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MySQL OOM 故障应如何下手

在数据库服务器上,MySQL 被分配的内存一般不会小,因此容易成为 oom-killer 选择的对象。 “既然发生了 OOM,那必然是内存不足,内存不足这个问题产生原因很多。...另一个可以想到的原因就是一般部署 MySQL 的服务器,都会部署很多的监控和定时任务脚本,而这些脚本往往缺少必要的内存限制,导致在高峰期的时候占用大量的内存,导致触发 Linux 的 oom-killer...结果可想而知,这个实例在运行中经常被 oom-killer 杀死,想必原因之一即是因为一开始 MySQL 自身的内存规划欠妥。...不知道大家对内存泄漏是否了解,有没有可能 MySQL 因为内存泄漏堆积演变为内存溢出,最终 oom-killer … ” 知识补给站:内存泄漏 内存泄漏(Memory Leak)是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放...调整 oom_score_adj 参数(/proc//oom_score_adj),将 MySQLoom-killer 锁定的优先级降低。这个参数值越小,越不容易被锁定。 3.

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MySQL数据查询太多会OOM吗?

这意味着,若客户端接收得慢,会导致MySQL服务端由于结果发不出去,这个事务的执行时间变长。...若客户端使用–quick参数,会使用mysql_use_result方法:读一行处理一行。...如果太多,因为执行了一个大查询导致客户端占用内存近20G,这种情况下就需要改用mysql_use_result接口。...若你在自己负责维护的MySQL里看到很多个线程都处于“Sending to client”,表明你要让业务开发同学优化查询结果,并评估这么多的返回结果是否合理。...小结 MySQL采用的是边算边发的逻辑,因此对于数据量很大的查询结果来说,不会在server端保存完整的结果集。所以,如果客户端读结果不及时,会堵住MySQL的查询过程,但是不会把内存打爆。

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    故障分析 | MySQL OOM 故障应如何下手

    在数据库服务器上,MySQL 被分配的内存一般不会小,因此容易成为 oom-killer 选择的对象。 “既然发生了 OOM,那必然是内存不足,内存不足这个问题产生原因很多。...另一个可以想到的原因就是一般部署 MySQL 的服务器,都会部署很多的监控和定时任务脚本,而这些脚本往往缺少必要的内存限制,导致在高峰期的时候占用大量的内存,导致触发 Linux 的 oom-killer...结果可想而知,这个实例在运行中经常被 oom-killer 杀死,想必原因之一即是因为一开始 MySQL 自身的内存规划欠妥。...不知道大家对内存泄漏是否了解,有没有可能 MySQL 因为内存泄漏堆积演变为内存溢出,最终 oom-killer ... ” 知识补给站:内存泄漏 内存泄漏(Memory Leak)是指程序中己动态分配的堆内存由于某种原因程序未释放或无法释放...调整 oom_score_adj 参数(/proc//oom_score_adj),将 MySQLoom-killer 锁定的优先级降低。这个参数值越小,越不容易被锁定。 3.

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    MySQL数据查询太多会OOM吗?

    这意味着,若客户端接收得慢,会导致MySQL服务端由于结果发不出去,这个事务的执行时间变长。...若客户端使用–quick参数,会使用mysql_use_result方法:读一行处理一行。...如果太多,因为执行了一个大查询导致客户端占用内存近20G,这种情况下就需要改用mysql_use_result接口。...若你在自己负责维护的MySQL里看到很多个线程都处于“Sending to client”,表明你要让业务开发同学优化查询结果,并评估这么多的返回结果是否合理。...小结 MySQL采用的是边算边发的逻辑,因此对于数据量很大的查询结果来说,不会在server端保存完整的结果集。所以,如果客户端读结果不及时,会堵住MySQL的查询过程,但是不会把内存打爆。

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    MYSQL 怎么变动一个参数,让MYSQL 轻易的被 KILLER OOM

    当时sysbench 来对MYSQL 8.011 版本的数据库进行压测,并发到达100,MYSQL就报OOM , 服务器的配置 4C 16G 基本上在配置上是没有太多的问题和可以被改正的点....那么到底程序是怎么申请内存的,以MYSQL为例 正在运行的MYSQL 在申请内存时通过malloc()函数,来动态的分配内存,他找到与申请内存大小相同的未使用的连续的块,并且返回给MYSQL 相关的内存空间的指针...将现有的内存暂不在使用的放入到磁盘进行交换,交换出空间 2 当将内存转移到磁盘通过磁盘模拟也无法HOLD 住内存的情况下,那么无法分配内存的程序就CRASH 了 LINUX 当发现这个问题就会根据系统的配置,以及底线,开始使用OOM...Killer 来让一些他选择的应用程序终止工作.在LINUX 核心通过一个oom_badness() 的功能来进行工作....实际上这个问题分析是可以写一篇的,这里限于时间和版面的问题,一句话表名就是MYSQL 如果是这个系统的内存大户,那他必然被KILL.

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    Android OOM案例分析

    图中OOM数量为各版本发版后第一个月的统计量,包含新发版本及历史版本。对比了同时期其他业务的情况,也有类似OOM。...OOM时内存已经几乎耗尽,再加载内存dump文件并分析会导致二次OOM,得不偿失。 模拟复现OOM 采集用户手机内存信息的方案不可行,那么只能采取复现用户场景的方式。...由于发生OOM时,用户操作路径的不确定性,无法精确复现线上的OOM,因此采取模拟复现的方式,最终发生OOM时的栈信息基本一致即可。...挖掘OOM特征 分析7.4以来的OOM,列出发生OOM的机器的特征,主要是内存和分辨率,适当考虑其它因素例如系统版本。 ? 这些特征可以总结为:内存一般,分辨率偏高,OOM的堆栈log基本一致。...其中,OPPO N1(T/W)上所发生的OOM比重较高,约为65%,因此选定这款机器作为复现OOM的机器。 关键数据(内存dump文件) 需要复现OOM然后获取内存dump。

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