Linux在内存用尽的情况下,整个界面,包括tty和ctrl-alt-F1都会卡住难以响应.虽然Linux内核有OOM Killer机制杀掉吃内存的进程,但经常内存用尽时连OOM Killer都无法动作. 本篇讲述如何用cgroups限制内存防止整个Linux因内存用尽卡死. 因内存用尽卡住时怎么办 如果鼠标还能动一点,可以尝试在top中杀掉吃内存的进程.但这时想进入top并kill -9都很难.ctrl-alt-F1都会卡. 如果鼠标完全不能动,可以等待15分钟左右,OOM Killer可能会

From: http://hustcat.github.io/about/ Linux中进程内存与cgroup内存的统计 在Linux内核,对于进程的内存使用与Cgroup的内存使用统计有一些相同和不同的地方. 进程的内存统计 一般来说,业务进程使用的内存主要有以下几种情况: (1)用户空间的匿名映射页(Anonymous pages in User Mode address spaces),比如调用malloc分配的内存,以及使用MAP_ANONYMOUS的mmap:当系统内存不够时,内核可以

Hi ,我是 Zorro .这是我的微博地址,我会不定期在这里更新文章,如果你有兴趣,可以来关注我呦. 另外,我的其他联系方式: Email: mini.jerry@gmail.com QQ: 30007147 本文PDF 在聊 cgroup 的内存限制之前,我们有必要先来讲解一下: Linux 内存管理基础知识 free 命令 无论从任何角度看, Linux 的内存管理都是一坨麻烦的事情,当然我们也可以用一堆.一片.一块.一筐来形容这个事情,但是毫无疑问,用一坨来形容它简直恰当无比.在理解它之

测试环境centos7 ,内核版本4.20 内核使用cgroup对进程进行分组,并限制进程资源和对进程进行跟踪.内核通过名为cgroupfs类型的虚拟文件系统来提供cgroup功能接口.cgroup有如下2个概念: subsystem:用于控制cgroup中的进程行为的内核组件,可以在/proc/cgroups查看所有支持的subsystem,subsystem也别称为resource controller:第二列为croup id:第三列为cgroup中进程数目. # cat /proc/cg

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

http://blogs.360.cn/360xitong/2013/05/02/mem-cgroup%E7%9B%AE%E5%BD%95%E6%97%A0%E6%B3%95%E6%B8%85%E7%90%86%E9%97%AE%E9%A2%98%E5%88%86%E6%9E%90/ Cgroup(Control Group)是内核提供的资源隔离的技术,用于对Linux 系统中用户态进程使用的资源进行隔离,核心思想是:把进程分组,然后为进程组分配资源(包括内存.CPU.IO等).其中Mem Cg

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

0x00 前言 在这篇文章中,我选择了过去一周Unity官方社区交流群中比较有代表性的几个问题,总结在这里和大家进行分享.同时,也欢迎大家加入我们这个讨论干货的官方技术群,交流看法分享经验. Unity官方社区交流群:629212643 0x01 Editor Q: 请问可以通过script修改Scene View的Shading Mode吗? A:可以通过脚本来修改Scene View的Shading Mode,只需要修改UnityEditor.SceneView.lastActiveScen

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()

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一

kmalloc kzalloc vmalloc malloc 和get_free_page()的区别 一.简述 1. kmalloc申请的是较小的连续的物理内存,虚拟地址上也是连续的.kmalloc和get_free_page最终调用实现是相同的,只不过在调用最终函数时所传的flag不同而已.除非被阻塞否则他执行的速度非常快,而且不对获得空间清零. 2.get_free_page()申请的内存是一整页,一页的大小一般是128K. 3.kzalloc 先是用 kmalloc() 申请空间 , 然后

为了快速构建项目,使用高性能框架是我的职责,但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱. 探究的过程是痛苦并激动的,痛苦在于完全理解甚至要十天半月甚至没有机会去应用,激动在于技术的相同性,新的框架不再是我焦虑. 每一个底层细节的攻克,就越发觉得自己对计算机一无所知,这可能就是对知识的敬畏. 新IO和传统IO-intsmaze 新IO和传统IO都是用于进行输入/输出.  新IO采用了内存映射的方式来处理输入/输出,新IO将文件或文件的一段区域映射到内存中,这样就可以像访问内存一样访问文件了,通过

今天为了求解hiveserver占用内存过大的问题,特地加了hive在apache的邮件列表,讨论半天.特别说的是 里面的人确实很热情啊 ,外国人做事确实很认真,讨论帖发的时候都狠详细. 粘出一些记录: Did you update your JDK in last time? A java-dev told me that could be a issue in JDK _26 (https://forums.oracle.com/forums/thread.jspa?threadID=230

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

转自:http://blog.csdn.net/u010954257/article/details/54178160 最近在做一个大并发服务的测试(目前测到86万,当然有大量长连接,每天打的日志高到170多g,不打算继续测了),业务系统为反向代理ATS,服务的内容为动态域名,大部分的url很长,不过打开后的值只是0或1这样的标记. 当服务器在几万并发时,一般不需要考虑TCP连接消耗内存的问题,但当服务器承载几十万并发时,会暴漏出各种的问题,因此不得不考虑TCP连接对内存资源的消耗,当然跑到86

需求:将redis内存从1G扩展到3G,不中断服务 1.打开客户端 # redis-cli -p 6391 2.查看当前值 redis 127.0.0.1:6391> config get maxmemory 1) "maxmemory" 2) "1073741824" 3.设置内存为3G redis 127.0.0.1:6391> config set maxmemory 3221225472 4.查看修改后的值 redis 127.0.0.1:639

本文转载自:https://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3751826.html 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 release 6.4 (Final) 启动Cgroups service cgconfig start #开启cgroups服

/LARGEADDRESSAWARE 选项通知链接器应用程序可处理大于 2 GB 的地址. 在 64 位编译器中,默认情况下启用此选项. 在 32 位编译器中,如果未在链接器行上指定 /LARGEADDRESSAWARE,则将启用 /LARGEADDRESSAWARE:NO. 如果用 /LARGEADDRESSAWARE 来链接应用程序,则 DUMPBIN /HEADERS 将显示该效果的信息. 在 Visual Studio 开发环境中设置此链接器选项 打开该项目的“属性页”对话框. 有关详细

   http://hi.baidu.com/suofang/blog/item/49c637c71c0afbd0d1006028.html  上次用weblogic 把 -XmxXXXX 设成2G,就启动不起来,设小点就起来了,当时很气,怎么2G都起不了,今天在看到了一篇解释,转过来了 这 次一位老友提出了这个问题,记得当年一个java高手在blogjava提出后,被骂得半死.      大家使用java -XmxXXXX -version版本得出了不同的结论.后来老友说大概是1800M左右,

1.spark 2.2内存占用计算公式 https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80914283 2.spark on yarn内存分配** 本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,

服务器体系与共享存储器架构 日期 内核版本 架构 作者 GitHub CSDN 2016-06-14 Linux-4.7 X86 & arm gatieme LinuxDeviceDrivers Linux内存管理 http://blog.csdn.net/vanbreaker/article/details/7579941 #1 前景回顾 前面我们讲到服务器体系(SMP, NUMA, MPP)与共享存储器架构(UMA和NUMA) #1.1 UMA和NUMA两种模型 共享存储型多处理机有两种模型