所谓假死现象，是指 Linux 内核 Alive，但是其上的某个或所有操作的响应变得很慢的现象。
OpenSSH 可以使用tun/tap设备来创建一个加密隧道，SSH隧道类似mode TCP模式下的OpenVPN，对于有需求快速设置一个基于IP的VPN来说非常方便。使用SSH隧道的优点：
背景描述 某项目结构图如下(前端交互式体验及对象存储为主，Redis 及 rds 负载较小没有画出)： web1 和 web2 是两个 Apache，publisher1 和 publisher2 是
进入group -> Settings -> CI/CD -> Runners -> Group Runners
Kubernetes高可用一般建议大于等于3台的奇数台,我使用3台master来做高可用，如果是虚机的话不最好不要克隆
Apache Hadoop2.2.0作为新一代hadoop版本，突破原来hadoop1.x的集群机器最多4000台的限制，并有效解决以前常遇到的OOM（内存溢出）问题，其创新的计算框架YARN被称为hadoop的操作系统，不仅兼容原有的mapreduce计算模型而且还可支持其他并行计算模型。
最近一台 CentOS 服务器，发现内存无端损失了许多，free 和 ps 统计的结果相差十几个G，非常奇怪，后来Google了许久才搞明白。
安装kubelet 创建kubelet bootstrap kubeconfig文件
1. 前言 新增俩台node节点加进k8s集群。 2. 初始化 2.1 安装依赖包 以下操作均在所有机器操作 yum install -y epel-release conntrack ntpdate ntp ipvsadm ipset jq iptables curl sysstat libseccomp wget unzip net-tools fuse-devel fuse fuse-libs 2.2 关闭防火墙 systemctl stop firewalld systemctl disable
谈一下你最擅长的开发环境 (OS, Editor, Browsers, Tools etc.)
概述. 5月12日，全球突发的比特币勒索病毒（WannaCry）疯狂袭击公共和商业系统事件！英国各地超过40家医院遭到大范围网络黑客攻击，国家医疗服务系统（NHS）陷入一片混乱。中国多个高校校园网也集体沦陷。 WannaCry正是利用了过时的SMBv1协议中的一个漏洞，而SMBv1协议在Windows中默认是开启的。 使用Ansible快速关闭SMBv1协议. 虽然大多数企业都使用Linux服务器，但是仍然有很多企业中可能有成千上百台Windows服务器，如何实现快速批量关闭Win
#最近写了一个小程序，在购买的乞丐版腾讯云服务器上跑起来了tomcat、redis、mysql… #怪事就这样开始了… #先是redis莫名其妙被杀掉… #接下来tomcat也莫名其妙的被杀掉… #redis怎么启动不出10min,他就悄无声息的没了…很神奇，日志也没有被杀掉的记录… #查看oom killer的日志也没有…难道累了自刀了？显然不可能… #我又寻思难道是java里设置的最小空闲连接数量问题？(此时已经进入无脑的瞎蒙状态)显然怎么改依然无济于事…Orz… #凌晨了，此时超级安静的环境下，一股力量让我敲下了
TencentOS Server( 又名Tencent Linux 简称Tlinux) 是腾讯针对云的场景研发的 Linux 操作系统，提供了专门的功能特性和性能优化，为云服务器实例中的应用程序提供高性能，且更加安全可靠的运行环境。Tencent Linux 使用免费，在 CentOS（及发行版）上开发的应用程序可直接在 Tencent Linux 上运行，用户还可持续获得腾讯云的更新维护和技术支持。
GitLab Runner是一个开源项目，用于运行您的作业并将结果发送回GitLab。它与GitLab CI一起使用，GitLab CI是GitLab随附的开源持续集成服务，用于协调作业。
最近在看百度PaddleNlp的模型，本着是骡子是马先拿出来溜溜的原则，于是根据指导安装了Paddle，下载了 短文本语义匹配的模型。
今天要探讨的是最近不知道为什么突然间火起来的面试题：当JAVA程序出现OOM之后，程序还能正常被访问吗？答案是可以的，很多时候他并不会直接导致程序崩溃，而是JVM会抛出一个error，告知你程序内存溢出了。当然也要分操作系统。
