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...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...，内核中都会进行两者之间的相互转换，转换关系如下： 2.6（Centos6） oom_score_adj=(oom_adj*1000)/17 oom_adj= (oom_score_adj*15)/1000...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
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。...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...] [ pid ] uid tgid total_vm rss cpu oom_adj oom_score_adj name Apr 18 16:56:18 v125000100.bja
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。
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...break; }; //计算进程oom score adj分值 points = oom_badness...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 * (total_pages/1000) points = points + adj points...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
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
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。...我们通过分析 Badness Score 的计算函数来理解 OOM Killer 是如何选择需要被 Kill 掉的进程，具体源代码可参考如下所示： unsigned long oom_badness(struct...p) return 0; /* 获取该进程的 oom_score_adj, 这个是用户为进程设置的 badness score * 调整值...->oom_score_adj; if (adj == OOM_SCORE_ADJ_MIN || test_bit(MMF_OOM_SKIP...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
日志中发现了下面的信息： Jun 4 07:41:59 plumbr kernel: [70667120.897649] Out of memory: Kill process 29957 (java) score...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。...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）。...Throwable t) { t.printStackTrace(); } } }} 然后你就会发现同样的一个 Out of memory: Kill process (java) score...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。
import pyrosetta from pyrosetta import * init() #开始定义一个score_function scorefxn=get_fa_scorefxn() #get_fa_scorefxn...EnergyMethodOptions::show: method_weights: free_res EnergyMethodOptions::show: unfolded_energies_type: UNFOLDED_SCORE12...approximate_buried_unsat_penalty_assume_const_backbone_:1 EnergyMethodOptions::show: bond_angle_central_atoms_to_score...-------------------------------------------------------- Scores Weight Raw Score...Wghtd.Score ------------------------------------------------------------ fa_atr
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
本篇博客可能会继续更新 最近在文献中经常看到precesion,recall，常常忘记了他们的定义，在加上今天又看到评价多标签分类任务性能的度量方法micro F1score和macro F2score...决定再把F1 score一并加进来把定义写清楚，忘记了再来看看。...F1score F1score(以下简称F1)是用来评价二元分类器的度量，它的计算方法如下： F 1 = 2 1 p r e c i s i o...micro F1score,和macro F2score则是用来衡量多元分类器的性能。...=2recallmi+precisionmirecallmi×precisionmi 总结 如果各个类的分布不均衡的话，使用micro F1score比macro F1score 比较好，显然
项目中需要判断用户提交的多选题选项的正确率，比如正确答案应该为a, b, c，而用户选择的是a, d，那么如何判断他的正确率呢，这个场景就需要用到F1 score来计算。...From Wikipedia, the free encyclopedia http://en.wikipedia.org/wiki/F1_score In statistical analysis of...Binary classification, the F1 score (also F-score or F-measure) is a measure of a test’s accuracy....The F1 score can be interpreted as a weighted average of the precision and recall, where an F1 score...reaches its best value at 1 and worst score at 0. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18#!
思路 用一个stack<int>解决问题。用-2表示左括号，-1表示右括号（事实上-1没用上）。 遇到左括号就放入-2（左括号）。 遇到右括号就把栈内的数...
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]
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...()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...p) return 0; adj = (long)p->signal->oom_score_adj; if (adj == OOM_SCORE_ADJ_MIN) {...(oom_score_adj can't be OOM_SCORE_ADJ_MIN here). */ return points > 0 ?...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
beta值代表1或者2 beta=1，f1 score beta=2，f2 score 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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
大致题意：给出两个班级的成绩，先按降序排序，而且没有成绩同样的。然后求连续的最长公共子序列。输出时，先输出最长公共子序列，然后按个位数字递增的顺序输出，若各位数...
如果真的发生了这种情况，就会触发linux内核的oom killing机制，即linux内核中的oom killer会按一定的规则，选一个进程，将其kill掉，这个上面我们已经演示过了。...这些情况包括，oom_score_adj的值为OOM_SCORE_ADJ_MIN，即-1000，或者该进程已经在被kill的过程中了，或者该进程在vfork过程中。...上面我们还提到oom_score_adj有一个特殊值为OOM_SCORE_ADJ_MIN，即-1000，表示该进程不能被kill掉。 各进程的oom_score_adj的值默认为0。...其实，调整linux内核中oom killer行为的方式有很多，不止修改oom_score_adj值这一种方法。...又因为在不调整oom_score_adj值的情况下，linux内核中的oom killer默认kill掉的，就是占用物理内存最多的那个进程，一般来说，就是我们数据库进程，或其他应用进程，假设这个进程又是线上的一个重要服务
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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