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。
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。
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，
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。
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。
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
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
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
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。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html
内核和处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率，会在称为页面的内存组中创建内存映射，其中每个页面的大小是处理器的详细信息。尽管大多数处理器也支持更大的容量，但通常有4 KB，Linux称其为 hugepage大页面。内核可以从其自己的空闲列表中为物理内存页面请求提供服务，内核为每个DRAM组和CPU维护这些请求以提高效率。内核自己的软件也通常通过内核分配器(例如slab分配器)从这些空闲列表中消耗内存。
原文：http://blog.csdn.net/guomsh/article/details/6536915
swap空间对于操作系统来说比较重要，当我们使用操作系统的时候，如果系统内存不足，常常会将一部分内存数据页进行swap操作，以解决临时的内存困境。swap空间由磁盘提供，对于高并发场景下，swap空间的使用会严重降低系统性能，因为它引入了磁盘IO操作。
熟悉STL的同学始终都绕不过的一个地方，尤其是面试时也会被问及容器的知识点：vector。
在Android系统中，进程可以大致分为系统进程和应用进程两大类。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
Linux内核涉及进程和程序的所有算法都围绕一个名为task_struct的数据结构建立，该结构定义在/usr/include/sched.h中;task_struct数据结构提供了两个链表表头，用于实现进程家族关系;
有时候我们会发现系统中某个进程会突然挂掉，通过查看系统日志发现是由于 OOM机制 导致进程被杀掉。
业务在上容器云的过程中发现容器不知原因被重建,查看message信息可以看到当 oom_score_adj配置为1，对应score值为0的进程杀完后如果系统还是触发oom时就开始杀pause进程。
使用 Kubernetes 时，内存不足 (OOM) 错误和 CPU 节流是云应用程序中资源处理的主要难题。
距离上个版本已经过去了一个多月，Docker 于近日发布了 v20.10.6 版本，还有 Docker Desktop 也发布了新版。这个版本中除了带来了 M1 的支持外，还带来了很多值得关注的内容，我们一起来看看吧！
在前面的文章Android进程保活一文中，对于LowMemoryKiller的概念做了简单的提及。LowMemoryKiller简称低内存杀死机制。简单来说，LowMemoryKiller(低内存杀手)是Andorid基于oomKiller原理所扩展的一个多层次oomKiller，OOMkiller(Out Of Memory Killer)是在Linux系统无法分配新内存的时候，选择性杀掉进程，到oom的时候，系统可能已经不太稳定，而LowMemoryKiller是一种根据内存阈值级别触发的内存回收的机制
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。
oom_adj 值是 Linux 内核为每个进程分配的 , 该值可以反映进程的优先级 ;
不允许容器消耗宿主机太多的内存是非常重要的。在 Linux 主机上，如果内核检测到没有足够的内存来执行重要的系统功能，它会抛出 OOME 或 Out of Memory 异常，并开始终止进程以释放内存。任何进程都会被杀死，包括 Docker 和其他重要的应用程序。如果杀错进程，可能导致整个系统瘫痪。
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。
在对MySQL 8.0.26 vs GreatSQL 8.0.25的对比测试过程中，有一个环节是人为制造磁盘满的场景，看看MGR是否还能正常响应请求。
C语言使用 malloc函数动态在堆上分配内存。malloc根据字节数的参数。如果无法分配内存，该函数将返回指向已分配内存的指针或 NULL 指针。
QOS是K8S中的一种资源保护机制，其主要是针对不可压缩资源比如内存的一种控制技术。比如在内存中，其通过为不同的Pod和容器构造OOM评分，并且通过内核策略的辅助，从而实现当节点内存资源不足的时候，内核可以按照策略的优先级，优先kill掉那些优先级比较低（分值越高，优先级越低）的Pod。
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