这段代码非常简单，就是先用mmap的方式，为该进程分配10GiB的虚拟内存，然后再用page写的方式，让操作系统为这10GiB虚拟内存，分配对应的物理内存，最后sleep，等待我们测试。
其他更多前置准备见：https://kubernetes.io/zh/docs/setup/independent/install-kubeadm/
随着Kubernetes 1.25关于cgroup v2 特性的正式发布（GA）, kubelet容器资源管理能力得到加强。本文针对K8s迁移cgroup v2做了如下的checklist，主要分为：cgroup v2是什么，对于K8s意味着什么以及如何迁移等相关内容。
现在要做某个 arm 平台的的交叉编译环境， 交叉编译依赖和工具包大小 5G 左右， 特别大。
本文是描述Linux virtual memory运行参数的第二篇，主要是讲OOM相关的参数的。为了理解OOM参数，第二章简单的描述什么是OOM。如果这个名词对你毫无压力，你可以直接进入第三章，这一章是描述具体的参数的，除了描述具体的参数，我们引用了一些具体的内核代码，本文的代码来自4.0内核，如果有兴趣，可以结合代码阅读，为了缩减篇幅，文章中的代码都是删减版本的。按照惯例，最后一章是参考文献，本文的参考文献都是来自linux内核的Documentation目录，该目录下有大量的文档可以参考，每一篇都值得细细品味。
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。
问题背景：一次启动本地应用，两分钟过后自动退出，通过日志并未发现任何异常状况，莫名其妙的应用就自动被杀掉了；
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。
建议初学者看视频学习，不推荐看书。入门视频选择非常重要，最好是通俗易懂、深入浅出的教学视频。如果入门视频选的不好，不知所云，容易产生厌倦心理：“从入门到放弃”。关于java书籍，前期的学习个人不推荐直接看书：书本较为枯燥、不直观、容易分心、可能坚持不下来。
应用程序出现OOM异常，你是否仍然通过看日志的方式去排查问题（该方式定位解决问题是大概率的巧合而已）？正确的排查方案是进行dump文件分析，你知道为什么吗？
这件事是真实的发送在我们的生产环境上，其中的一台服务器上跑着 4 个 jar 程序，隔三差五的会发送进程突然消失的问题。
通常来看，Redis开发和运维人员更加关注的是Redis本身的一些配置优化，例如AOF和RDB的配置优化、数据结构的配置优化等，但是对于操作系统是否需要针对Redis做一些配置优化不甚了解或者不太关心，然而事实证明一个良好的系统操作配置能够为Redis服务良好运行保驾护航。
那个傻子是不是疯了？不知道作为所谓的“技术”人员，大家是如何面对的，如何解决？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。
Linux内核给每个进程都提供了一个独立的虚拟地址空间，并且这个地址空间是连续的。Linux的空间又分为内核空间和用户空间，在32位中，内核空间占1G，用户空间占3G；而在64位中，内核空间和用户空间各占128T。如图3-24所示。
值此七夕佳节，烟哥放弃了无数妹纸的邀约，坐在电脑面前码字，就是为了给读者带来新的知识，这是一件伟大的事业！ 好吧，实际情况是没人约。为了化解尴尬，我决定卖力写文章，嗯，一定是我过于屌丝！ 好了，开始说重点。今天讲的这个问题
查看系统日志，显示内存不足，杀死了一个java进程，可以推测，就是tomcat惨遭了毒手，
外界的刁难，挑战。。。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。。。
The OOM Killer 是内核中的一个进程，当系统出现严重内存不足时，它就会启用自己的算法去选择某一个进程并杀掉. 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. 这是为了保证进程在真正使用的时候有足够的内存，因为进程在申请内存后并不一定立即使用，当真正使用的时候，可能部分内存已经被回收了。
