OOM，用score（占用内存高，不影响内核，用户不怎么保护）

太棒了，咱们继续聊底层。你问的 OOM（Out of Memory） 是操作系统/开发/面试中的一个重磅词，很多人只知道“内存不够了”，但不知道 操作系统底层是怎么处理的。

我来一波全方位解读：什么是 OOM，它怎么触发，内核怎么检测/处理，开发者怎么避免👇

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✅ 什么是 OOM（Out Of Memory）？

OOM = 内存耗尽，系统无法为进程/内核分配更多内存，就触发了 OOM。

在 Linux 系统中：

• 当系统可用内存不足，且尝试分配内存失败（例如 malloc() 或 fork()）
• 系统会触发一个机制 → OOM Killer（“内存杀手”）启动
• 它会强制杀死某些进程来释放内存，避免整个系统崩溃

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🔥 常见触发 OOM 的场景

场景	描述
程序无限 malloc/new	内存泄漏 or 不断创建对象，导致爆内存
fork 炸弹	同时创建大量子进程，瞬间撑爆
文件缓存太大	应用读入太多大文件，占用 page cache
容器内存限制	Docker 设置了内存上限，进程超限直接被杀

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✅ 操作系统底层怎么实现 OOM 检测与处理？

1️⃣ 内存分配失败检测

• 操作系统分配内存时：
  • __alloc_pages()
  • get_free_pages()
  • vmalloc() / kmalloc() 等
• 如果发现系统内存严重不足，内核调用：

  page_alloc.c → __alloc_pages()
  → out_of_memory() // 启动 OOM Killer
  

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2️⃣ 启动 OOM Killer（Linux 专属）

Linux 内核会调用 oom_kill_process()：

• 遍历系统中的所有进程
• 计算每个进程的 “oom_score”（杀掉哪个影响最小）
• 通常优先杀掉：
  • 占内存最多的
  • 不是内核关键服务
  • 不重要的后台服务
• 发出 SIGKILL → 杀掉该进程
• 释放内存，系统继续运行

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3️⃣ OOM 分数计算逻辑（简化版）

Linux 用 /proc/[pid]/oom_score 记录每个进程的得分。分数高的更容易被杀。

• 权重公式简化示意：

  score = 进程内存使用量 * 权重 - 用户设置保护值
  

• 也可以用 /proc/[pid]/oom_score_adj 调整这个分数

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4️⃣ 内核日志

当 OOM 发生时，Linux 内核会写日志到：

dmesg | grep -i "killed process"

可以看到谁被干掉了，为什么。

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✅ 如何避免 OOM？（开发角度）

方法	说明
控制内存分配	不无限分配 / 加释放机制（RAII）
启用内存上限	容器使用 --memory 限制
手动设置 OOM 保护	调整 /proc/self/oom_score_adj 为 -1000，防止进程被杀
使用 ulimit 限制内存	ulimit -v 设置进程虚拟内存上限
检测内存泄漏	使用 Valgrind、ASan 等工具查找泄漏点

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✅ Bonus：容器中的 OOM 怎么触发？

在 Docker、Kubernetes 中，你可以这样设置内存上限：

docker run -m 512m --memory-swap=512m myapp

• 应用一旦超出限制，Linux 内核的 cgroup 子系统 会触发 OOM，直接 SIGKILL 你进程。

你可以从容器外看到 OOM 被触发，但容器内通常没有任何反应 —— 因为进程直接被 kill 了。

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✅ 总结金句（面试可用）：

OOM 是系统内存耗尽时由内核触发的一种保护机制，Linux 下通过 OOM Killer 杀掉内存占用过大的进程来回收资源，从而防止系统完全崩溃。它底层依赖内核内存分配失败检测、cgroup 限制、OOM 分数算法等机制。

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如果你想，我还可以给你画张图：从 malloc 开始 → 分配失败 → OOM 触发 → 进程被杀 的流程图，让你拿去面试讲解用 📊😎 要不要整一张？