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  • 内存耗尽

    2021-01-12 15:50:06
    <div><p>| Q | A | ------------------- | ----- | Bug report? | yes | Feature request? | yes | Swoft version | 2.0 | Swoole version | 4.4.10 ...| Runtime environment | CentOS 7 <p><strong>Describe the bug ...
  • 当内存不够用了之后,Linux可能就内存耗尽,失去响应和失去控制。所以我们需要建立swap分区,帮助系统能在内存耗尽之前,能缓一下,强行续命。linux内存占用建立swap分区首先执行命令,创建一个可用的分区文件,并...

    前言

    如果你购买了云计算虚拟机,比如阿里云,aws ecs,或者azure。默认linux安装,并不会给你建立swap分区。当内存不够用了之后,Linux可能就内存耗尽,失去响应和失去控制。

    所以我们需要建立swap分区,帮助系统能在内存耗尽之前,能缓一下,强行续命。

    b1a3a77db3eeb55a76b65a69683a44fc.png

    linux内存占用

    建立swap分区

    首先执行命令,创建一个可用的分区文件,并使得linux挂载swap,用起来

    dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=1M count=1024 # 1024x1M =1G的大小,你可以根据需要改编它mkswap /swapfile #建立swap文件格式chmod 0600 /swapfile #改变可写权限swapon /swapfile #启用swap

    启动挂载swap

    接下来编辑 /etc/fstab文件,加入swap挂载选项:

    /swapfile swap swap defaults 0 0

    重启系统生效

    执行命令

    reboot #需要root权限

    查看 swaps使用情况

    swapon --show

    总结

    通过简单的教程,相信你已经掌握了如何为linux开启了一个swap分区,你的linux承压能力更强了。在内存紧缺的时候,可以多续一下性命。

    展开全文
  • linux内存耗尽

    千次阅读 2018-04-18 16:35:21
    当内存不足时会发生什么,结果...出现内存耗尽的原因很简单,你申请的内存大小,超过了可用的虚拟内存的大小,注意是虚拟内存(内存并不是唯一的,交换分区也可以提供内存)探究oom(out of memory)首先运行下面的...

    当内存不足时会发生什么,结果很简单,linux的内存用完了,无法申请缓冲区,内核会挑选进程将其杀死,一般情况下,杀死正在申请内存的程序。频繁的进行磁盘swap操作,经常会出现这类问题,或是并发处理时启动的进程数过多。

    出现内存耗尽的原因很简单,你申请的内存大小,超过了可用的虚拟内存的大小,注意是虚拟内存(内存并不是唯一的,交换分区也可以提供内存)

    探究oom(out of memory)

    首先运行下面的程序,不断申请大量内存:

    1. #include <stdio.h>  
    2. #include <stdlib.h>  
    3. #define MEGABYTE 1024*1024  
    4. int main(int argc, char *argv[])  
    5. {  
    6.         void *myblock = NULL;  
    7.         int count = 0;  
    8.         while (1)  
    9.         {  
    10.                 myblock = (void *) malloc(MEGABYTE);  
    11.                 if (!myblock) break;  
    12.                 printf("Currently allocating %d MB\n", ++count);  
    13.         }  
    14.         exit(0);  
    15. }  

    上面的程序运行一会就会出现oom,现在运行另外一个程序,不断申请内存,并且将其填充1。

    1. #include <stdio.h>  
    2. #include <stdlib.h>  
    3. #define MEGABYTE 1024*1024  
    4. int main(int argc, char *argv[])  
    5. {  
    6.         void *myblock = NULL;  
    7.         int count = 0;  
    8.         while(1)  
    9.         {  
    10.                 myblock = (void *) malloc(MEGABYTE);  
    11.                 if (!myblock) break;  
    12.                 memset(myblock,1, MEGABYTE);  
    13.                 printf("Currently allocating %d MB\n",++count);  
    14.         }  
    15.         exit(0);  
    16. }  

    有发现不同吗,事实上程序1可以比程序2申请更多的内存。两个程序退出的原因都是因为空间不够了,然而程序1的退出时因为malloc的失败,而程序2的退出则是因为内核所谓的oom killer 将其杀死了。

    程序2退出的时候:

    Currently allocatinn 1589 MB

    程序1退出的时候:

    Currently allocating 274520 MB(64位系统)

    为什么程序1相较程序2可以多分配如此多的内存,这是因为linux采用了延迟的页面分配。也就是说内存只有在真正用的时候才进行分配,这种技术被称为optimistic memory allocation。

    查看/proc/pid/status文件就可以知道这个情况。(其中vmdata是所占用的虚拟内存)

    首先是程序1:




    然后是程序2:



