最近遇到两起Linux的内存问题，其一是触发了oom-killer导致系统挂 1....内核使用low memory来跟踪所有的内存分配，这样的话一个16GB内存的系统比一个4GB内存的系统，需要消耗更多的low memory，当low memory耗尽，即便系统仍然有剩余内存，仍然会触发...oom-killer。..._64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 2....cat /proc/sys/vm/oom-kill echo "0" > /proc/sys/vm/oom-kill vi /etc/sysctl.conf vm.oom-kill = 0 2.
beforeunload事件 简介 当窗口，文档及其资源即将卸载时，将触发该事件。该文档仍然可见，此时事件仍可取消。...一定要与页面进行交互之后，才能在页面卸载的时候弹出确认离开的对话框；没有进行页面交互，也是会触发beforeunload事件的，只是不会弹出确认离开的对话框。..."beforeunload", function (event) { event = event || window.event; event.preventDefault(); }); 事件触发场景
不要把 OOM 问题当作一个可怕的难题，也许对着报错堆栈日志看代码就能解决。 问题描述 线上服务出现 OOM 的日志，日志显示是 minio-client 的错误。...当多个用户在同一时刻上传多个大文件，很容易就耗净所有内存，产生 OOM。...解决思路 minio-client 7.0.2 可指定分片大小，我将分片大小设置 50M，这样上传单个大文件就不会出现 OOM，同时也增加了并发上传的能力，缺点是上传速度会慢一些。 源码解析
本篇文章的问题是，在 EPOLLET 模式下，socket的 EPOLLIN 和 EPOLLOUT 是何时触发的？ 由于epollin比较简单，我们先来看这个。...因为tcp一连接上，就会有epollout事件发生，然后我们就往socket中写了些数据，该数据发送完毕之后又会触发epollout，然后又发数据，这样就进入了死循环。 是这样吗？我们来执行看下。
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。...保护某个进程不被内核杀掉可以这样操作： echo -17 > /proc/$PID（进程的PID）/oom_adj 或者通过修改内核参数禁止OOM机制 sysctl -w vm.panic_on_oom...=1 vm.panic_on_oom = 1 //1表示关闭，默认为0表示开启OOM sysctl -p End
OOM分析 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。...回收失败, 那只有进入下一步开始oom_killer了； 触发oom killer通常是由当前进程进行内存分配所引起，而如果当前进程已经挂起了一个SIG_KILL信号，直接选中当前进程，否则进入下一步；...check_panic_on_oom检查系统管理员的态度，看oom时是进行oom killer还是直接panic掉，如果进行oom killer，则进入下一步； 如果系统管理员规定，谁引起oom，杀掉谁...(p, mem, nodemask)) continue; /*已经有一个进程被oom killer选中,并正在被杀死(上一次触发的oom还没有处理完)，结束本次的oom killer*/
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...系统是否行使OOM，由/proc/sys/vm/panic_on_oom的值决定，当/proc/sys/vm/panic_on_oom取值为1时表示关闭OOM，取值0时表示启用OOM。...如果将/proc/sys/vm/oom_kill_allocating_task的值设置为1，则OOM时直接KILL当前正在申请内存的进程，否则OOM根据进程的oom_adj和oom_score来决定。...oom_adj表示进程被OOM KILLER杀死的权重，取值“17~15”，值越大被KILL的概率越高，当进程的oom_adj值为-17时，表示永远不会被OOM KILLER选中。...如果是大内存机器，可以考虑适当调大/proc/sys/vm/min_free_kbytes的值，但不能太大了，不然容易频繁触发内存回收，min_free_kbytes是内核保留空闲内存最小值，作用是保障必要时有足够内存使用
基本概念 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...oom killer机制分析 oom killer是计算出选择哪个进程kill呢？.../proc/[pid]/oom_score，当前该pid进程的被kill的分数，越高的分数意味着越可能被kill，这个数值是根据oom_adj运算后的结果，是oom_killer的主要参考。...sysctl 下有2个可配置选项： vm.panic_on_oom = 0 #内存不够时内核是否直接panic vm.oom_kill_allocating_task = 1 #oom-killer是否选择当前正在申请内存的进程进行...kill 触发oom killer时/var/log/message打印了进程的score: Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758297
