搜索引擎Killed原因排查

针对腾讯云单核2G内存服务器频繁出现程序被系统killed的问题,本文详细分析了内存不足触发Linux OOM机制的原因,提供了监控内存使用情况的方法,并讨论了如何优化程序内存使用,避免因内存溢出导致的服务中断。

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问题描述

腾讯云单核2G内存,运行程序的时候,程序有时会挂掉了,设置ulimit -c unlimited之后,想要core文件,结果程序运行的时候,直接提示killed,没有出现core文件

调研查询

killed的原因多是因为内存不足了,系统自动将程序杀死,此时没有出现core文件
使用free -h查看内存使用情况

[root@VM_125_247_centos server]# free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           1.8G        699M        325M        424K        814M        963M
Swap:            0B          0B          0B

可用空间还有325M,自己的服务器在使用的时候,每次会将倒排索引的文件加载到内存中,如果是高并发的情况下,就会出现问题

我连续点击我的服务器网页,搜索内容,最后程序被killed了,然后打开系统的日志文件

vim /var/log/messages

搜索我的程序名search,发现如下内容,说明程序占用 内存过大,被killed掉了

317799 Aug 14 10:22:09 VM_125_247_centos kernel: Out of memory: Kill process 6280 (search) score 585 or sacrifice child
317800 Aug 14 10:22:09 VM_125_247_centos kernel: Killed process 6280 (search) total-vm:1628312kB, anon-rss:1133948kB, file-rss:156kB, shmem-rss:0kB 

也可以使用top命令去查看某个单一进程使用内存的情况

top -p `pidof search`

search就是执行 程序的时候名称,此时top可以监控单个程序的运行状况

top指令含义

当我们使用top指令查看CPU使用情况的时候,会显示如下内容,各个字段的含义解释一下

%Cpu(s):  4.4 us,  1.7 sy,  0.0 ni, 93.6 id,  0.3 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st

us 列显示了用户模式下所花费 CPU 时间的百分比。us的值比较高时,说明用户进程消耗的cpu时间多,但是如果长期大于50%,需要考虑优化用户的程序
sy 列显示了内核进程所花费的cpu时间的百分比。这里us + sy的参考值为80%,如果us+sy 大于 80%说明可能存在CPU不足。
ni 列显示了用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比。
id 列显示了cpu处在空闲状态的时间百分比。
wa 列显示了IO等待所占用的CPU时间的百分比。这里wa的参考值为30%,如果wa超过30%,说明IO等待严重,这可能是磁盘大量随机访问造成的,也可能磁盘或者磁盘访问控制器的带宽瓶颈造成的(主要是块操作)。
hi 硬件中断占用CPU
si 软件中断占用CPU
st 丢失时间占用CPU

内核机制

内存不足触发了Linux内核的OOM机制Linux 下有个特性叫作 OOM killer(Out of Memory),从字面的意思可以看出和内存溢出相关,当内存耗尽时,该问题就会出现。在Linux2.6.内核中,当该功能打开后,在内存耗尽时,会根据一定的值计算出一个合适的用户空间的进程给kill掉,以便释放更多的内存,保证整个系统的稳定运行。在系统的日志中通常会有下面的打印日志:Out of memory: kill process 959 (sshd) score 55 or a child。

