原文：http://blog.csdn.net/guomsh/article/details/6536915
前阵子处理这样一个案例，某客户的实例 mysqld 进程内存经常持续增加导致最终被 OOM killer。作为 DBA 肯定想知道有哪些原因可能会导致 OOM（内存溢出）。
昨天帮助一个网友处理了一个数据库异常宕机的问题，简单记录一下。 说到这个问题，也是一位网友给我发邮件说有一个数据库环境，会突然出现宕机的情况，想让我帮忙分析一下问题的原因。我一听这个问题就来了兴趣。大大小小的宕机问题也接触了不少，这个问题还是值得探究的。 我首先得到了这位朋友提供的alert日志。简单看了下，近期没有发现什么明显的异常信息。但是看到日志中去年的时候，有这样的一段内容。 Mon Sep 19 14:38:17 2016 WARNING: Heavy swapping observ
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。
有时候出现了环境问题，对比是一种很好的方式，如果对比得当，可以避免反复的出现问题，可以根据对比的情况推理出一些可能出现的情况或者问题。 如果对比不当，很可能得出错误的结论。今天就简单举几个例子来说明一下。 MySQL重启的对比 之前出现过一次备机的硬件故障，但是庆幸的是幸亏是备机，备机上意味值有备库，但是实际发现备机上的备库和主库没什么关联，也是让人直冒冷汗，那就搭建备 库吧，结果发现主库没有开启binlog，这种情况下是没有任何办法的，所以在评估之后，发现还有一套环境也是同样的问题，所以就申请了窗口时间来
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。
1.1 客户端一般通过tidb来连接TiDB集群，一般OOM之后可能会出现Lost Connection to MySQL Server during query
Linux alarm 2.6.9-67.ELsmp #1 SMP Wed Nov 7 13:58:04 EST 2007 i686 i686 i386
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；
表示从awk开始执行后，按照记录分隔符读取的数据次数，默认的记录分隔符为换行符，因此默认的就是读取的数据行数。
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。
dmesg | tail 是否存在oom-killer或tcp drop等错误信息
平时的工作中经常碰到很多疑难问题的处理，在解决问题的同时，有一些工具起到了相当大的作用，在此书写下来，一是作为笔记，可以让自己后续忘记了可快速翻阅，二是分享，希望看到此文的同学们可以拿出自己日常觉得帮助很大的工具，大家一起进步。
平时的工作中经常碰到很多疑难问题的处理，在解决问题的同时，有一些工具起到了相当大的作用，在此书写下来，一是作为笔记，可以让自己后续忘记了可快速翻阅，二是分享，希望看到此文的同学们可以拿出自己日常觉得帮助很大的工具，大家一起进步。 闲话不多说，开搞。
在docker容器中运行Node.js应用程序时，传统的内存参数调整并不总是按预期工作。本文我们将阐述在基于容器的Node.js应用程序内存参数调优中并不总是有效的原因，并提供了在容器环境中使用Node.js应用程序时可以遵循的建议和最佳实践。
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这是一篇来源于阿里内部技术论坛的文章，原文在阿里内部获得一致好评。作者已经把这篇文章开放到云栖社区中供外网访问。文章内容做了部分删减，主要删减掉了其中只有阿里内部才能使用的工具的介绍，并删减掉部分只有通过阿里内网才能访问到的链接。
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。
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
本文详细介绍了Linux系统中的free命令的使用方法以及关键参数的含义，这可能是你见过的关于free命令最详细的一篇文章了，绝对值得你收藏。
是这样的，我前两天遇到一个问题，需要排查一下，有个排查需要使用到的命令我死活想不起来。
本文由马哥教育面授班25期学员推荐，转载自互联网，作者为Alli，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 本文详细介绍了Linux系统中的free命令的使用方法以及关键参数的含义，这可能是你见过的关于free命令最详细的一篇文章了，绝对值得你收藏。 free命令显示了Linux系统中物理内存、交换分区的使用统计信息。 指标说明 使用free命令查看内存信息，最重要的是理解当前系统的可用内存并不是直接看 free 字段就可以看出来的，应该参考的是 可用内存 = free
内存问题，脑瓜疼脑瓜疼。脑瓜疼的意思，就是脑袋运算空间太小，撑的疼。本篇是《荒岛余生》系列第三篇，让人脑瓜疼的内存篇。其余参见：
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。
这是查看平均负载的快速方法，该平均负载指示要运行的任务(进程)的数量。在Linux系统上，这些数字包括要在CPU上运行的进程以及在不可中断I / O(通常是磁盘I / O)中阻塞的进程。这给出了资源负载(或需求)的高级概念，然后可以使用其他工具进一步探索。
开发人员反馈，有一台服务器内存几乎被 MySQL 耗尽了，执行 top 命令，输出如下：
Docker Daemon 是负责维护Docker 运行的守护进程，担负着资源管理、任务调度等多项功能。
docker容器可以理解为在沙盒中运行的进程。这个沙盒包含了该进程运行所必须的资源，包括文件系统、系统类库、shell 环境等等。但这个沙盒默认是不会运行任何程序的。你需要在沙盒中运行一个进程来启动某一个容器。这个进程是该容器的唯一进程，所以当该进程结束的时候，容器也会完全的停止。
通过上篇文章的学习，我们学会了如何查看当前 cgroup 的信息，如何通过操作 /sys/fs/cgroup 目录来动态设置 cgroup，也学会了如何设置 CPU shares 和 CPU quota 来控制 slice 内部以及不同 slice 之间的 CPU 使用时间。本文将把重心转移到内存上，通过具体的示例来演示如何通过 cgroup 来限制内存的使用。
Java 开发人员肯定都知道 JDK的 bin 目录中有 “java.exe”、“javac.exe” 这两个命令行工具。下面主要介绍一些监视虚拟机和故障处理的工具。
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。
今天对一个pod进行内存资源调整后, 一直卡在ContainerCreating的状态, 执行describe命令查看该 Pod 详细信息后发现如下 。
在一个阳光明媚的下午，电脑右下角传来一片片邮件提醒，同时伴随着微信钉钉的震动，打开一看，应用各种出错，天兔告警，数据库服务器内存爆红，Mysql数据库实例挂掉了。
在前几天搭建好备库之后，因为同步文件着实花了些时间，首先配置备库能够正常接收归档，然后内核参数也基本没有设置，简单使用脚本算出一个 Hugepage的值，就直接改了。当时从数据库日志中确实也没有发现hugepage启用的情况，但是因为不是很影响备库的性能，自己就没有重视。 结果早上的时候，首先受到了一封报警邮件。 ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: DG_issue -----------------------------
最近开发提了几个需求，需要把几个线上的分布式的表整合到统计系统中方便统计，看来分久必合，合久必分，当时的分开考虑，肯定没有想到以后会整合起来，这 可对我们是一些额外的工作，这个时候增量数据的问题就摆在
快过春节了，对于巡检工作真是非常重要的一环，也是考验巡检的力度的一种方式，及早发现问题，及时解决，就会避免很多“到时候再说”的问题。 当然公司层面也有一些巡检要求，我自己也总结了一下，发现还是需要写一部分，然后不断完善。主要分为下面的几个部分来阐述。 检查ILO可用性和使用情况... ILO模块没有开启... ILO密码错误... ILO超过最大用户连接数限制... ILO在不同的硬件产品版本和浏览器的兼容性... ILO页面和JAVA的版本关系... 操作系统版本... 操作系
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。
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。
系统巡检是对于服务巡检的第一站，所以在这里我们要做好第一班岗，如果系统巡检稀里糊涂，那么后续的数据库服务巡检效果也会大打折扣。
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