/sbin/mysqld --daemonize --pid-file=/var/run/mysqld/mysqld.pid [root@xxxxxx ~]# # 操作系统日志记录 MySQL 被 OOM...in set (0.01 sec) SQL 分别在 9:53 和 9:56 执行，正好在 MySQL 自动重启前后，和内存监控数据比较吻合（9:53 执行，9:54 机器内存不足 MySQL 被 OOM...本次出现服务器内存不足，是因为使用了全文索引这种极少使用的场景触发，换成 Jemalloc 后，内存使用整体上得到了控制。 本文关键字：#MySQL# #内存# #全文索引#
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。...OOM，全称为 “Out Of Memory”，即 内存溢出。OOM Killer 是 Linux 自我保护的方式，防止内存不足时出现严重问题。...通常，系统内核检测到系统内存不足时，筛选并终止某个进程的过程可以参考内核源代码：linux/mm/oom_kill.c，当系统内存不足的时候，out_of_memory()被触发，然后调用 select_bad_process...Linux 操作系统选择”bad”进程是通过调用 oom_badness()，挑选的算法和想法都很简单很朴实：最 bad 的那个进程就是那个最占用内存的进程。...综上所述，本篇文章主要通过基于对 Linux 内存结构、分析及 OOM Killer 3个核心维度，从主动及被动场景等 2 方面对 Linux 操作系统内存的剖析，以探讨在实际的业务场景中，内存表现的相关活动及经验认知
原文：http://blog.csdn.net/guomsh/article/details/6536915 Linux有一个特性：OOM Killer，一个保护机制，用于避免在内存不足的时候不至于出现严重问题...在32位CPU下寻址范围是有限的，Linux内核定义了下面三个区域： # DMA: 0x00000000 - 0x00999999 (0 - 16 MB) # LowMem: 0x01000000...0x038000000 - LowMem区（也叫NORMAL ZONE）共880MB，并且是固定不能变的（除非使用hugemem内核），对于高负荷的系统，可能因为LowMem使用不好而触发了...因为内存分配是一个连续的区域，在此时，如果LowMem里存在很多碎片或者LowFree太少，此时无法分配到一块连续的内存区域，就触发了OOM Killer。 ...p=430 http://www.dbanotes.net/database/linux_outofmemory_oom_killer.html http://www.sealinger.com/archives
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...= -1UL) {//kill 掉被选中得分最高的进程 oom_kill_process(p, gfp_mask, order, points, totalpages,...break; }; //计算进程oom score adj分值 points = oom_badness...+ (oom_score_adj * (total_pages/1000) ) //若point为负值，则此处返回1 points = points > 0 ?
在虚拟机栈区域内，Java 虚拟机规范还规定了如果此区域的内存大小是动态可扩展的话，那么当内存不够使用的时候，虚拟机栈想要申请更多的内存来存储元素，但如果申请不到足够多的内存来存储变量的话，就会触发 OutOfMemoryError...（目前生产环境中，大部分都是用的是 HotSpot 虚拟机，其不支持动态可扩展，所以一般不会出现 OOM）。...Java 虚拟机规范规定当扩展到 -Xmx 时指定的容量时，还没有足够的内存去容纳新产生的对象时，就会触发 OutOfMemoryError 的异常。...指定 -XX:MaxDirectMemorySize=15m，直接内存异常异常情况如下图，从报错信息可以看出，是 Native 方法抛出的 OOM： 总结 通过比对不同 JDK 版本发现，JVM 团队为提高垃圾回收工作效率而做出的一些努力
Failed to complete processing of a request ，看报错的意思是处理请求失败导致的OOM。...本人也在前台点击测试，确实有这个问题，关键是请求也不多，怎么会导致OOM呢？ 解决方案 通过arthas查看服务器的CPU还是很稳定的，就是内存比较吃紧，fullGC比较频繁。...max-http-header-size居然被配置成了100MB，默认值是8KB，所以我暂且把这块注释掉，让它使用默认值，Jenkins重新构建发布项目后，同时多人测试验证，没有再出现nginx 502问题，应用程序也没有再出现OOM
小程序网络请求默认为异步请求，在appjs的onLaunch运行后进行异步请求时，程序不会停止，Page页已执行onload, 我们希望onLaunch执行完后...
