执行Hive查询时出现OOM 写在前面 报错：Error: Java heap space 实验场景 日志信息 StckOverFlow的回答 ---- ---- 写在前面 Hive执行引擎：Hive...java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266) ... 3 more StckOverFlow的回答 ❝加载 HashTable 时，在 MapJoin 运算符中出现...OOM 异常。...为单位的容器大小 set hive.tez.java.opts=-Xmx1700m; --设置为 whive.tez.container.size 的 80% 尽量禁用Map端聚合，Map端聚合会导致OOM
在做Android图片程序的时候，由于图片比较多，很有很的机会出现OOM的机会，根据网上的资料做了些总结，期待能够减少OOM出现的机会。
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
0 问题 今天跑了一下程序，报了如下的OOM错误 ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[258000，768] and...fpn_p2/BiasAdd, rpn_conv_shared/kernel/read)]] Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM...happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info....看报错主要是没内存了，按照如下思路进行纠错 1 解决 1.1 指定GPU 默认使用第0块GPU，该用其他GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 其他方法见Linux
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...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...oom_score_adj，因此系统管理时建议设置/proc//oom_score_adj，内核依然保持oom_adj设置以兼容旧版本，系统中对oom_score_adj或oom_adj中任一个进行设置...= (oom_adj*1000)/17 oom_adj=(oom_score_adj*17)/1000 当设置oom_adj=-16时，oom_score_adj自动调整为-941 当设置oom_score_adj...totalpages; task_unlock(p); /*如果进程拥有CAP_SYS_ADMIN能力，得分减少30，通常具有CAP_SYS_ADMIN的进程是被当做表现良好， 一般不会出现内存泄露的进程
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...killer选中的概率，禁止或者给oom_adj最小或偏小的值，也可以通过sysctl调节oom killer行为 如何查看OOM日志 grep "Out of memory" /var/log/messages
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...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）： overcommit_memory取值 含义 0...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。
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。...那么，为什么会出现这种问题？它是如何产生的？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...查看当前的oom-killer的状态：cat /proc/sys/vm/oom-kill 关闭/打开oom-killer： echo "0" > /proc/sys/vm/oom-kill...p=430 http://www.dbanotes.net/database/linux_outofmemory_oom_killer.html http://www.sealinger.com/archives...以上是从网络上查到，结合自己的问题进行下补充： 一开始由于系统配置是2G，而且没有交换分区，所以每天导致out of memory，后来增加了物理内存，并做了交换分区，情况有所改善，但是运行2-3天后还是会出现
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 ?
单纯获取图片宽高避免oom的办法 itmapFactory.Options这个类，有一个字段叫做 inJustDecodeBounds 。...BitmapFactory.decodeFile(String path, Options opt)并不会真的返回一个Bitmap给你，它仅仅会把它的宽，高取回来给你，这样就不会占用太多的内存，也就不会那么频繁的发生OOM
你知道的，Linux里面有许多邪恶的怪物（也叫作守护进程）。这些守护进程是由几个内核作业所看管的，其中的一个犹为恶毒。...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。...理解”Out of memory killer“ 默认情况下，Linux内核会允许进程请求的内存超出实际可用内存的大小。...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。
---- 问题 前几天遇到一个奇怪的问题，服务器内存明明够用，结果在对 MySQL 进行测压的时候却出现了 OOM，是 Linux 内核出错了吗？...具体现象如下：使用 sysbench 对 mysql 进行压测，并发 50、80 均正常输出，当并发达到 100 时开始报 OOM。...通过翻看 Linux 的内核文档我们来进行详细说明。...---- 从含义中分析，如果我们将 vm.overcommit_memory 的值设为 2，就很有可能出现内存申请的值超过我们的阈值，就会受到禁止。...Committed_AS 是 OS kernel 对所有进程在最坏情况下需要多少 RAM/swap 的预估，才能保证工作负载不会出现 OOM，因此会存在过度申请提交内存的现象。
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
今天在GPU上运行卷积神经网络手写数字，报了如下错误Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[10000,32,28,28]...一开始还不知道因为什么，因为我的训练集我已经分批训练了啊，竟然换回出现这样的问题，后来在StackOverflow上发现了原因。
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...基于上面的多种尝试内存分配仍然失败的情况，将会调用__alloc_pages_may_oom()触发OOM killer机制。...()检查是否报linux内核panic；继而判断sysctl_oom_kill_allocating_task变量及进程检查，如果符合条件判断，则将当前分配的内存kill掉；否则最后，将通过select_bad_process...顺便研究一下oom_badness()的实现: 【file:/ mm/oom_kill.c】 /** * oom_badness - heuristic function to determine which...points : 1; } 计算进程分值的函数中，首先排除了不可OOM kill的进程以及oom_score_adj值为OOM_SCORE_ADJ_MIN（即-1000）的进程，其中oom_score_adj
序 本文主要研究下Flux的OOM产生的场景 FluxSink.OverflowStrategy reactor-core-3.1.3.RELEASE-sources.jar!...buffering and may lead to {@link OutOfMemoryError}. */ BUFFER } 可以看到BUFFER采用的是无界队列，可能产生OOM...FluxSink.OverflowStrategy.BUFFER) .publishOn(Schedulers.elastic(),Integer.MAX_VALUE); //NOTE 测试OOM...PrintGCDetails -Xloggc:/tmp/gc.log 注意这里使用了publishOn，另外prefetch参数设置为Integer.MAX_VALUE(默认为256)，就是为了复现无界队列造成的OOM...的类库已经尽可能小心地避免这个问题，普通场景的api调用貌似没问题，自己个性化参数的时候要额外注意，本实例就是使用publishOn时特意指定prefetch为Integer.MAX_VALUE，才造成OOM
OOM的根本原因是开发者对内存使用不当造成的。...尽量使用更小的图片不仅仅可以减少内存的使用，还可以避免出现大量的 InflationException。...注意在ListView/GridView等出现大量重复子组件的视图里面对ConvertView的复用3....避免对象的内存泄漏 内存对象的泄漏，会导致一些不再使用的对象无法及时释放，这样一方面占用了宝贵的内存空间，很容易导致后续需要分配内存的时候，空闲空间不足而出现OOM。...显然，这还使得每级Generation的内存区域可用空间变小，GC就会更容易被触发，容易出现内存抖动，从而引起性能问题。 1.
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....Linux 提供了这样一个参数min_free_kbytes，用来确定系统开始回收内存的阀值，控制系统的空闲内存。值越高，内核越早开始回收内存，空闲内存越高。...cat /proc/sys/vm/oom-kill echo "0" > /proc/sys/vm/oom-kill vi /etc/sysctl.conf vm.oom-kill = 0 2.
前文，我们分析了gp_vmem_protect_limit参数的意义，仅统计gp_malloc中申请的，它并没有统计共享内存的部分，所以仍旧有操作系统OOM的风险，详情：GPDB中gp_vmem_protect_limit
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