springboot在运行过程中莫名killed问题的解决

最新推荐文章于 2025-05-23 08:54:27 发布
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分类专栏： 架构 文章标签： springboot killed
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32532853/article/details/79180545
本文介绍了一个SpringBoot应用在测试阶段遇到的被系统killed问题，并分享了解决方案：通过增加swap空间来避免因内存不足而导致的程序终止。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

我们之前开发的系统是第一次基于springboot开发的，在测试阶段一直被一个问题困扰，就是程序莫名其妙就killed，没有打印什么堆栈内存不够的信息，用jamp -heap 命令也没有查找到内存有泄漏的问题。怀疑是内存不够，但是free -m看了一下，内存应该是足够的。只好在网上搜索，还真在Stack Overflow上面找到了一点提示，就是和系统的内存分配是有关系的，建一个swap空间就可以解决这个问题，尝试了一下，还真的有效。觉得应该是系统的问题，明明可以释放一些缓存空间就可以解决内存不够的问题，但是系统先觉得内存不够了，影响系统的运行了，因此先找到占内存比较多的程序，把它killed了，但是加了swap空间后，系统就不觉得内存不够了，因此java进程向其申请内存的时候，就不会导致程序killed掉，虽然加了swap空间，系统一直就没有用到
记一次springboot项目k8s pod异常oom问题解决
后厂村老司机
06-21 1694
背景 我们的springboot项目是通过k8s部署的，我们使用了G1垃圾回收器作为jvm的垃圾回收器，同时也配置了如下的各种应对jvm oom崩溃时的参数；在服务上线的一周左右时间，我们发现这个服务出现了oom重启，于是开启了我漫长的问题追踪过程； -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=4...
记一次kubernetes中springboot服务pod oom问题排解
后厂村老司机
06-21 812
背景 我们的springboot项目是通过k8s部署的，我们使用了G1垃圾回收器作为jvm的垃圾回收器，同时也配置了如下的各种应对jvm oom崩溃时的参数；在服务上线的一周左右时间，我们发现这个服务出现了oom重启，于是开启了我漫长的问题追踪过程； -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=50 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=4...
SpringBoot后台运行过程中被Killed的情况处理@杨章隐
杨章隐的博客
04-26 2716
最近为了速度把游戏的所有变量和数据都保存在静态属性里面 跑了一段时间后运营却时常反馈给我游戏挂了，用报警脚本检测，基本每天都会服务停止，查看进程log发现最后执行倒计时的时候只有一句：killed 最早排查以为是磁盘或者内存不足（毕竟可能因为变量太大，导致内存溢出等问题） 检查后发现内存是足够的，磁盘也是足够的 后来参考：http://www.cnblogs.com/chenerzhu/p/9697179.html 通过swap分区来解决 swap分区：Swap分区在系统的物理内存不够用的时候.
springboot应用无故停止运行killed解决方法
dearbaba_11的博客
09-28 645
springboot应用无故停止运行killed解决方法
JVM启动时-Xms和-Xmx参数详解
qq_29715355的博客
05-23 1112
在Java应用程序的运行过程中，Java虚拟机（JVM）的内存管理至关重要。合理配置JVM的内存参数可以显著提高应用程序的性能和稳定性。-Xms和-Xmx是JVM启动时常用的两个内存参数，它们对JVM的内存分配有着重要影响。
springboot killed springboot 无故停止运行解决办法
dengxuehuang4087的博客
03-12 2151
测试环境的服务部署在阿里云服务器上，运行一段时间总是自动宕掉，在配置文件里加上内存溢出配置，也不能打印出相关日志，一直找不出原因。今天在网上：http://www.cnblogs.com/chenerzhu/p/9697179.html 搜索才知道原来是内存不够用了，是系统自动杀死了java进程。 执行 free -h 查看内存执行情况： 我的剩余内存就剩了200多兆，而我在这...
