cgroup内存限制 memory.failcnt memory.limit_in_bytes memory.usage_in_bytes memory.max_usage_in_bytes memory.memsw.failcnt memory.memsw.limit_in_bytes memory.memsw.max_usage_in_bytes memory.memsw.usage_in_bytes memory.soft_limit_in_bytes memory.oom_control

一.发现问题 在一次系统上线后,我们发现某几个节点在长时间运行后会出现内存持续飙升的问题,导致的结果就是Kubernetes集群的这个节点会把所在的Pod进行驱逐OOM:如果调度到同样问题的节点上,也会出现Pod一直起不来的问题.我们尝试了杀死Pod后手动调度的办法(label),当然也可以排除调度节点.但是在一段时间后还会复现,我们通过监控系统也排查了这段时间的流量情况,但应该和内存持续占用没有关联,这时我们意识到这可能是程序的问题. 二.现象-内存居高不下 发现个别业务服务内存占用触发告警,

Table of Contents 1 linux 1.1 proc filesystem 1.1.1 /proc 1.1.1.1 /proc/meminfo 1.1.1.2 /proc/stat 1.1.1.3 /proc/swaps 1.1.1.4 /proc/cmdline 1.1.1.5 /proc/uptime 1.1.1.6 /proc/version 1.1.1.7 /proc/mounts 1.1.1.8 /proc/modules 1.1.1.9 /proc/diskstats

耦合 是指两个或两个以上的体系或者两种运动形式间通过相互作用而批次影响以至联合起来的现象. Nginx与apache 在同一台服务器运行都占用80端口,起冲突这是我们修改其中一个端口为8080 半解耦 同一个操作系统中两者共存各有各的特征 就是在同一个操作系统开启相同的程序 解耦 在当前服务器安装一个虚拟机在安装服务(类似于在自己电脑上安装的虚拟机)然后再把所需要的应用程序在装一边! 解耦解释图                                        半解耦解释图 Hard

Android在内存管理上于Linux有些小的区别,其中一个就是引入了lowmemorykiller.从lowmemorykiller.c位于drivers/staging/android也可知道,属于Android专有,没有进入Linux kernel的mainline. lmkd,即Low Memory Killer Daemon,基于memory子系统和Kernel lowmemorykiller功能参数,选择一个合适的进程,然后kill进程,以达到释放内存的目的.所以也绕不开Kernel

高效加载大图片 我们在编写Android程序的时候经常要用到许多图片,不同图片总是会有不同的形状.不同的大小,但在大多数情况下,这些图片都会大于我们程序所需要的大小.比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的,这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨率高得多.大家应该知道,我们编写的应用程序都是有一定内存限制的,程序占用了过高的内存就容易出现OOM(OutOfMemory)异常.我们可以通过下面的代码看出每个应用程序最高可用内存是多少. int maxMemory = (int) (R

Android oom 有时出现很频繁,这一般不是Android设计的问题,一般是我们的问题. 就我的经验而言,出现oom,无非主要是以下几个方面: 一.加载对象过大 二.相应资源过多,没有来不及释放. 解决这样的问题,也有一下几个方面: 一:在内存引用上做些处理,常用的有软引用.强化引用.弱引用 二:在内存中加载图片时直接在内存中做处理,如:边界压缩. 三:动态回收内存 四:优化Dalvik虚拟机的堆内存分配 五:自定义堆内存大小 可真有这么简单吗,不见得,看我娓娓道来: 软引用(SoftRe

GC的概念 GC:Garbage Collection 垃圾收集.这里所谓的垃圾指的是在系统运行过程当中所产生的一些无用的对象,这些对象占据着一定的内存空间,如果长期不被释放,可能导致OOM(堆溢出). 内存区域中的程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈这3个区域随着线程而生,线程而灭:栈中的栈帧随着方法的进入和退出而有条不紊地执行着出栈和入栈的操作,每个栈帧中分配多少内存基本是在类结构确定下来时就已知的.在这几个区域不需要过多考虑回收的问题,因为方法结束或者线程结束时,内存自然就跟着回收了.而Jav

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

tasks中写入的是线程号 cgroup.procs是进程号 ===================CPU隔离===================== 主机CPU核数: cat /proc/cpuinfo  | grep -w processor | wc -l  32 一个实例最大可以占有的核数: 10 cpu百分比 10/32 = 0.3125 # cfs_period_us  = 定值 # cfs_quota_us = cfs_period_us * 所占的核数 # cpu shares