所有的现代Linux内核中都会有一个内存不足终结者（Out of memory Killer, OOM Killer）的内建机制，在内存过低的情况下，它会杀掉你的进程。...是谁触发了Out of memory killer？ 虽然现在已经知道发生了什么，但还是搞不清楚到底是谁触发了这个终结者，然后在早晨5点钟把我吵醒。...内存超量使用的配置允许这个贪心的进程不停地申请内存，最后会触发这个内存不足的终结者，它就是来履行它的使命的。去杀掉了我们的程序，然后在大半夜把我给叫醒。...你可以在Linux下编译并运行下面这个代码片段（我是在最新的稳定版Ubuntu上运行的）。...还有别的一些方法比如OOM killer的调优，或者将负载水平分布到数个小的实例上，又或者减少应用程序的内存占用量。
，最近开始搭起微服务的软件架构，单个Spring Boot 服务内存占用有点大，比如一个RocketMq的消费者服务(单独运行的服务)，启动占用了 500M 内存,导致我后面想运行其他服务,内存不够，触发了...Linux 的 OOM - Killer 机制 Linux杀死了我们的进程,但 nohup.out 没有记录任何东西，我们的linux发生的都在记录/var/log下，通过下面命令查看被杀死进程信息
和-XX:HeapDumpPath参数分别用于指定发生OOM是否要导出堆以及导出堆的文件路径 该命令一执行，立即就会发生OOM，并打印如下的日志： fenglibin@fenglibin-HP:~/eclipse_neon_workspace.../oom.out HeapMemUseTest java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space Dumping heap to ./oom.out ......文件已经生成了，该文件就是应用在发生OOM异常时自动导出的堆文件。...那我们此时需要对该文件进行分析，因为其中记录了是什么对象导出了应用程OOM的发生。...分析OOM的工具推荐使用MAT，在配置好Java环境的电脑中，直接打开即可，不需要安装，然后通过MAT打开已经生成的OOM文件oom.out，出现如下提示，选择“Leak Suspects Report
函数实现可知道如果触发了oom，则进程的task_struct.memcg_oom.memcg会被赋值为触发oom的memory cgroup: 2241 static void mem_cgroup_oom...; 2263 } 从下面信息可知道PID: 11233已经触发了pod oom: crash> task_struct.memcg_oom ffff959a4b470000 memcg_oom =...pod 640e2729最后一次发生oom到触发hung task panic间隔了408小时，说明出问题时 虽然该pod触发了oom，但是并未真正发生oom kill释放内存： crash> log...pod 所在memory cgroup oom，但是由于引起oom的进程因为申请不到足够的内存无法从__getblk()函数里 退出到handle_mm_fault触发oom kill释放内存，最终引起了死环...问题解决： 通过调整pod mem limit避免容器内存触发oom可以规避该问题，但是容器场景下oom是很难完全避免的，特别是在混布场景下而其中一个业务pod 频繁oom触发内核问题会导致整个node
作 者：haifeiWu 原文链接：https://www.hchstudio.cn/article/2020/ce5a/ 您可能已经熟悉Linux平均负载。...：grep’模型名称’/ proc / cpuinfo | wc -l 参考文档 原文链接 Wikipedia - A good, brief explanation of Load Average Linux
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