【SpringBoot】SpringBoot多项目部署项目运行被killed解决办法
sihan2018的博客
04-29 3258
现象： 同一台服务器上部署多个SpringBoot项目，加上spring.jmx.default-domain: XXX标识 进行区分。 这样可以解决多项目部署问题。但是项目经常在运行过程中莫名被Killed掉。 原因： linux系统内存分配问题，一般购买的云服务器默认是没有分配swap空间大小的。 本人用的是腾讯云CentOS7.2 解决办法： 为系统增加swap空间。 ...
ElasticSearch启动之后自己Killed解决方案.docx
10-26
在处理ElasticSearch启动后自动终止（Killed）的问题过程中，作者遇到了一系列挑战。这个问题最早在上周出现，并持续影响系统的正常使用。最终，作者找到了解决问题的关键步骤，并在此进行分享。 #### 问题概述 当...
springboot整合spark连接远程服务计算框架使用standAlone模式
08-15
当需要在Spring Boot应用中整合Spark进行远程服务计算时，通常会采用Spark的Standalone模式。本文将深入探讨如何将Spring Boot与Spark集成，并使用Standalone模式来实现远程服务计算。 首先，我们需要了解Spark ...
MacOS报错Killed: 9的内存不足问题
shejizuopin的博客
05-22 698
MacOS系统中“Killed: 9”错误通常由内存不足（OOM）引起，常见原因包括物理内存不足、内存泄漏、内存碎片化和系统资源限制。解决该问题的方法包括：检查内存使用情况、优化程序内存使用、增加系统内存、关闭不必要的程序、使用虚拟内存（Swap）以及调整程序内存限制。通过合理管理内存资源，可以有效避免“Killed: 9”错误，确保程序正常运行。
【优雅停机】——kill -9 pid、kill -15 pid、Ctrl+C
猿了个猿的博客
09-21 1753
最近瞥了一眼项目的重启脚本，发现运维一直在使用 kill-9<pid> 的方式重启 springboot embedded tomcat，其实大家几乎一致认为： kill-9<pid> 的方式比较暴力，但究竟会带来什么问题却很少有人能分析出个头绪。这篇文章主要记录下自己的思考过程。 kill -9 和 kill -15 有什么区别？ 在以前，我们发布 WEB 应用通常的...
hikari配置断开重连_Springboot整合druid，日数据量超出500万频繁操作数据时数据库经常断开连接的问题...
weixin_39548733的博客
12-20 1517
1.Springboot 整合 druid引入依赖：com.alibabadruid-spring-boot-starterjava config 配置：@Configuration@EnableConfigurationProperties(DruidPropertityConfig.class)public class DruidConfig {// 日志private final Logge...
SpringBoot启动过程详解
Java后端技术栈
05-12 3162
这是一个扩展功能，callRunners(context, applicationArguments) 可以在启动完成后执行自定义的run方法；实现 ApplicationRunner 接口实现 CommandLineRunner 接口接下来我们验证一把，为了方便代码可读性，我把这2种方式都放在同一个类里面/*** 自定义run方法的2种方式*/@Component@Override。
解决supervisorctl引起的java进程oom一启动就被killed
千里之行始于足下
06-13 2649
使用 supervisor 管理进程 当发现 某一个java进程 已启动就被killed 一直以为是程序哪里或者docker的内存有问题 原来是supervisor的一个命令 我的启动 java -jar 放在了 某个 bash脚本中 supervisor 启动的是 bash脚本 在bash脚本中执行了java命令 当我每次 重启 或杀掉 supervisor中...
SpringBoot项目运行一段时间后自动关闭的坑
q15858187033的博客
06-20 2万+
    最近自己写的小项目发布到linux上总是运行一段时间后关闭，查看日志:Closing org.springframework.boot.web.servlet.context.AnnotationConfigServletWebServerApplicationContext@707194ba: startup date [Tue Jun 19 16:39:22 CST 2018]; ro...
linux下程序被Killed
zhuchunyan_aijia的博客
04-19 2015
背景：服务启动后，总是被kill掉原因：日志路径：/var/log/messages服务器上跑的一个程序，发现报了Killed。查看/var/log/messages里的日志，发现以下报错：[plain]view plaincopyAug1116:28:11kernel:Outofmemory:Killprocess3080(forward)score5...
