基本概念: 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,尤其是瞬间占用内存很快的进程,然后防止内存耗尽而自动把该进程杀掉.内核检测到系统内存不足.挑选并杀掉某个进程的过程可以参考内核源代码linux/mm/oom_kill.c,当系统内存不足的时候,out_of_memory()被触发,然后调用select_bad_process()选择一个”bad”进程杀掉.如何判断和选择一个”bad进程呢?linux选择”bad”

感觉中,OutOfMemeryError(内存溢出错误) 是jvm抛出的异常,是不能被捕获的. 直到工作中真的遇到OOM异常,而且tomcat服务还一直对外提供服务. 那么问题来了: 1. OOM 到底能不能被捕获? 2. jvm抛出OOM后,是否就会立即停止运行呢? 3. jvm什么时候会抛出OOM异常? 先来个例子:本例子将会一一体现如上问题:(最好设置jvm最大内存如: -Xmx2m -Xms2m) public class OOMCatchTest { /** * 可以看作是一个消息队列

今天看了下微博,扔物线分享了个内存检测的工具: 内存泄露是 OOM 最常见的原因,但它的侦测需人工排查,往往眼看瞎也未必能找到泄露的内存.Square 新库 LeakCanary 用一种巧妙的思路实现了自动探测内存泄露,这已经帮他们减少了94%的 OOM. 在这篇文中,Square 介绍了这个帅气的库,也提出了一种新颖的获取测试设备的方式:"偷": 是不是这种检测OOm问题的方式比其MAT来说简直爽的一逼一逼的. 这是这个检测工具的官网:https://corner.squareup.

专题:Linux内存管理专题 关键词:OOM.oom_adj.oom_score.badness. Linux内核为了提高内存的使用效率采用过度分配内存(over-commit memory)的办法,造成物理内存过度紧张进而触发OOM机制来杀死一些进程回收内存. 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,为了防止内存耗尽会把该进程杀掉. 1. 关于OOM 内核检测到系统内存不足,在内存分配路径上触发out_of_memory,然后调用select_bad_process()

bash编程的信号捕获: kill -l KILL无法捕捉:   trap 'COMMAND' SIGNAL,    信号捕捉用于:在中途中止时做一些清理操作.   一. trap捕捉到信号之后,可以有三种反应方式:  (1)执行一段程序来处理这一信号  (2)接受信号的默认操作  (3)忽视这一信号      二 第一种形式的trap命令在shell接收到signal list清单中数值相同的信号时,将执行双引号中的命令串. trap 'commands' signal-list trap "

bash编程的信号捕获:  kill -l 显示当前系统可用信号(trap -l)  获取帮助:man 7 single 常用信号: 1) SIGHUP  无须重启进程而让其重读配置文件  2) SIGINT  中断正在运行的进程:相当于Ctrl+c  9) SIGKILL  强制杀死正在运行的进程(直接关闭进程) 15) SIGTERM 正常方式终止正在运行的进程(会关闭进程打开的文件等再终止进程) 18) SIGCONT 让后台停止的进程继续在后台运行,相当于bg命令 19) SIGSTOP

通过执行以下命令,可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解.uptimedmesg | tailvmstat 1mpstat -P ALL 1pidstat 1iostat -xz 1free -msar -n DEV 1sar -n TCP,ETCP 1top其中一些命令需要安装sysstat包,有一些由procps包提供.这些命令的输出,有助于快速定位性能瓶颈,检查出所有资源(CPU.内存.磁盘IO等)的利用率(utilization).饱和度(saturation)和错误(error

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 在MGR测试中,人为制造磁盘满问题后,节点被oom killed 问题描述 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. 在实测过程中,最后发现磁盘满的那个节点,持续时间足够久后,会因为内存消耗过大而最终被OS给OOM Kill. 这个问题我已报告BUG(#104979),

1. 谈谈你对java平台的理解 首先是java最显著的两个特性,一次写入处处运行:还有垃圾收集器gc,gc能够对java内存进行管理回收,程序员不需要关心内存的分配和回收问题 然后谈谈jre和jdk的区别,jre包含了jvm和java类库:jdk除了jvm和java类库,还包含了一些java工具集 常见的垃圾收集器有: Serial GC:串行收集,垃圾回收时会阻塞工作线程 Parallel GC:并行收集,多线程收集,停顿时间短,吞吐量高 CMS:使用标记清除算法,多线程进行垃圾收集 G1:

如果你的Linux服务器突然负载暴增,告警短信快发爆你的手机,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在? 概述通过执行以下命令,可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解. • uptime• dmesg | tail• vmstat 1• mpstat -P ALL 1• pidstat 1• iostat -xz 1• free -m• sar -n DEV 1• sar -n TCP,ETCP 1• top 其中一些命令需要安装sysstat包,有一些由procps包提供.这些命令的

