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tensorflow oom报错OOM when allocating tensor with shape

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]

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Flux OOM实例

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

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    oom killer

    本文分析的内存溢出保护机制,也就是OOM killer机制了。 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。 最后函数退出时将会调用clear_zonelist_oom()清除掉try_set_zonelist_oom()里面的锁操作。 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

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    Android OOM分析

    OOM的根本原因是开发者对内存使用不当造成的。 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. 参考链接 [Android内存优化之OOM]http://hukai.me/android-performance-oom/ [Android性能优化之内存篇]http://hukai.me/android-performance-memory / [Android OOM 解决方案]https://www.cnblogs.com/scetopcsa/p/4005398.html [android内存泄漏 OOM查找总结]https://www.jianshu.com [不可思议的OOM]https://www.jianshu.com/p/e574f0ffdb42

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    Linux OOM机制分析

    函数解析: oom_killer的处理主要集中在mm/oom_kill.c。 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/<PID>/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 当设置oom_adj=-16时,oom_score_adj自动调整为-941 当设置oom_score_adj=-950时,oom_adj自动调整为-14 3.10(Centos7) oom_score_adj = (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

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    Linux OOM killer

    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

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    OOM常见可能情况

    常见OOM的几种类型 一 关于java.lang.StackOverflowError(栈溢出) 一般是频繁递归创建方法造成的(每次调用都要在栈里面压一大堆乱七八糟的东西,比如说返回地址,比如说参数,

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    OOM排查和处理

    1、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space Xms10m代表堆初始化大小为10m; Xmx10m代表堆最大为10M; XX:+PrintGCDetails MaxHeapSize;而-Xss等同于-XX:ThreadStackSize; 如果不配垃圾回收器,系统默认使用parallel scavenger和parallel old作为老年代垃圾回收器, 堆OOM 的原因: 1、分配的对象或者说需要的内存大于配置的内存,内存溢出 2、内存泄漏导致堆OOM 排查方案: 1、在本地环境可以使用jmap和jvm参数配置方式-xx:PrintGCDetails查看内存和 3、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError:unable to create new native thread 造成这个原因是因为线程数太多超过了限制,报了错。 5、OOM异常:java.lang.OutOfMemoryError: Metaspace 遇到metaspace的oom,在jdk1.8后,移除了永久代,换成了metaspace(元空间),首先得先说一句

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    OOM 很可怕吗 -- minio-client 上传文件触发 OOM 排错

    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

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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OOMOOM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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    Stackoverflow Oom 死锁OOMStackOverFlow死锁

    OOM OutOfMemory ,内存不够用了,一般是什么原因呢? 给应用程序分配的内存太小,只能通过增大内存来解决. 内存泄漏.有一部分内存”无用”了,但是因为编码问题导致的没有被垃圾回收掉,产生了泄漏,最终导致了内存溢出(OOM). 我们来手动写一个OOM. package javatest; import java.util.HashMap; import java.util.Map; /** * created by huyanshi (i))) { testMap.put(new Key(i), "Number:" + i); } } } } } 注意:直接运行可能得到OOM 实现原理:不断的new出新的对象,并将它们放进一个Map里面保持引用.这样一直无法回收,终会OOM. 同时,也可以通过一些工具,比如阿里的Arthas来动态的监控JVM的内存使用情况,如下图. ?

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    Netty模拟OOM-Metaspace

    在模拟OOM之前, 先简单说下Netty服务端向客户端发送数据的时候, 涉及两个存储数据的地方, 如下图所示 业务线程在向客户端发送数据的时候, 是不能直接把数据发送到网络的, 只有IO线程才可以把数据发送到网络 在之前的文章中,介绍过 使用Netty模拟发生OOM , 那里说的OOM是指java.lang.OutOfMemoryError:Java heap space, 即堆空间的OOM, 之所以发生OOM, , 而且这个OOM还是发生在元空间(Metaspace). 接下来分析下, 为什么发生OOM, 而且是元空间OOM. OOM.

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    Thread也会OOM吗?

