大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了linux – oom-killer杀死了Docker中的java应用程序 – 报告的内存使用不匹配，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
我们的设置：
>容器大小限制：480MB
> JVM堆限制：250MB
> JVM元空间限制：100MB
JVM报告的各种内存统计信息(我们每隔10秒获取一次数据)：
来自容器的日志(可能稍微不正常,因为我们使用相同的时间戳获取所有内容)：
java invoked oom-killer: gfp_mask=0xd0,order=0,oom_score_adj=0 java cpuset=47cfa4d013add110d949e164c3714a148a0cd746bd53bb4bafab139bc59c1149 mems_allowed=0 cpu: 5 PID: 12963 Comm: java Tainted: G ------------ T 3.10.0-514.2.2.el7.x86_64 #1 Hardware name: VMware,Inc. VMware Virtual Platform/440BX Desktop Reference Platform,BIOS 6.00 04/14/2014 0000000000000000 0000000000000000 0000000000000046 ffffffff811842b6 ffff88010c1baf10 000000001764470e ffff88020c033cc0 ffffffff816861cc ffff88020c033d50 ffffffff81681177 ffff880809654980 0000000000000001 Call Trace: [<ffffffff816861cc>] dump_stack+0x19/0x1b [<ffffffff81681177>] dump_header+0x8e/0x225 [<ffffffff8118476e>] oom_kill_process+0x24e/0x3c0 [<ffffffff810937ee>] ? has_capability_noaudit+0x1e/0x30 [<ffffffff811842b6>] ? find_lock_task_mm+0x56/0xc0 [<ffffffff811f3131>] mem_cgroup_oom_synchronize+0x551/0x580 [<ffffffff811f2580>] ? mem_cgroup_charge_common+0xc0/0xc0 [<ffffffff81184ff4>] pagefault_out_of_memory+0x14/0x90 [<ffffffff8167ef67>] mm_fault_error+0x68/0x12b [<ffffffff81691ed5>] __do_page_fault+0x395/0x450 [<ffffffff81691fc5>] do_page_fault+0x35/0x90 [<ffffffff8168e288>] page_fault+0x28/0x30 Task in /docker/47cfa4d013add110d949e164c3714a148a0cd746bd53bb4bafab139bc59c1149 killed as a result of limit of /docker/47cfa4d013add110d949e164c3714a148a0cd746bd53bb4bafab139bc59c1149 memory: usage 491520kB,limit 491520kB,failcnt 28542 memory+swap: usage 578944kB,limit 983040kB,failcnt 0 kmem: usage 0kB,limit 9007199254740988kB,failcnt 0 Memory cgroup stats for /docker/47cfa4d013add110d949e164c3714a148a0cd746bd53bb4bafab139bc59c1149: cache:32KB @L_772_12@:491488KB @L_772_12@_huge:2048KB mapped_file:8KB swap:87424KB inactive_anon:245948KB active_anon:245660KB inactive_file:4KB active_file:4KB unevictable:0KB [ pid ] uid tgid @R_219_10586@l_vm @L_772_12@ nr_ptes swapents oom_score_adj name [12588] 0 12588 46 0 4 4 0 s6-svscan [12656] 0 12656 46 0 4 4 0 s6-supervise [12909] 0 12909 46 0 4 3 0 s6-supervise [12910] 0 12910 46 0 4 4 0 s6-supervise [12913] 0 12913 1541 207 7 51 0 bash [12914] 0 12914 1542 206 8 52 0 bash [12923] 10001 12923 9379 3833 23 808 0 telegraf [12927] 10001 12927 611126 112606 588 23134 0 java Memory cgroup out of memory: Kill process 28767 (java) score 554 or sacrifice child Killed process 12927 (java) @R_219_10586@l-vm:2444504kB,anon-@L_772_12@:440564kB,file-@L_772_12@:9860kB,shmem-@L_772_12@:0kB
请注意,JVM本身不报告任何内存不足错误.