    当我们请求一个内存区时,c库会判断当前预分配的内存块是否足够大,如果不够,程序会通过扩展堆空间的方式来获取内存。

    查看文件/proc/pid/maps可以看到堆里的内存块。




    在内存用尽的时候oom killer会依据策略挑选需要杀死的进程进行kill操作,策略是可以配置的。每个进程的oom_score是动态变化的,越大越可能被杀死。

    通过查看/proc/pid/oom_score 可以知晓该进程的值。一般来说占用内存越多的值越高,运行时间越早的值越小。



    同时在系统里面有些相对重要的进程可能会得到较高的值,这个时候可以使用/proc/pid/oom_adj文件。把里面的数值设置为整数,这个进程就越有可能被杀掉,相反设置为负数,就越有机会存活。当这个值为-17,oom-killer就会完全忽略这个进程。

    当然这种方式不容易实现和管理,有其他编写代码管理oom-killer的方法。

    如果系统有日志的话,killer的日志会保存到

    grep -i kill /var/log/messages*

    依据这个日志,可以调整策略,保证重要进程的正常运行,例如数据库和web服务。

    oom-killer的代码位于mm/oom_kill.c

    其调用的顺序是malloc -> _alloc_pages -> out_of_memory() -> select_bad_process() -> badness()

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  • 内存耗尽怎么办?

    2019-09-24 06:59:50
    内存耗尽怎么办? 如果在申请动态内存时找不到足够大的内存块,malloc 和 new 将返回 NULL 指针, 宣告内存申请失败。通常有三种方式处理“内存耗尽”问题。 1 #include <iostream> 2 3 /* run ...

    内存耗尽怎么办?

    如果在申请动态内存时找不到足够大的内存块,malloc 和 new 将返回 NULL 指针, 宣告内存申请失败。通常有三种方式处理“内存耗尽”问题。

     

     1 #include <iostream>
     2 
     3 /* run this program using the console pauser or add your own getch, system("pause") or input loop */
     4 using namespace std;
     5 int main(int argc, char** argv) {
     6     //声明变量和指针变量
     7     int a,b,c,*ip;
     8 
     9     //指针变量ip指向变量a
    10     a=100;
    11     ip=&a;        //使指针变量 ip 指向变量a
    12     cout<<"a="<<a<<endl;
    13     cout<<"*ip="<<*ip<<endl;
    14     cout<<"ip="<<ip<<endl;
    15 
    16     //指针变量ip指向变量b
    17     ip=&b;        //使指针变量 ip 指向变量b
    18     b=200;
    19     cout<<"b="<<b<<endl;
    20     cout<<"*ip="<<*ip<<endl;
    21     cout<<"ip="<<ip<<endl;
    22 
    23     //指针变量ip指向变量c
    24     ip=&c;        //使指针变量 ip 指向变量b
    25     *ip=a+b;
    26     cout<<"c="<<c<<endl;
    27     cout<<"*ip="<<*ip<<endl;
    28     cout<<"ip="<<ip<<endl;
    29     return 0;
    30 }

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/borter/p/9406457.html

    展开全文
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  • pytorch GPU内存耗尽

    万次阅读 2018-10-29 22:01:04
    pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽 Pytorch GPU运算过程中会出现:“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器,且累加梯度信息的缘故,用官方的...

    pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽

    Pytorch GPU运算过程中会出现:“cuda runtime error(2): out of memory”这样的错误。通常,这种错误是由于在循环中使用全局变量当做累加器,且累加梯度信息的缘故,用官方的说法就是:"accumulate history across your training loop"。在默认情况下,开启梯度计算的Tensor变量是会在GPU保持他的历史数据的,所以在编程或者调试过程中应该尽力避免在循环中累加梯度信息。

    下面举个栗子:

    上代码:

    total_loss=0
    for i in range(10000):
        optimizer.zero_grad()
        output=model(input)
        loss=criterion(output)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss+=loss
        #这里total_loss是跨越循环的变量,起着累加的作用,
        #loss变量是带有梯度的tensor,会保持历史梯度信息,在循环过程中会不断积累梯度信息到tota_loss,占用内存
    

    以上例子的修正方法是在循环中的最后一句修改为:total_loss+=float(loss),利用类型变换解除梯度信息,这样,多次累加不会累加梯度信息。

    局部变量逗留导致内存泄露

    局部变量通常在变量作用域之外会被Python自动销毁,在作用域之内,不需要的临时变量可以使用del x来销毁。

    在设计Linear Layers 的时候,尽量让其规模小点

    对于nn.Linear(m,n)这样规模的线性函数,他的空间规模为O(mn),除此规模的空间来容纳参数意外,还需要同样规模的空间来存储梯度,由此很容易造成GPU空间溢出。

    相关的进程管理bash cmd

    nvidia-smi监控GPU,
    watch -n 1 nvidia-smi实时监控GPU,
    watch -n 1 lscpu实时监控CPU,
    ps -elf进程查看,
    ps -elf | grep python查看Python子进程,
    kill -9 [PID]杀死进程PID。

    Referance:

    Pytorch documentations

    展开全文
  • C++内存耗尽怎么办?

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