Open Container Initiative(OCI)目前有2个标准：runtime-spec以及image-spec。前者规定了如何运行解压过的filesystem bundle。OCI规定了如何下载OCI镜像并解压到OCI filesystem bundle，这样OCI runtime就可以运行OCI bundle了。OCI(当前)相当于规定了容器的images和runtime的协议，只要实现了OCI的容器就可以实现其兼容性和可移植性。implements中列出了部分OCI标准的实现。本文不讨论windows下的实现，具体参见Open Container Initiative Runtime Specification
Java 凭借着自身活跃的开源社区和完善的生态优势，在过去的二十几年一直是最受欢迎的编程语言之一。步入云原生时代，蓬勃发展的云原生技术释放云计算红利，推动业务进行云原生化改造，加速企业数字化转型。
在启动一个Springboot工程时，抛出一项“Cannot allocate memory”异常，很明显，是因为内存分配原因导致的OOM异常导致JVM宕掉。跟随log，查看JVM hs_err_pid24442.log文件。
Linux alarm 2.6.9-67.ELsmp #1 SMP Wed Nov 7 13:58:04 EST 2007 i686 i686 i386
#################################################### 真机上实现别名的定义,修改配置文件
KIND 是我一直参与，也日常一直在使用的项目，用于快速的在本地或者 CI 环境中启动 Kubernetes 集群。
作者简介：许庆伟，Linux Kernel Security Researcher & Performance Developer 众所周知，Linux内核和CPU处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率，在一个称为页的内存组中创建一个内存映射，其中每个页的大小根据处理器的实际情况而来。尽管大多数处理器也支持更大的页，但默认通常是4 KB,。内核可以从页空闲列表中为物理内存页的申请提供分配，并且为了提高效率，为每个DRAM组和CPU均设计了维护这些请求的方案。内核程序可以通过分配器(比如slab分配
昨天在Spark Sql上执行几条涉及数据量几百G的Sql语句时频繁失败，日志中出现大量以下错误：
前言： 前文《内存映射技术分析》描述了虚拟内存的管理、内存映射；《物理内存管理》介绍了物理内存管理。 本篇介绍一下内存回收。内存回收应该是整个Linux的内存管理上最难理解的部分了。 分析： 1，PFRA Page Frame Reclaim Algorithm，Linux的内存回收算法。 不过，PFRA和常规的算法不同。比如说冒泡排序或者快速排序具有固定的时间复杂度和空间复杂度，代码怎么写都差不多。而PFRA则不然，它不是一个具体的算法，而是一个策略---什么样的情况下需要做内存回收，什么样的page
1. Containerd 的前世今生 很久以前，Docker 强势崛起，以“镜像”这个大招席卷全球，对其他容器技术进行致命的降维打击，使其毫无招架之力，就连 Google 也不例外。Google 为了不被拍死在沙滩上，被迫拉下脸面（当然，跪舔是不可能的），希望 Docker 公司和自己联合推进一个开源的容器运行时作为 Docker 的核心依赖，不然就走着瞧。Docker 公司觉得自己的智商被侮辱了，走着瞧就走着瞧，谁怕谁啊！ 很明显，Docker 公司的这个决策断送了自己的大好前程，造成了今天的悲剧。
理解硬件访问内存的原理,MMU和页表；澄清Linux内核ZONE，buddy，slab管理；澄清用户空间malloc与内核关系，Lazy分配机制；澄清进程的内存消耗的vss,rss,pss,uss概念；澄清内存耗尽的OOM行为；澄清文件背景页面与匿名页，page cache与swap；澄清内存的回收、dirty page的写回，以及一些内存管理/proc/sys/vm sysctl配置的幕后原理；DMA和cache一致性，IOMMU等;给出一些内存相关的调试和优化方法；消除网上各种免费资料的各种误解。
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