线上oom 自动kill 程序

最新推荐文章于 2025-04-11 15:43:31 发布
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#python

本文介绍了解决因内存不足导致的问题的方法，包括增加Java堆栈内存和添加交换空间，同时提供了查看日志的具体命令，帮助定位和解决问题。

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

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1.tail -f  /var/log/message -n 500查看日志

5baddf0621cfccfb97eb0f10047c8b000a3.jpg

2.计算需要的内存1088573 ~ 4G

解决方法

1.添加java运行堆栈内存

2.由于机器内存有限，添加交换空间

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【Jvm】性能调优（上）线上问题排查工具汇总
墩墩分墩
02-18 1937
- **CPU利用率**：显示的是程序在运行期间实时`占用的CPU百分比` - **CPU负载**：显示的是`一段时间内正在使用和等待使用CPU的平均任务数`。**CPU利用率高，并不意味着负载就一定大**。 - 举例：有个程序需要一直使用CPU的运算功能，那么此时CPU的使用率可能达到100%，但是CPU的工作负载则是`趋近于“1”`，因为`CPU仅负责一个工作嘛`！如果同时执行这样的程序`两个`呢？**CPU的使用率还是100%，但是工作负载则变成2了。所以也就是说，`当CPU的工作负载越大`，代表
线上基础问题排查常用手册
u014197920的博客
02-02 1225
线上基础问题排查常用手册，JVM、Redis、JVM、MySQL、系统等问题的排查手段，及arthas的实际应用与介绍。分享如何快速的定位问题及解决问题。
我的第一个OOM程序
weixin_33985507的博客
02-07 280
个人博客http://www.lixiang.red/tech/java/2018/02/07/first-oom-java.html 欢迎点击，更多好技术好文在等着您！ OOM解释 oom全称是 out of memory，就是堆内存溢出。堆是JAVA虚拟机所管理的内存中最大的一块,也是所有线程共享的内存区...
Linux内核OOM killer机制
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02-10 1303
https://blog.youkuaiyun.com/s_lisheng/article/details/82192613 Linux内核OOM killer机制 程序运行了一段时间，有个进程挂掉了，正常情况下进程不会主动挂掉，简单分析后认为可能是运行时某段时间内存占用过大，系统内存不足导致触发了Linux操作系统OOM killer机制，将运行中的进程杀掉了。 一、Linux内核OOM killer机制 Linux 内核有个机制叫OOM killer(Out Of Memory killer)，该机制会监控那些占用
如何写一个不会被系统自动 kill 的程序（android开发）（已封装）
冰河世纪第二代
04-11 3405
我们写的程序在手机上面运行的好好的，一旦打开应用过多，手机内存不够的时候，系统首先会 kill 掉我们的程序。kill 在后台运行的service。 我查了很多方法，什么提高级别，什么把service设置成前台组件，都不管用。 后来想到一个方法，屡试不爽。 原理：activity 和 service 是运行在同一个线程中的，只要不让这个线程无操作太久就行。也就是每隔一段时间就运行一下这个UI
linux springboot项目异常停止无日志
qq_43089596的博客
07-25 1110
帮朋友做了个小项目，代码不多，业务不多，部署在阿里云内存为1G的服务器上，采用springboot+h2，前端为vue3+nginx,运行参数最大最小内存都为500m,正常运行2个月后开始出现异常停止现像，无异常日志打印，同时发现内存实际为730M，已占用为90%明显内存不足。。只是从没有在这么低配置上部署项目，一时不知所措，
mysql 批量杀进程
aao41053的博客
07-23 125
select concat('KILL ',id,';') from information_schema.processlist where user='root'; 转载于:https://www.cnblogs.com/mangoVic/p/7224514.html
一次线上OOM问题的个人复盘
fm18771120556的博客
04-01 465
java服务上线后，偶尔会发生内存OOM问题，但由于OOM导致服务不响应请求，健康检查多次不通过，最后部署平台kill了java进程，这导致定位这次OOM问题也变得困难起来。
Java线上服务OOM及假死排查手册
qq_45469225的博客
10-29 2344
SpringBoot线上服务假死，CPU内存正常，什么情况？背景开发小伙伴都知道线上服务挂掉，基本都是因为cpu或者内存不足，出现GC频繁OOM之类的情况。本篇文章区别以上的情况给小伙伴们带来不一样的服务挂掉。问题排查老规矩在集群环境中同一个服务几个节点无响应。如不及时解决会可能形成雪崩效应。优先查看服务日志是否有报错，礼貌习惯性查看服务cpu及内存情况。先复习下，若服务无报错。cpu或内存出现异常，按如下步骤排查。常规排查1、查看服务进程中线程情况或2、查看系统异常线程16进制。
全面Java程序线上故障排查
芒果不是程序猿v： 的博客
11-19 1100