JVM报告的统计数据显示240MB堆限制和140MB非堆使用,这加起来只有380MB,为其他进程(主要是telegraf)和JVM堆栈留下100MB内存(我们认为问题可能是一些线程提升但从这些统计数据来看,它似乎不是一个问题).
Oom-killer显示了一堆与我们的任何设置和其他统计数据不匹配的数字(页面大小默认为4kB)：
> JVM @R_219_10586@l-vm：611126(2.44GB)
> JVM @L_772_12@：112606(450R_308_11845@B)
> JVM anon-@L_772_12@：440MB
> JVM文件-@L_772_12@：10MB
>其他进程总@L_772_12@：4246(17MB)
>容器内存限制：491.5MB
所以这里是问题：
> JVM报告的内存使用量为380MB,但是oom-killer表示这个过程使用的是450R_308_11845@B.丢失的70MB在哪里可以？
>容器应该仍然有30MB剩余,而oom-killer说其他进程只使用17MB,所以仍然应该有13R_308_11845@B可用内存,但它说容器大小等于容器限制.丢失的13MB可以在哪里？
我已经看到类似的问题,建议Java应用程序可能会分支其他进程并使用操作系统的内存,这些内存将不会显示在JVM内存使用中.我们自己不这样做,但我们仍在审查和测试我们的任何库是否可能这样做.无论如何,这是第一个问题的一个很好的解释,但第二个问题对我来说仍然是一个谜.
正如您所注意到的,除了堆,堆外和堆外,还有其他多个内存部分.元空间中.其中包括与GC相关的数据结构.如果你想控制jvm使用的绝对内存,你应该使用-XX：MaxRAM,尽管有一个Tradefoff可以更精细地控制堆和其他区域.容器化应用程序的常见建议是：
获得准确的使用测量并非易事.来自Mechanical Sympathy列表的This thread与该主题相关.我将不遗余力地复制粘贴,但链接依据Gil Tene的评论,其中第二段特别相关：报告的内存是实际触及的内存,未分配. Gil建议使用-XX：AlwaysPreTouch来“确保所有堆页面都被实际触摸(这将强制实际分配物理内存,这将使它们显示在使用的余额中”).与此相关,请注意你的@R_219_10586@l_vm是2.44GB,而这不是全部在物理内存中(根据* _@L_772_12@),它表明该进程可能分配更多的内存,其中一些可能最终被拉入@L_772_12@.
有了可用的数据,我认为最好的指针来自堆图.您的应用程序的工作量肯定会在~18：20更改：有更多的流失,这意味着分配和GC工作(因此,数据).正如你所说,线程峰值可能不是问题,但它会影响jvm内存使用(那些~25个额外的线程可能需要> 25MB,具体取决于你的-Xss.)应用程序的基线接近容器的限制,所以这似乎是合理的在对记忆施加更大的压力之后,它危险地靠近OOM土地.
转到第二个问题(我不是Linux专家所以这更接近推测),在你的cgroup统计数据中,不匹配的是@L_772_12@大小. AFAIK,@L_772_12@会计may include pages that are still on SwapCache,所以这可能是导致不匹配的原因.看看你的日志：
物理内存确实已经满了,你就交换了.我的猜测是,导致更频繁GC循环的同一对象流失也可能导致数据被换出(可能发生会计不匹配).你没有在oom-kill之前提供io统计数据,但这些将有助于确认应用程序确实在交换,以及以什么速率交换.此外,禁用交换容器可能有所帮助,因为它将避免溢出交换并将流失限制在JVM本身,让您找到正确的-XX：MaxRAM或-Xmx.
我希望有所帮助！
以上是大佬教程为你收集整理的linux – oom-killer杀死了Docker中的java应用程序 – 报告的内存使用不匹配全部内容，希望文章能够帮你解决linux – oom-killer杀死了Docker中的java应用程序 – 报告的内存使用不匹配所遇到的程序开发问题。
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