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。
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。
最近gitlab服务会偶发性500，当前机器部署了gitlab、nfs等服务，经过排查发现是nfsd引发oom，导致系统运行不畅。处理过程如下：
PostgreSQL某些时候会耗尽操作系统的各种资源限制，当同一个系统上运行着多个拷贝的服务器或在一个非常大的安装中时尤其如此。本节解释了PostgreSQL使用的内核资源以及你可以采取的用于解决内核资源消耗相关问题的步骤。
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。
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
原文：http://blog.csdn.net/guomsh/article/details/6536915
Docker 上手很容易，但如果将其应用于生产环境，则需要对它有更深入的理解。只有这样，才能确保应用符合我们的预期，或在遇到问题时可及时解决。所以，要想真正掌握 Docker 的核心知识，只靠网络上零散的信息往往是不够的，必须系统性地学习。
某次遇到一个客户尝试用 Java （其实跟具体用什么语言没关系）申请使用 4G 的内存申请，机器（ECS）总内存是 8G，free 的内存也超过 4G，按道理是 OK 的，但总是直接 OOM。
为什么使用容器 docker设计目标: 提供简单的应用打包工具 开发人员和运维人员职责逻辑分离 多环境保持一致性 轻量级 kubernetes设计目标: 集中管理所有容器 资源编排 资源调度 弹性伸缩 资源隔离 容器与虚拟机 [image-20200308101459743.png] 虚拟机比容器多了一层完整的os系统 docker寄居于底层系统之上,能够节省资源开销. [image-20200308103159625.png] docker的资源隔离和网络限制 1. namespace 实现了资源的隔
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
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。
【1】ulimit 与 TCP backlog：1）、修改 ulimit：通过 ulimit 修改 open files 参数，redis 建议把 open files 至少设置成 10032，因为 maxclients 是10000 [客户端的数据是以文件的形式进行保存的] ，另外 redis 内部最多会使用 32 个文件描述符。
在写「垃圾回收-实战篇」时，按书中的一个例子做了一次实验，我觉得涉及的知识点挺多的，所以单独拎出来与大家共享一下，相信大家看完肯定有收获。
Magic SysRq 组合键是一串能直接与 Linux 内核沟通的组合键，允许使用者就算在系统进入死循环濒临崩溃时，直接呼叫系统底层将数据写入档案系统或重新开机，避免尚未写入档案系统与硬盘的数据在开机后消失。在 Linux 系统中，推荐尽量使用 Magic SysRq 组合键而不是直接硬关机。
1.Master写内存快照，save命令调度rdbSave函数，会阻塞主线程的工作，当快照比较大时对性能影响是非常大的，会间断性暂停服务，所以Master最好不要写内存快照。
用户经常因为OOM killer造成数据库崩溃问题来找我们寻求帮助。Out Of Memory killer会杀死PG进程，并且是我们遇到的数据库崩溃问题中首要原因。主机内存不足的原因可能有多种，最常见的有：
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。
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！
再开始这个问题之前，我们先的准备一下环境， mysql 8.027 8G 内存 SSD 磁盘 4核心CPU 。同时通过sysbench来对系统进行测试数据的填充。
有时候，进程突然终止服务，可能是没有资源了，也可能是意外，比如说：因为 OOM 被杀；或者由于 BUG 导致崩溃；亦或者误操作等等，此时，我们需要重新启动进程。
在复杂的分布式系统中，为了验证服务质量、监控告警、流量调度、弹性伸缩等能力，我们需要模拟不同的故障场景。本文将介绍如何使用混沌工具对 Pod/Node 进行内存负载故障注入，以达到指定的内存占用百分比。腾讯云混沌演练平台故障动作：标准集群 Pod/普通节点-内存利用率高。
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。
Sealos 公有云（https://cloud.sealos.io）几乎打爆了市面上所有主流的开源网关，本文可以给大家很好的避坑，在网关选型方面做一些参考。
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。
简单地说，Garbage Collection (GC)就是JVM回收不再使用的对象，释放内存的过程。GC Overhead Limit Exceeded error是java.lang.OutOfMemoryError家族的一员，表示JVM内存被耗尽。接下来看看引起java.lang.OutOfMemoryError: GC Overhead Limit Exceeded错误的原因是什么，以及如何解决这个错误。
某天报警：某台机器部署的一个服务突然无法访问。谨记第一反应登录机器查看日志，因为服务挂掉，很可能因OOM。这个时候在机器的日志中发现了如下的一些信息：
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；
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：
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。
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。
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，
| 导语 企鹅FM近几个版本的外网Crash出现很多OutOfMemory（以下简称OOM）问题，Crash的堆栈都在Thread::start方法上。该文详细分析了发生原因。 ---- 有两种栈： 出现次数最多的一种，称之为 堆栈A。 java.lang.OutOfMemoryError: pthread_create (1040KB stack) failed: Out of memory java.lang.Thread.nativeCreate(Native Method)
今天在折腾我的 NVIDIA Xavier NX 的边缘计算盒子的时候，发现在我执行 lsblk 命令的时候，在块设备列表下面，挂载有 zram 的设备，所以就花点时间去研究了下 zram 相关的技术，在学习的过程中，不断的对未知的知识进行探索，各个击破，融会贯通，这就是学习的过程，写教程分享，也是为了记录自己学习的过程，跟大家一起探讨；
在使用 docker 运行容器时，默认的情况下，docker没有对容器进行硬件资源的限制，当一台主机上运行几百个容器，这些容器虽然互相隔离，但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制，那么容器之间会互相影响，小的来说会导致容器资源使用不公平；大的来说，可能会导致主机和集群资源耗尽，服务完全不可用。
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。
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。
自阿里巴巴开源Android检测内存泄露工具LeakCanary后，腾讯开源了一个在iOS 内存监控组件和一个OOM检测工具。
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
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