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。...一句话说明oom_killer的功能： 当系统物理内存不足时，oom_killer遍历当前所有进程，根据进程的内存使用情况进行打分，然后从中选择一个分数最高的进程，杀之取内存。...函数解析： oom_killer的处理主要集中在mm/oom_kill.c。...(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*/
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。...示例 当我把这个情况描述给工程师的时候，有一位工程师觉得很有意思，因此写了个小的测试用例来重现了这个问题。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。
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。
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...我们先来看一下kernel提供给用户态的/proc下的一些参数： /proc/[pid]/oom_adj ，该pid进程被oom killer杀掉的权重，介于 [-17,15]之间，越高的权重，意味着更可能被.../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
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...echo -17 > /proc/[pid]/oom_adj /proc/[pid]/oom_adj中oom_adj的取值范围是-17~15，当该值为-17时，系统将不会杀死指定pid的进程...p=430 http://www.dbanotes.net/database/linux_outofmemory_oom_killer.html http://www.sealinger.com/archives
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。...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
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...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...96.43%的堆内存，实际内存占用的是char[]数组，因而被检测出来为OOM可疑的元凶。
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...将为0,这里不影响选中kill掉的进程, //只是作为OOM时的输出信息score值 *ppoints = chosen_points * 1000 / totalpages...- (points *3) /100 //for root //若point很小，oom_adj为负数(比如-100)，则算出来的point可能是负值 adj =oom_score_adj * (...points : 1; //若points值很小，此处得到的points将为0,这里不影响选中kill掉的进程, //只是作为OOM时的输出信息score值 score = points * 1000
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。...原来我在做测试的时候一下子把测试集全部读进去了，这就造成了显卡的显存不能容纳这么多的数据，造成的崩溃，只需要改改最后测试就行了。...4D的向量[batch,in_height,in_width,in_channels] x_image = tf.reshape(x,[-1,28,28,1]) #初始化第一个卷积层的权值和偏置 W_conv1...28*28，第一次池化后变为14*14 #第二次卷积后为14*14，第二次池化后变为7*7 #经过上面操作后得到64张7*7的平面 #初始化第一个全连接层的权值 W_fc1 = weight_variable
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...本文分析的内存溢出保护机制，也就是OOM killer机制了。...，如果有则退出；再接着通过constrained_alloc()检查内存分配限制以及check_panic_on_oom()检查是否报linux内核panic；继而判断sysctl_oom_kill_allocating_task...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...取值范围是-1000到1000；接着就是计算进程的RSS、页表以及SWAP空间的使用量占RAM的比重，如果该进程是超级进程，则去除3%的权重；最后将oom_score_adj和points归一后，但凡小于
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....二、OOM Killer 理解OOM Killer： Linux 内核根据应用程序的要求分配内存，通常来说应用程序分配了内存但是并没有实际全部使用，为了提高性能，这部分没用的内存可以留作它用，这部分内存是属于每个进程的...1）Linux下每个进程都有个OOM权重，在/proc//oom_adj里面，取值是-17到+15，取值越高，越容易被干掉； 2）linux内核会通过特定的算法给每个进程计算一个分数来决定杀哪个进程...rlimit 上面提到的RLIMIT_AS和RLIMIT_DATA都可以通过函数getrlimit和setrlimit来设置和读取，同时linux还提供了一个prlimit程序来设置和读取rlimit的配置...算法 Linux中内存都是以页的形式管理的，因此无论是怎么申请内存，都会调用alloc_page()函数，最终调用到函数out_of_memory()，触发OOM机制。