<think>嗯,用户遇到了一个Hive的错误,错误码是[08S01],具体信息是执行MapRedTask时返回代码2。我需要先理解这个错误的可能原因,然后逐步给出解决方案。首先,回忆一下Hive中常见的错误码,返回代码2通常和MapReduce任务失败有关。可能的原因包括资源不足、内存问题、数据倾斜、HDFS权限问题或者查询本身有语法错误。 接下来,我应该分步骤引导用户排查问题。第一步建议用户查看Hive日志,因为日志通常会提供更详细的错误信息。然后检查YARN的应用程序日志,使用yarn命令来获取日志,这样能确定具体的失败原因,比如内存溢出或者任务超时。 然后考虑资源分配的问题,可能需要调整Map和Reduce任务的内存设置,或者增加集群资源。数据倾斜也是一个常见问题,特别是在处理大数据时,用户可能需要检查是否有数据分布不均匀的情况,并优化查询,比如使用随机分布键。 HDFS权限问题也是可能的,需要确认任务是否有权限访问相关目录,必要时用hdfs命令修改权限。还要检查Hive查询是否有语法错误,有时候看似正确的查询可能隐藏问题,建议在测试环境验证。 如果以上步骤无法解决,可能需要进一步检查集群健康状况,比如DataNode、NodeManager的状态,或者联系运维团队处理资源不足的问题。最后,提醒用户提供更多上下文信息,比如Hive版本、Hadoop版本和具体查询,以便更精准地定位问题。 需要确保回答结构清晰,每个步骤都有明确的解决方向,并且避免使用专业术语过多,让用户能逐步排查问题。同时,注意使用中文,保持口语化,不使用Markdown格式。</think>这个错误码 `[08S01]` 是 Hive 在提交 MapReduce 任务时遇到的通用执行错误,通常与底层资源、配置或数据问题相关。以下是分步排查和解决方法: --- ### **1. 检查 Hive 日志** - **目标**:定位具体失败原因 - **操作**: - 查看 Hive Server 日志(通常位于 `/var/log/hive/hiveserver2.log`) - 搜索 `return code 2` 附近的 `Caused by` 或 `Exception` 字段,例如: ```log Caused by: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: java.io.IOException: Container killed by YARN for exceeding memory limits ``` --- ### **2. 检查 YARN 应用程序日志** - **目标**:获取 MapReduce 任务失败的直接原因 - **操作**: 1. 通过 `yarn application -list` 找到失败的 Application ID 2. 使用 `yarn logs -applicationId <Application_ID>` 查看日志 3. 重点关注 `Container exited with a non-zero exit code 2` 后的堆栈信息 --- ### **3. 常见原因及解决方案** #### **(1) 内存不足** - **现象**:日志中出现 `Container killed by YARN for exceeding memory limits` - **修复**: - 增大 Map/Reduce 任务内存: ```sql SET mapreduce.map.memory.mb=4096; SET mapreduce.reduce.memory.mb=8192; ``` - 如果使用 Tez 引擎,调整 `hive.tez.container.size` #### **(2) 数据倾斜(Data Skew)** - **现象**:某个 Reduce 任务处理数据量远大于其他节点 - **修复**: - 优化查询(例如添加 `DISTRIBUTE BY RAND()` 分散数据) - 调整 `hive.groupby.skewindata=true` #### **(3) HDFS 权限问题** - **现象**:日志中出现 `Permission denied` - **修复**: ```bash hdfs dfs -chmod -R 755 /user/hive/warehouse # 确保任务有权限读写目标路径 ``` #### **(4) 查询语法或逻辑错误** - **现象**:日志中提示语法解析失败(如 `SemanticException`) - **修复**: - 在 `beeline` 中逐段测试子查询 - 使用 `EXPLAIN` 分析执行计划: ```sql EXPLAIN YOUR_QUERY; ``` --- ### **4. 其他检查项** - **集群资源状态**: - 检查 HDFS 剩余空间:`hdfs dfsadmin -report` - 检查 YARN 资源队列:`yarn queue -status` - **Hive 配置验证**: - 确认 `hive.execution.engine` 设置正确(默认是 `mr`,可尝试 `tez`) --- ### **5. 临时规避方案** 如果任务允许降级执行,可尝试: ```sql SET hive.exec.mode.local.auto=true; -- 强制本地模式(仅处理小数据) ``` --- ### **总结建议** 优先通过日志定位具体错误类型,如果问题持续: 1. 提供完整的错误堆栈给运维团队 2. 提交最小可复现代码(如简化后的 SQL) 3. 检查 Hadoop/Hive 版本兼容性(某些版本存在已知 Bug) 需要进一步帮助时,请补充以下信息: - Hive 版本 - Hadoop 版本 - 触发错误的完整查询(脱敏后)
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