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内存溢出(OOM)分析

当JVM内存不足时，会抛出java.lang.OutOfMemoryError. 主要的OOM类型右： Java heap space：堆空间不足 GC overhead limit exceeded : GC开销超出限制 Permgen space：永久代内存不足 Metaspace：元空间内存不足 Unable to create new native thread：无法创建新的本地线程 Ou

linux查询进程被kill的日志 oom killer

OOM Killed 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 log "Out of memory" /var/log/messages "Killed process" #filter logs egrep -i -r

队列内存限制思路防止OOM

前几天在一个开源项目的 github 里面看到这样的一个 pr：光是看这个名字，里面有个 MemorySafe，我就有点陷进去了。我先给你看看这个东西：这个肯定很眼熟吧？我是从阿里巴巴开发规范中截的图。为什么不建议使用 FixedThreadPool 和 SingleThreadPool 呢？因为队列太长了，请求会堆积，

k8s QoS

QoS（Quality of Service）简介 QoS（Quality of Service）简介 QoS（Quality of Service），大部分译为 “服务质量等级”，又译作 “服务质量保证”，是作用在 Pod 上的一个配置，当 Kubernetes 创建一个 Pod 时，它就会给这个 Pod 分配一个 QoS 等级，可以是以下等级之一： Guaranteed：Pod 里的每

多线程使用不当导致的 OOM

转载自：多线程使用不当导致的 OOM 事故总结集锦-多线程使用不当导致的OOM -ExecutorCompletionService的 “套路” 02（一周一更）多线程不当导致的OOM 事故描述从 6 点 32 分开始少量用户访问 App 时会出现首页访问异常，到 7 点 20 分首页服务大规模不可用，7 点 36 分问题解决。

【Kaggle】如何有效避免OOM(out of memory)和漫长的炼丹过程

本文介绍一些避免transformers的OOM以及训练等流程太漫长的方法，主要参考了kaggle notebook Optimization approaches for Transformers | Kaggle，其中梯度累积Gradient Accumulation，冻结Freezing已经在之前的博客中介绍过，本文会依次介绍混合精度训练Automatic Mixed Precision, 8-b

【Kaggle】如何有效避免OOM和漫长的炼丹过程

RabbitMQ消费者消失与 java OOM

原因：下午先是收到钉钉告警有一个消费者系统任务积压，当时以为就是有范围上量没有当回事，后来客服群开始反馈说有客户的数据没有生成。这个时候查看mq的后台，发现任务堆积数量还是很多。这个时候登录一台消费者系统查看日志，发现OOM [2022-07-09 16:40:34.640] [ERROR] [org.spring

K8s的Qos

　　QoS（Quality of Service）简介 QoS（Quality of Service），大部分译为 “服务质量等级”，又译作 “服务质量保证”，是作用在 Pod 上的一个配置，当 Kubernetes 创建一个 Pod 时，它就会给这个 Pod 分配一个 QoS 等级，可以是以下等级之一：　　Guaranteed：Pod 里的每个容器都必须有内存/CPU

服务莫名被kill问题

一：背景　　环境经常发生服务无故挂掉的现象。针对这个现象对服务程序进行分析排查。二：性能问题排查　1、通过Arthas分析程序　　首先通过阿里开源的JVM性能分析工具Arthas检查服务相关的性能指标。通过一段时间的观察，服务内堆内存和GC都正常，其中堆内存大小在一定范围内波动发

发生 OOM 时 JVM 进程就退出吗

不一定，要看是否还有存活的线程，如果有则 JVM 进程不会退出，否则才会退出 JVM 进程什么时候退出需要明确，程序是否退出和发生 OOM 无关，而和当前是否还有存活的非守护线程有关。只要还有运行中的子线程，即使 main 线程结束或异常崩溃了，程序也不会停止。 public class TestThreadRun {

记录一次排查OOM的过程

服务出现了oom：查看类信息发现char[]类型实例特别多，占用堆内存特别大跟踪几个char[]实例的GC root，发现都是保存token信息，并且根都是session 然后查看session的个数，发现有63W 我是用100并发压测的为什么会产生那么多个session？我突然想到我们是前后端分离的，那么前端ajax的时候

