。malloc根据字节数的参数。如果无法分配内存，该函数将返回指向已分配内存的指针或 NULL 指针。
前阵子处理这样一个案例，某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM（内存溢出）。
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
所谓假死现象，是指 Linux 内核 Alive，但是其上的某个或所有操作的响应变得很慢的现象。
在本文中，我将向您展示如何使用新版本的MySQL(5.7+)，以及如何更容易地解决 MySQL内存分配中出现的问题。
速领：神作《凤凰架构：构建可靠的大型分布式系统》电子版 随着项目不断壮大，OOM（Out Of Memory）成为崩溃统计平台上的疑难杂症之一，大部分业务开发人员对于线上OOM问题一般都是暂不处理，一方面是因为OOM问题没有足够的log，无法在短期内分析解决，另一方面可能是忙于业务迭代、身心疲惫，没有精力去研究OOM的解决方案。 这篇文章将以线上OOM问题作为切入点，介绍常见的OOM类型、OOM的原理、大厂OOM优化黑科技、以及主流的OOM监控方案。 文章较长，请备好小板凳~ OOM问题分类 很多人对于O
了解JVM的内存区域划分以及特征，是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢？
原文：http://blog.csdn.net/guomsh/article/details/6536915
JVM的内存划分中，有部分区域是线程私有的，有部分是属于整个JVM进程；有些区域会抛出OOM异常，有些则不会，了解JVM的内存区域划分以及特征，是定位线上内存问题的基础。那么JVM内存区域是怎么划分的呢？
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
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：
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：
现在是早晨6点钟。已经醒来的我正在总结到底是什么事情使得我的起床闹铃提前了这么多。故事刚开始的时候，手机铃声恰好停止。又困又烦躁的我看了下手机，看看是不是我自己疯了把闹钟调得这么早，居然是早晨5点。然
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 ;
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。
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。
我们知道使用Linux交换空间而不是 RAM（内存）会严重降低性能。那么，有人可能会问，既然我有足够多的可用内存，删除交换空间不是更好吗？简短的回答是不会。启用交换空间会带来性能优势，即使你有足够多的内存。 即使安装了足够多的服务器内存,你也会经常发现在长时间正常运行后会使用交换空间。请参阅以下来自具有大约一个月正常运行时间的实时聊天服务器的示例： total used free shared buff/cache available
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）
收到同事反馈，说后台服务出现异常，定位后发现是应用连接elasticsearch server失败，于是用eshead去连接，还是失败；
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。
【1】ulimit 与 TCP backlog：1）、修改 ulimit：通过 ulimit 修改 open files 参数，redis 建议把 open files 至少设置成 10032，因为 maxclients 是10000 [客户端的数据是以文件的形式进行保存的] ，另外 redis 内部最多会使用 32 个文件描述符。
配送骑手端App是骑手用于完成配送履约的应用，帮助骑手完成接单、到店、取货及送达，提供各种不同的运力服务，也是整个外卖闭环中的重要节点。由于配送业务的特性，骑手App对于应用稳定性的要求非常高，体现App稳定性的一个重要数据就是Crash率，而在众多Crash中最棘手最难定位的就是OOM问题。对于骑手端App而言，每天骑手都会长时间的使用App进行配送，而在长时间的使用过程中，App中所有的内存泄漏都会慢慢累积在内存中，最后就容易导致OOM，从而影响骑手的配送效率，进而影响整个外卖业务。
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