【SpringBoot】SpringBoot多项目部署项目运行被killed解决办法

本文介绍了解决SpringBoot应用在服务器上运行时被莫名Killed的问题。原因是Linux系统内存分配不足,解决方法是在系统中增加swap空间,并提供具体操作步骤。

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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。

相关命令:

1.创建/home/swap这么一个分区文件。文件大小是512000个block,一般情况下1个block为1k,所以这里空间是512M,这个空间大小自己随意定义。

dd if=/dev/zero of=/home/swap bs=1024 count=512000

2.将这个分区变成swap分区。

/sbin/mkswap /home/swap

3.使用swap分区,使其生效。

/sbin/swapon /home/swap

4.查看swap分区大小。

free -m

备注:系统重启后swap分区会还原,解决办法:修改/etc/fstab文件,增加一行

/home/swap           swap                 swap       defaults              0 0

<think>嗯,用户提到在运行conda程序时被killed,这个问题可能有种原因。首先,我需要回忆一下常见的系统资源问题,比如内存不足。当系统内存不足时,Linux的OOM Killer可能会终止进程,导致“被killed”的情况。这时候应该检查内存使用情况,可以用free -h命令看看可用内存是否足够,或者用top、htop这样的工具监控内存消耗。 然后,用户可能是在conda环境中运行大型程序或者数据处理任务,内存需求超过了系统可用量。这时候可以考虑增加交换空间,或者优化程序的内存使用,比如分批次处理数据。另外,如果程序本身有内存泄漏,也可能导致这个问题,需要检查代码是否有资源未释放的情况。 接下来,CPU资源不足也有可能,特别是在进行高负载计算时。如果CPU使用率长时间过高,系统可能会终止进程。这时候可以用top命令查看CPU使用情况,或者调整程序使用更少的线程,减少CPU负担。 还有可能是conda环境本身的问题。比如环境损坏或依赖冲突。可以尝试重新创建conda环境,确保所有依赖正确安装。使用conda clean --all清理缓存,或者用conda env export > environment.yml导出环境配置,再新建环境。 另外,系统日志可能提供更线索。查看/var/log/syslog或dmesg,看看是否有OOM Killer相关的记录。例如,运行dmesg | grep -i kill可能会显示相关日志,确认是否是内存问题。 还有一种可能是程序权限不足,但这种情况相对少见。不过还是可以检查一下文件权限,确保程序有足够的权限访问所需资源。 最后,用户可能需要升级conda和软件包,或者尝试使用mamba加速依赖解决。如果所有方法都无效,可能需要考虑升级硬件,比如增加内存或使用更高性能的机器,比如云服务器。 需要结合用户的实际情况,比如他们运行的具体程序、系统配置等,才能更准确地定位问题。建议用户先检查内存和CPU的使用情况,再逐步排查其他可能原因。</think>### Conda运行程序被Killed的原因及解决方案 #### 1. **内存不足(最常见原因)** - **现象**:程序运行过程中突然终止,终端显示`Killed`,系统日志中可能出现`Out Of Memory (OMM)`记录[^1]。 - **解决方案**: - **检查内存使用**:使用命令`free -h`查看剩余内存,或通过`top`/`htop`监控内存占用。 - **增加交换空间Swap)**:临时扩展Swap缓解内存压力: ```bash sudo fallocate -l 4G /swapfile # 创建4G交换文件 sudo chmod 600 /swapfile sudo mkswap /swapfile sudo swapon /swapfile ``` - **优化程序**:减少数据批量加载量,改用分块处理或内存映射(如`numpy.memmap`)。 #### 2. **CPU资源超限** - **现象**:高负载任务导致CPU占用率长期超过阈值,触发系统保护机制。 - **解决方案**: - 使用`top`或`htop`查看CPU占用率。 - 限制程序线程数(例如在Python中设置`n_jobs=1`)。 - 调整任务优先级:`nice -n 19 command`降低CPU调度权重。 #### 3. **Conda环境问题** - **可能原因**:环境依赖冲突或损坏。 - **解决方案**: - **重建环境**: ```bash conda env export > environment.yml # 导出当前环境配置 conda env remove -n your_env_name conda env create -f environment.yml ``` - **清理缓存**:`conda clean --all`释放冗余文件。 - **使用Mamba加速**:替换conda为更快的依赖解析工具: ```bash conda install -n base -c conda-forge mamba mamba create -n new_env python=3.8 numpy pandas ``` #### 4. **系统日志分析** - **排查步骤**: ```bash dmesg | grep -i kill # 查看内核日志中的终止记录 grep -i oom /var/log/syslog # 检查OOM事件 ``` #### 5. **其他可能原因** - **硬件问题**:磁盘故障或坏块导致进程异常终止,使用`smartctl -a /dev/sda`检测硬盘健康状态。 - **权限不足**:确保用户对目标路径有读写权限。 #### 6. **替代方案** 若问题持续存在: - **升级硬件**:增加物理内存或使用云服务器(如AWS/Aliyun)。 - **容器化部署**:通过Docker限制资源使用并隔离环境[^2]。
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