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

从早期G1的192MB RAM开始,到现在动辄1G -2G RAM的设备,为单个App分配的内存从16MB到48MB甚至更多,但OOM从不曾离我们远去.这是因为大部分App中图片内容占据了50%甚至75%以上,而App内容的极大丰富,所需的图片越来越多,屏幕尺寸也越来越大分辨率也越来越高,所需的图片的大小也跟着往上涨,这在大屏手机和平板上尤其明显.而且还经常要兼容低版本的设备.所以Android的内存管理显得极为重要. 在这里我们主要讲两件事情:1.Gingerbread和Honeycomb中的

近几年,以docker为代表的容器技术异常火热,它的轻量.高效让人欣喜若狂,它被赋予了改变传统IT运维的使命.相信随着时间推移,以容器云为落地形式的产品将真正实现这一使命. 我们都知道docker能够实现资源的隔离和控制,正当打算引入docker来管理产品不同业务的资源占用时,发现它的隔离性是我们所不需要的,而我们都知道,docker底层实际上是利用了linux内核提供的namespace和cgroup机制,而前者是用于资源隔离的,后者是用于资源控制的.这时,我们想到了直接用cgroup来实现.

1  Cgroups简介 1.1 What are cgroups ? Cgroups(控制组)是Linux内核的一个功能,用来限制.统计和分离一个进程组的资源(CPU.内存.磁盘输入输出等).换句话说就是,如果一个进程加入了某一个控制组,该控制组对Linux的系统资源都有严格的限制,进程在使用这些资源时,不能超过其最大的限制数,例如:memory资源,如果加入控制组的进程使用的memory大于其限制,可能会出现OOM错误(关于OOM错误可参看Linux内核OOM机制分析).cgroup本身提供

一,什么是OOM异常: OOM(out of Memory)即内存溢出异常,也就是说内存占有量超过了VM所分配的最大,导致应用程序异常终止: 二,为什么会产生OOM异常呢? OOM异常是Android中经常遇到的一个问题,程序员稍微不注意可能就导致其产生.通常OOM都发生在需要用到大量内存的情况下,因为Android的每一个应用都是一个Davlik虚拟机,该虚拟机的默认堆内存只有16M,远远无法跟我们的PC机比较,因此和容易导致OOM(Out Of Memory)异常的产生.导致这样的异常主要有

1.问题描述 每次启动信息报错如下: 2.排查过程 2.1起初怀疑是堆内存不够: 将本地队内存调整由-Xms512M,-Xmx1024M,改成与测试环境相同1536M,还是失败 如上图报错中有notify问题,怀疑notify启动占用线程数过多,增加如下线程限制: 后进行重启测试,发现还是启动报错,排除notify问题 2.2后续怀疑是线程空间占用过大 调整xss 128k 一般说来,Stack Space为128K是够用的.不过既然报错按照160k进行更改,直接报错如下 栈空间溢出...放弃此

分布式系统八大谬论: 1.网络相当可靠 2.延迟为0 3.传输带宽是无限的 4.网络相当安全. 5.拓扑结构不会改变 6.必须要有一名管理员 7.传输成本为0 8.网络同质化. 分布式最常出现的问题: 1.通信异常.表现为网络通信成功,失败,超时这三种. 2.节点故障.表现为宕机,OOM 因此我们不要秀技术而分布式.特殊场景特殊使用. Zookeeper设计目的1.最终一致性:client不论连接到哪个Server,展示给它都是同一个视图,这是zookeeper最重要的性能. 2.可靠性:具有简

高效加载大图片 我们在编写Android程序的时候经常要用到许多图片,不同图片总是会有不同的形状.不同的大小,但在大多数情况下,这些图片都会大于我们程序所需要的大小.比如说系统图片库里展示的图片大都是用手机摄像头拍出来的,这些图片的分辨率会比我们手机屏幕的分辨率高得多.大家应该知道,我们编写的应用程序都是有一定内存限制的,程序占用了过高的内存就容易出现OOM(OutOfMemory)异常.我们可以通过下面的代码看出每个应用程序最高可用内存是多少. [java] view plaincopy in

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()

转自:https://www.cnblogs.com/caoxiaojian/p/5633430.html CGroup 介绍 CGroup 是 Control Groups 的缩写,是 Linux 内核提供的一种可以限制.记录.隔离进程组 (process groups) 所使用的物力资源 (如 cpu memory i/o 等等) 的机制.2007 年进入 Linux 2.6.24 内核,CGroups 不是全新创造的,它将进程管理从 cpuset 中剥离出来,作者是 Google 的 Pa

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