文章内容过长，望读者见谅，小编在文末准备了彩蛋 目录 这篇文章是在公司做了不少的线上Java服务故障排查和优化之后的一个总结，可以作为一个工具清单，在分析问题的时候需要有整体思路：全局观，先从系统层面入手，大致定位方向（内存，cpu，磁盘，网络），然后再去分析具体的进程。 一、Linux 内存和cpu 内存和cpu问题是出问题最多的一个点，因为有些命令如top同时可以观察到内存...
怎么自动杀死UNIX僵死的进程
zero_plus的专栏
04-08 964
<br /><br /><br />人保系统的计算机应用，已从单机运行方式过渡到以公司为中心的集中处理方式，各县级支公司通过广域网、远程telnet登录到市公司主机。由于网络的原因，有些进程会忽然僵死。这些僵死的进程，会消耗系统大量的资源，直接影响机器的正常运行。为了实时地、自动地杀死这些僵死的进程，本人编写了 Shell程式Autokill。 <br /><br /> Autokill程式脚本 <br /> # <br /><br /> # autokill <br /><br /> # <br /><b
Java堆外内存管理和OOM-Killer
weixin_39873661的博客
09-10 550
我层遇到过一个问题，在Docker中限制容器以1G内存运行Spring项目，将堆空间调整为800MB，项目启动失败，检查日志发现没有输出，检查系统日志时才发现触发了OOMKiller。原因可能是堆外空间不足，将堆空间调整为600MB，项目正常启动。由于这个问题涉及到的知识比较多，同时资料也相对比较零散，这里将查到的相关知识汇总在一起方便查看。
云原生监控体系建设
cmdos的专栏
04-02 409
监控系统建设思维导图可观测1. 监控系统Prometheus + grafana +alert搭建方法网上很多，忽略。2. 日志系统loki，官方文档之外，可以参考“云原生小白”写的一系列loki的文章。https://blog.youkuaiyun.com/weixin_493664753. 链路追踪（未实现）Jaeger，eBPF(https://developer.aliyun.com/article/875115?utm_content=g_1000329007)可感知监控以及告警规则使用k8s-sid...
Kubernetes 内存和 CPU 排错 - CPU 节流和 OOM
虫虫的博客
03-11 1203
Kubernetes 内存和 CPU 排错 - CPU 节流和 OOM
node-exporter 高版本开启获取vmstat指标
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06-30 916
node_exporter高版本获取被默认关闭的指标
图解 K8S OOM 和 CPU 节流
LinkSLA的博客
02-17 972
使用 Kubernetes 时，内存不足 (OOM) 错误和 CPU 节流是云应用程序中资源处理的主要难题。这是为什么？云应用程序中的 CPU 和内存要求变得越来越重要，因为它们与您的云成本直接相关。通过 limits 和 requests ，您可以配置 pod 应如何分配内存和 CPU 资源，以防止资源匮乏并调整云成本。如果节点没有足够的资源， Pod 可能会通过抢占或节点压力被驱当一个进程运行内存不足 (OOM) 时，它会被终止，因为它没有所需的资源。
OOM 如何监控可视化、告警推送、服务自愈
张冲andy的博客
06-09 2007
虚拟内存OOM发生在用户空间，用户空间分配的就是虚拟内存，不能分配物理内存，用户空间虚拟内存OOM表现为malloc、mmap等内存分配接口返回失败，错误码为ENOMEM。程序在运行的时候触发缺页异常从而需要分配物理内存，kernel 自身在运行的时候也需要分配物理内存，如果此时物理内存不足了，就会发生物理内存OOM。RestartSec=5: 重启间隔，比如某次异常后，等待5(s)再进行启动，默认值0.1(s)OOM分为虚拟内存OOM和物理内存OOM，两者是不一样的。
Prometheus监控对接飞书告警部署
最新发布
1229397926的博客
04-11 1007
description: "主机{{ $labels.instance }}Filesystem {{ $labels.mountpoint }} inode num less than 5%.(current remain: {{ $value }})"description: "主机{{ $labels.instance }} Disk {{ $labels.mountpoint }} usage above 95%.(current usage: {{ $value }})"
Kubernetes OOM 和 CPU Throttling 问题
n9ecommunity的博客
07-21 1696
使用 Kubernetes 时，内存不足（OOM）错误和 CPU 限制（Throttling）是云应用程序中资源处理的主要难题。为什么呢？云应用程序中的 CPU 和内存要求变得越来越重要，因为它们与您的云成本直接相关。通过limits和requests，您可以配置 pod 应如何分配内存和 CPU 资源，以防止资源匮乏并调整云成本。如果节点没有足够的资源，Pod 可能会因抢占或节点压力而被驱逐。当进程运行内存不足 (OOM) 时，它会因为没有所需的资源而被 Kill。如果 CPU 消耗高于实际。
线上oom案例
03-08
### 关于线上 OOM (Out Of Memory) 案例分析及解决方案 #### 线上环境中的OOM问题概述 在线上环境中，当应用程序遭遇 Out of Memory (OOM) 错误时，通常会调用 `Thread::ThrowOutOfMemoryError` 函数并传递描述错误...
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