linux 环境下进程被 killed掉原因分析和解决方法
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沧海一帆的专栏
04-19 15万+
最近在arm上运行自己写的程序,程序运行时间久一点就被killed,需要分析原因并找到解决方法. 首先可能原因是 (1)内存不够 (2)程序出错 那么如何查看被killed原因呢? 1.内存不够 方法1是查看linux 系统日志. vi /var/log/messages 如果出现 kernel: Out of memory: Kill process意味着整个系统的内存已经不足，...
运行python程序显示killed
最新发布
06-17
<think>我们正在解决Python程序在运行时被意外终止（显示"killed"）的问题。根据提供的引用信息，这个问题通常是由于内存不足导致Linux内核的OOMKiller机制杀死进程引起的。下面我们将详细分析原因并提供解决方案。###原因分析1.**内存不足（OOM-OutOfMemory）**：当系统内存不足时，Linux内核会触发OOMKiller机制，选择占用内存较多的进程终止以释放内存。从引用[1][2][4]中可以看出，程序被终止时通常伴随着`oom-kill`的日志信息。2.**程序内存占用过大**：可能是由于程序本身需要处理大量数据（如训练深度学习模型）或存在内存泄漏，导致内存占用持续增长直至超出系统可用内存。###解决方案####1.确认是否由OOMKiller引起-使用`dmesg`命令查看系统日志，确认是否有OOMKiller相关的记录：```bashdmesg|grep-i"killed"```如果输出中包含类似以下信息，则说明进程因内存不足被终止：```[2773726.518243]oom-kill:...Killedprocess2056028(python)...```####2.优化程序内存使用-**减少数据加载量**：如果程序需要加载大量数据，尝试分批加载或使用生成器（Generator）逐批处理，避免一次性加载所有数据到内存（引用[1]）。-**调整模型训练配置**：-减小批处理大小（batchsize）。-使用更小的模型或减少模型参数。-使用混合精度训练（如PyTorch的`AMP`）减少内存占用。-**释放无用内存**：及时删除不再使用的变量，并调用垃圾回收（引用[2]）：```pythonimportgcdellarge_variable#删除大变量gc.collect()#强制垃圾回收```####3.增加可用内存-**关闭其他占用内存的程序**：释放系统内存资源（引用[1]）。-**增加交换空间（Swap）**：通过增加虚拟内存来缓解内存压力（引用[1]）：```bash#创建Swap文件（例如8GB）sudofallocate-l8G/swapfilesudochmod600/swapfilesudomkswap/swapfilesudoswapon/swapfile#永久生效：将以下行添加到/etc/fstab/swapfileswapswapdefaults00```####4.限制程序内存使用-使用`ulimit`命令限制进程的内存使用量（避免触发OOMKiller）：```bashulimit-v<memory_limit_in_kb>#例如限制为8GB：8388608pythonyour_script.py```注意：此方法可能导致程序因达到内存限制而崩溃，但可以防止系统崩溃。####5.调整OOMKiller行为（不推荐）-通过`/proc`文件系统调整进程的OOM评分调整值（`oom_score_adj`），降低特定进程被OOMKiller选中的概率：```bashecho-100>/proc/$$/oom_score_adj#$$为当前Shell的PID，影响子进程```但此方法可能影响系统稳定性，需谨慎使用。###总结程序被"killed"的主要原因是内存不足。优先优化程序内存使用，其次考虑增加系统内存或交换空间。若问题持续，需深入检查代码是否存在内存泄漏（可使用`memory_profiler`工具分析）。§§相关问题§§1.如何监控Python程序的内存使用情况？2.如何诊断和修复Python内存泄漏？3.除了内存不足，还有哪些原因会导致Python进程被终止？</think>### Python程序运行时被终止（Killed）的原因及解决方案 #### 问题原因分析 1. **内存不足（最常见原因）** - Linux系统在内存耗尽时会触发 **OOM Killer（Out-Of-Memory Killer）** 机制，自动终止占用内存最多的进程 - 典型特征：`dmesg`日志中出现类似记录： ``` [2773726.518243] oom-kill: ... Killed process ... (python) [2773726.518383] Out of memory: Killed process ... ``` [^1][^4] 2. **资源限制** - 系统设置的进程内存限制（`ulimit`） - 容器环境（如Docker）的内存配额超限 3. **代码问题** - 内存泄漏导致内存持续增长 - 一次性加载超大文件到内存 - 未释放不再使用的资源（如张量、文件句柄） 4. **硬件问题** - 物理内存故障 - 交换空间（Swap）耗尽 --- ### 解决方案指南 #### 第一步：确认是否内存不足 ```bash # 查看系统日志（需要sudo权限） sudo dmesg -T | grep -i "killed\|oom" # 查看内存使用情况 free -h ``` 若日志中出现 **"Out of memory"** 或 **"oom-kill"** 关键字，即可确认是OOM问题[^1][^4] #### 第二步：立即缓解措施 1. **释放内存** - 关闭其他占用内存的进程 - 清理缓存（谨慎使用）： ```bash sync; echo 3 | sudo tee /proc/sys/vm/drop_caches ``` 2. **增加交换空间** ```bash # 创建8GB交换文件 sudo fallocate -l 8G /swapfile sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile ``` > 永久生效需添加到`/etc/fstab`[^1] #### 第三步：优化程序内存使用 1. **分批处理数据** ```python # 避免一次性加载大文件 for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=50000): process(chunk) ``` 2. **及时释放资源** ```python import gc del large_tensor # 删除大对象 gc.collect() # 强制垃圾回收 ``` 3. **使用内存映射文件** ```python import numpy as np data = np.memmap('large_array.npy', dtype='float32', mode='r') ``` 4. **调整深度学习框架配置** ```python # PyTorch：减少数据加载线程 torch.utils.data.DataLoader(..., num_workers=2) # TensorFlow：设置GPU内存增长 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') for gpu in gpus: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True) ``` #### 第四步：系统级优化 1. **限制进程内存（预防OOM）** ```bash # 通过cgroups限制内存 cgcreate -g memory:/myapp echo 8G > /sys/fs/cgroup/memory/myapp/memory.limit_in_bytes cgexec -g memory:/myapp python your_script.py ``` 2. **调整OOM Killer优先级** ```bash # 降低当前进程被终止的概率 echo -1000 > /proc/$$/oom_score_adj ``` #### 第五步：监控与诊断工具 | 工具 | 用途 | 命令示例 | |---------------|-------------------------------|-----------------------------| | `htop` | 实时内存监控 | `htop` | | `nvidia-smi` | GPU内存监控（深度学习） | `watch -n 1 nvidia-smi` | | `memory_profiler` | Python内存分析 | `mprof run your_script.py` | | `tracemalloc` | 内置内存跟踪模块 | [见下方代码] | ```python # Python内置内存诊断 import tracemalloc tracemalloc.start() # ...运行代码... snapshot = tracemalloc.take_snapshot() top_stats = snapshot.statistics('lineno') for stat in top_stats[:10]: # 显示前10个内存占用点 print(stat) ``` --- ### 关键预防措施 1. **开发阶段测试内存峰值** 使用小数据集测试时，预估实际数据的内存需求： ```python estimated_mem = small_data_mem * (full_data_size / sample_size) * 1.5 ``` 2. **部署时设置资源警报** - 配置监控系统（如Prometheus）在内存>80%时报警 - 使用`psutil`在程序中自监控： ```python import psutil if psutil.virtual_memory().percent > 85: emergency_data_purge() ``` 3. **容器环境显式设限** Docker示例： ```bash docker run -it --memory="16g" --memory-swap="20g" my_python_image ``` > 若经过上述优化仍频繁出现Killed，可能需要考虑： > - 升级服务器内存 > - 分布式计算（如Dask、Ray） > - 使用内存优化型云实例[^3][^5]
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