    OOM其实是一个比较常见的异常了,但是不知道各位老哥有没有见过这个异常。 不可思议的OOM 在Android7.0及以上的华为手机(EmotionUI_5.0及以上)的手机产生OOM,这些手机的线程数限制都很小(应该是华为rom特意修改的limits),每个进程只允许最大同时开 而线上的使用情况很复杂,而且报错日志上的错误并不是oom的真实原因,而是压死骆驼的最后一根稻草。 这个其实很多文章都有介绍的,也算是一个常规的改点,我们把这个线程池替换了之后的确是对项目线程OOM问题有所下降。 那么协程的IO调用的其实也还好,并不会导致线程OOM问题。而且这个值其实也可以由开发去修正,也还是可以限制的。

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    Linux OOM一二三

    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。

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    Android ANR与OOM

    Activity启动过程可以分为两种:一种是根activity的启动过程,另一种是普通activity启动过程。

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    线上问题定位--OOM

    解决思路 Java服务OOM,最常见的原因为: 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存 某一个对象被频繁申请,却没有释放,内存不断泄漏,导致内存耗尽 某一个资源被频繁申请,系统资源耗尽,例如 一、查发生了OOM的进程 工具:top 方法: 执行top -d 1 -c,每秒刷新一次,显示进程运行信息列表 键入M (大写m),进程按照内存使用排序 图示: 二、确认是不是内存本身就分配过小 方法 四、确认是否是资源耗尽 查看进程创建的线程数,如果资源耗尽,也可能出现OOM。 工具: ps 方法:ps -efL 2820 查看进程网络连接数,如果资源耗尽,也可能出现OOM

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    linux OOM killer分析

    oom killer机制分析 oom killer是计算出选择哪个进程kill呢? oom killer选中,-17表示禁止被kill掉。 /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

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    Python 插入百万数据的时间优化与 OOM 问题的解决

    在实际执行过程中的现象是程序大概执行了 4 个小时,然后进程被 Linux 的 OOM killer(Out_Of_Memory killer) 机制给杀掉了。 OOM 解决 通过观察 Linux 的 top 命令的输出以及 python 日志的打印,发现在处理完第一个方法里面涉及的 400w 数据后,系统内存使用了 7G 左右。 但是 OOM 依然存在,现在一样。 由于之前过长的 insert 语句插入 mysql 会报错,顺着这个思路怀疑是否是 python 中拼接 sql 的 string 占用了大量的内存没回收。 但 OOM 依然存在,没办法只能查看 python 运行时的内存到底是怎么样了。 选择安装了 heapy 模块查看 python 运行时的内存。 整个 python 脚本能够顺利执行,不再出现 OOM 问题。

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    linux out of memory分析(OOM)

    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 "1" > /proc/sys/vm/oom-kill        或者直接加到/etc/sysctl.conf文件,内容如下:        vm.oom-kill = 0        此时,当进程被oom-killer尝试杀死而没有成功时,会把相关信息记录到/var/log/messages文件中,信息如下:        "Would have oom-killed but /proc/sys/vm/oom-kill is disabled"     5、或者不把oom-killer关掉,只针对单一进程处理,把某个进程保护起来,此时,我们可以使用如下命令:         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

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    容器OOM问题排查思路

    其实并不是最难的,最难的总是内部难以安抚,OOM。。。内存泄漏,OOM killer了解一下。。。攘外必先安内。。。我可能要死在内部了。。。 在日志里面查看到大量的OOM信息,也就可以看到相关的进程被杀死,从而可以找到是哪些进程导致了内存泄漏,从而进行整改。。。 排查思路:根据load值偏高,查询进程的数量和线程的数量,从而从增加的数量查看到是什么样的进程阻塞了CPU的调度,查看系统日志,主要查看oom,从而对比两者的结果进程是否一致,从而看哪个进程OOM需要整改 回答第一个问题就是:在oom killer进行杀死进程的时候,使用的是kill -9 ,从而能强行杀死进程,但是在进行oom的时候,oom的分值是给占用内存大的进程,而这个进程在等待IO,也就是等待分配内存 在查看容器oom的时候,也可以通过docker inspect id来查看容器的OOM。。。 ? 风言风语 有些东西,明明知道是对的,却不能说。。。。因为绝对的对并不是对的。。。

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