Docker java jvm OOM内存溢出问题排查诊断监控

Docker容器内监控查看docker运行状态docker stats cid top 找到耗费关键资源的进程ps -ef|grep java 通过PID找到和top命令输出的PID docker ps 找到进入的容器iddocker exec -it 1231sdf1323 /bin/sh 进入容器jps 或 jps -l -m 找到java 进程pid 查看容器重启次数docker inspect

何为OOM

经常听人说起OOM，一直不明白在说什么，查了一下，原来指的OutOfMemory Error，内存溢出，这个错误常见啊，话说‘OOM’就比‘内存溢出’多一个字啊，说内存溢出不好吗，非要说个OOM。内存溢出，指的是程序需要的内存空间大于系统分配的内存空间，后果就是程序crash;

资源预留 vs 驱逐 vs OOM

转载：https://www.kancloud.cn/pshizhsysu/kubernetes/2206258 Allocatable 资源预留 - 不设cgroup 资源预留 - 设置对应的cgroup 配置建议总结附录参考一资源预留简介 kubelet中有几个参数，通过这几个参数可以为系统进程预留资源，不至于pod把计算资源耗尽，而导致系统操作都

线上应用OOM分析与处理过程记录（excle到处产生内存溢出）

以下内容来自单位同事的技术分享，本人做了简单整理报警内容 16:19:40至16:21:20【10.176.211.166(10073908643)(正式分组_银行卡)】，JVM监控堆内存使用率=99.77%[偏差5.02%]，超过4次堆内存使用率>=95% JVM监控 DUMP文件分析 http://172.31.222.23/10.176.211.166/10.176.211.

Java 死锁排查/JVM分析/OOM 异常快照分析(快照需要配置JVM在OOM时输出保存快照信息)

参考狂神说 Java 如何快速排查死锁？步骤 jdk 自带工具排查查看系统中运行的 java 程序与进程号 jps -l 查看指定进程号的堆栈信息 jstack 进程号专业工具排查 jConsole：可以命令行启动 jconsole Jconsole是JDK自带的监控工具，在JDK/bin目录下可以找到。它用于连接正在

记录OOM导致的core问题

之前发现进程总是会core，而且看core文件也没有什么头绪，后续在通过free -m不断跟踪运行过程的内存状态，发现当free和buffer都快用光的时候，进程就core了。之后通过root查看/var/log/message日志，发现了Out of memory: Kill process字样，基本确认了是内存不足导致的进程被系统筛选

线上发生OOM

线上jvm故障处理思路报错分类 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ------>java堆内存溢出此种情况最常见，一般由于内存泄露或者堆的大小设置不当引起。对于内存泄露，需要通过内存监控软件查找程序中的泄露代码，而堆大小可以通过虚拟机参数-Xms,-Xmx等修改。 java.lang.Ou

linux进程被杀看日志方法

sudo dmesg | tail -7 oom-kill:constraint=CONSTRAINT_NONE,nodemask=(null),cpuset=/,mems_allowed=0-1,global_oom,task_memcg=/user.slice,task=python3,pid=75788,uid=1002 [1274667.460252] Out of memory: Killed process 75788 (python3) total-vm:47140240kB, anon-

spark中broadcast oom 解决方案

错误信息 aused by: java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.spark.util.SparkFatalException at java.util.concurrent.FutureTask.report(FutureTask.java:122) at java.util.concurrent.FutureTask.get(FutureTask.java:206) at org.apache.spark.sql.ex

OOM

1.1内存溢出：（Out Of Memory---OOM）系统已经不能再分配出你所需要的空间，比如你需要100M的空间，系统只剩90M了，这就叫内存溢出例子：一个盘子用尽各种方法只能装4个果子，你装了5个，结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出。比方说栈，栈满时再做进栈必定产生空间溢出，叫上溢，栈空时再做退栈也产生

阿里巴巴Java开发手册

多线程【强制】线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。说明：使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源的开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。

高手总结的9种 OOM 常见原因及解决方案

当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。 1、Java heap space 当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap spac