http://blog.csdn.net/tenfyguo/article/details/9409743 http://blog.csdn.net/tenfyguo/article/details/50185915 http://blog.chinaunix.net/uid-20788636-id-4308527.html http://www.furion.info/649.html Linux下有3种Overcommit的策略(参考内核文档:vm/overcommit-accounting…

相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练,将内存OOM问题定位三板斧分享出来,希望对大家也有帮助. 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 不妨设服务进程PID为10765(没错,就是CPU占用高的那个倒霉的进程<线上服务CPU100%问题快速…

转自:架构师之路,http://mp.weixin.qq.com/s/iOC1fiKDItn3QY5abWIelg 相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 不妨设服务进程PID为10765. 解决思路 Java服务OOM,最常见的原因为: 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存…

相信大家都有感触,线上服务内存OOM的问题,是最难定位的问题,不过归根结底,最常见的原因: 本身资源不够 申请的太多 资源耗尽 58到家架构部,运维部,58速运技术部联合进行了一次线上服务内存OOM问题排查实战演练,将内存OOM问题定位三板斧分享出来,希望对大家也有帮助. 题目 某服务器上部署了Java服务一枚,出现了OutOfMemoryError,请问有可能是什么原因,问题应该如何定位? 解决思路 Java服务OOM,最常见的原因为: 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存 某一…

前言 前一段时间,公司同事的一个线上服务OOM的问题,我觉得挺有意思的,在这里跟大家一起分享一下. 我当时其实也参与了一部分问题的定位. 1 案发现场 他们有个mq消费者服务,在某一天下午,出现OOM了,导致服务直接挂掉. 当时我们收到了很多内存的报警邮件. 发现问题之后,运维第一时间,帮他们dump了当时的内存快照,以便于开发人员好定位问题. 之后,运维重启了该服务,系统暂时恢复了正常. 大家都知道,如果出现了线上OOM问题,为了不影响用户的正常使用,最快的解决办法就是重启服务. 但重启服务治…

服务器上部署了Java服务,出现了OutOfMemoryError,问题应该如何定位? 解决思路 Java服务OOM,最常见的原因为: 有可能是内存分配确实过小,而正常业务使用了大量内存 某一个对象被频繁申请,却没有释放,内存不断泄漏,导致内存耗尽 某一个资源被频繁申请,系统资源耗尽,例如:不断创建线程,不断发起网络连接 更具体的,可以使用以下的一些工具逐一排查. 一.查发生了OOM的进程 工具:top 方法: 执行top -d 1 -c,每秒刷新一次,显示进程运行信息列表 键入M (大写m),…

最近接连遇到两个情况就是接连进程把kill掉 第一个情况就是有一个java进程被kill了.原因是我这个服务器上海部署了一个node服务,这个node服务大家都不熟悉.所以在使用的时候没有注意内存的使用, 后来我通过打点发现这个node服务的内存是一直在增长,最后系统资源紧张.从而触发OOM Killer,不幸的是我的java进程中招了 这里打点我用的是下面: #!/bin/bash # 定时收集java服务metrics # 参数: post_influxdb_write='http://10…

近期,线上一些内存占用比較敏感的应用.在訪问峰值的时候,偶尔会被kill掉,导致服务重新启动.发现是Linux的out-of-memory kiiler的机制触发的. http://linux-mm.org/OOM_Killer oom kiiler会在内存紧张的时候,会依次kill内存占用较高的进程,发送Signal 15(SIGTERM).并在/var/log/message中进行记录.里面会记录一些如pid,process name.cpu mask,trace等信息,通过监控能够发现类似…

案发现场 昨天晚上突然短信收到 APM (即 Application Performance Management 的简称),我们内部自己搭建了这样一套系统来对应用的性能.可靠性进行线上的监控和预警的一种机制)大量告警 画外音: 监控是一种非常重要的发现问题的手段,没有的话一定要及时建立哦 紧接着运维打来电话告知线上部署的四台机器全部 OOM (out of memory, 内存不足),服务全部不可用,赶紧查看问题! 问题排查 首先运维先重启了机器,保证线上服务可用,然后再仔细地看了下线上的日志…

一.问题情况 最近用户反映系统响应越来越慢,而且不是偶发性的慢.根据后台日志,可以看到系统已经有oom现象. 根据jdk自带的jconsole工具,可以监视到系统处于堵塞时期.cup占满,活动线程数持续增加,堆内存接近峰值. 二.分析情况 使用jconsole分析: 找到jdk安装路径,点击bin目录下的jconsole.exe,运行.…