转自:http://www.infoq.com/cn/news/2015/12/linux-performance 如果你的Linux服务器突然负载暴增,告警短信快发爆你的手机,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?来看Netflix性能工程团队的这篇博文,看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断. 概述 通过执行以下命令,可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解. uptime dmesg | tail vmstat 1 mpstat -P ALL 1 pidstat 1

在Linux中每一个进程的数据是存储在一个task_struct结构(定义在sched.h中)中的. struct task_struct { volatile long state; /* -1 unrunnable, 0 runnable, >0 stopped */ struct thread_info *thread_info; atomic_t usage; unsigned long flags; /* per process flags, defined below */ unsi

进程的运行,必须使用内存.下图是Linux中进程中的内存的分布图: 其中最重要的 heap segment 和 stack segment.其它内存段基本是大小固定的.注意stack是向低地址增长的,和heap相反.另外进程的内存地址从0开始,是因为使用的是虚拟内存.所以存在虚拟内存到物理内存的映射.目前服务器一般都是64位的,32位的已经极少了,32为对内存有极大限制. 1. Linux 虚拟内存 Linux是通过虚拟内存的方式来管理内存的.虚拟内存和物理内存之间存在映射关系.当进程在CPU上

Linux系统性能10条命令监控 概述 通过执行以下命令,可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解. uptime dmesg | tail vmstat 1 mpstat -P ALL 1 pidstat 1 iostat -xz 1 free -m sar -n DEV 1 sar -n TCP,ETCP 1 top 其中一些命令需要安装sysstat包,有一些由procps包提供.这些命令的输出,有助于快速定位性能瓶颈,检查出所有资源(CPU.内存.磁盘IO 等)的利用率(utili

Cgroups是control groups的缩写,最初由Google工程师提出,后来编进linux内核. Cgroups是实现IaaS虚拟化(kvm.lxc等),PaaS容器沙箱(Docker等)的资源管理控制部分的底层基础. 百度私有PaaS云就是使用轻量的cgoups做的应用之间的隔离,以下是关于百度架构师许立强,对于虚拟机VM,应用沙盒,cgroups技术选型的理解 本文用脚本运行示例进程,来验证Cgroups关于cpu.内存.io这三部分的隔离效果. 测试机器:CentOS relea

转自:http://imysql.com/2015/05/24/mysql-optimization-reference-1.shtml 本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式.这是上篇. 1.硬件层相关优化 1.1.CPU相关 在服务器的BIOS设置中,可调整下面的几个配

目录 . 进程相关数据结构 ) struct task_struct ) struct cred ) struct pid_link ) struct pid ) struct signal_struct ) struct rlimit . 内核中的队列/链表对象 ) singly-linked lists ) singly-linked tail queues ) doubly-linked lists ) doubly-linked tail queues . 内核模块相关数据结构 ) st

如果你的Linux服务器突然负载暴增,告警短信快发爆你的手机,如何在最短时间内找出Linux性能问题所在?通过以下命令或者工具可以快速定位 top vmstat lsof tcpdump netstat htop iotop iostat uptime dmesg | tail mpstat -P ALL 1 pidstat 1 free -m sar -n DEV 1 sar -n TCP,ETCP 1 IPTraf psacct 或者 acct Monit NetHogs iftop Mon

1.所有的InnoDB表都设计一个无业务用途的自增列做主键,对于绝大多数场景都是如此,真正纯只读用InnoDB表的并不多,真如此的话还不如用TokuDB来得划算: 2.字段长度满足需求前提下,尽可能选择长度小的.此外,字段属性尽量都加上NOT NULL约束,可一定程度提高性能: 3.尽可能不使用TEXT/BLOB类型,确实需要的话,建议拆分到子表中,不要和主表放在一起,避免SELECT * 的时候读性能太差. 4.读取数据时,只选取所需要的列,不要每次都SELECT *,避免产生严重的随机读问题

从一个比较有意思的题开始说起,最近要找工作无意间看到一个关于unix/linux中fork()的面试题: #include<sys/types.h> #include<stdio.h> #include<unistd.h> int main(void) { int i; ]={,,,,,,,,}; ;i<;i++) { fork(); printf("+"); //write("/home/pi/code/test_fork/test

  本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了. 1.硬件层相关优化 1.1.CPU相关 在服务器的BIOS设置中,可调整下面的几个配置,目的是发挥CPU最大性能,或者避免经典的NUMA问题: 1.选择Performance Per Watt Optimized(DAPC)模式,发挥CPU最大性能,跑DB这种通常需要高运算量的服务就不