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!...，可能产生OOM 实例 @Test public void testFluxOOM() throws InterruptedException { final Flux<...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...方法创建了一个无界队列SpscLinkedArrayQueue来缓冲数据 小结 使用Flux要注意OOM的问题，不过reactor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。
id=82a509e4543433625d6fe4361b5802c9 360关于fastjson的告警 https://github.com/alibaba/fastjson/commit/995845170527221ca0293cf290e33a7d6cb52bf7
概述 OOM(Out of Memory)即内存溢出，是因为应用所需要分配的内存超过系统对应用内存的阈值，而抛出的 java.lang.OutOfMemoryError错误。...OOM的根本原因是开发者对内存使用不当造成的。...触发条件 只要allocated + 新分配的内存 >= getMemoryClass()的时候就会发生OOM。...避免OOM的方法 减小对象的内存占用 避免OOM的第一步就是要尽量减少新分配出来的对象占用内存的大小，尽量使用更加轻量级的对象。 1....[不可思议的OOM]https://www.jianshu.com/p/e574f0ffdb42
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....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。...Linux内核的策略是最大程度的利用内存cache 文件系统的数据，提高IO速度，虽然在机制上是有进程需要更大的内存时，会自动释放Page Cache,但不排除释放不及时或者释放的内存由于存在碎片不满足进程的内存需求...所以我们需要一个方法，能够限定PageCache的上限。 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。...： 关闭oom-kille cat /proc/sys/vm/oom-kill echo "0" > /proc/sys/vm/oom-kill vi /etc/sysctl.conf vm.oom-kill
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...参数的意义。...猜想，仍有malloc函数申请的内存没有统计进去，继续在该函数上打断点，进行跟踪。经排查，发现大部分额外的malloc都是压缩、解压缩函数中调用的，也就是zstd库函数。...最开始猜想，是因为GP列存压缩表的压缩导致，但是业务的SQL不涉及修改，都是查询。那这个压缩来自哪里？查看堆栈发现是排序、HASH AGG和HASH JOIN中的。...zstd压缩造成的内存消耗问题确实是一个有挑战的课题，感兴趣的同学们可以深入探讨！
最为常见的 OOM 就是内存泄露(大量的对象无法被释放)导致的 OOM，或者说是需要的内存大小大于可分配的内存大小，例如加载一张非常大的图片，就可能出现 OOM。...常见的 OOM 堆溢出 堆内存溢出是最为常见的 OOM ，通常是由于堆内存已经满了，并且不能够被垃圾回收器回收，从而导致 OOM。...出现 OOM 是应为 Android 系统对虚拟机的 heap 做了限制，当申请的空间超过这个限制时，就会抛出 OOM，这样做的目的是为了让系统能同时让比较多的进程常驻于内存，这样程序启动时就不用每次都重新加载到内存...OOM 监控 我们都知道，OOM 的出现就是大部分原因都是由于内存泄露，导致内存无法释放，才出现了 OOM，所以监控主要监控的是内存泄露，现在市面上对于内存泄露检查这方面已经非常成熟了，我们来看几个常用的监控方式...KOOM OOM 优化 OOM 的优化其实相当于是内存优化，对于这部分内容，网上有一篇讲的非常详细的文章 **深入探索 Android 内存优化**，该文章内容非常全面且难度也比较高，建议仔细阅读。
这个服务是用Java写的，主要完成的功能是根据特定的指令文件生成mp4文件，用到的java库主要有javacv，这个库底层其实是使用JNI调用操作系统里安装的ffmpeg。...检查日志文件 首先检查日志文件，发现日志里出现了OOM的报错 java.lang.OutOfMemoryError: null at sun.misc.Unsafe.allocateMemory(Native...org.bytedeco.javacv.Java2DFrameConverter.convert(Java2DFrameConverter.java:62) ~[javacv-1.1.jar:1.1] 很明显这里是申请DirectByteBuffer出现了OOM...既然DirectByteBuffer申请的C堆内存释放是自动的，为啥在这个场景里会出现OOM呢？查阅java的bug记录，终于找到原因。...意思是如果DirectByteBuffer创建得过于频繁，服务器的CPU太繁忙，C堆内存还是会OOM的，原因是JVM来不及进行GC及Finalization，大量对象的销毁工作被推后，最终C堆内存无法得到释放
背景： 最近在做服务作业的时候，突然发现机器的 dump 文件在暴增，1小时的执行下来，应用 _dump.log.* 文件达到了惊人的 20 个，其中每个dump 文件都是900mb 的文件，还在不断增多...5.查看dump 文件 在任务执行的时候 dump 还正常，但是在任务结束后，出现了 这么多 dump 文件，明显出现了问题，初步怀疑是 OOM 异常，所以这里我把 某个dump 文件拉下来进行分析。...从图中 我们可以看出 char[] 竟然达到了惊人的占比 80.8%的文件大小，我们继续看 可以看出前面几个实例的占用空间很大，达到了602m。...这个 List 是返回每个用户的计算结果，成功的提示日志和错误的异常信息。...本来没有什么的，但是因为我们之前的 封测机器多了几台实例，然后我们把这个实例的 -Xmx -Xms 都调整成了 1000m。所以会导致了 OOM。 8.
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