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  • 错误信息提示最大内存已经耗尽,该如何解决呢?下面小编给大家解决PHP里大量数据循环时内存耗尽的问题,需要的朋友可以参考下
  • 今天小编就为大家分享一篇解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
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  • 微软官方windows server 2008 r2内存耗尽解决方案! 微软官方补丁
  • 内存耗尽后Redis会发生什么

    千次阅读 多人点赞 2021-02-14 10:56:49
    7种内存淘汰策略

    前言

    作为一台服务器来说,内存并不是无限的,所以总会存在内存耗尽的情况,那么当 Redis 服务器的内存耗尽后,如果继续执行请求命令,Redis 会如何处理呢?

    内存回收

    使用Redis 服务时,很多情况下某些键值对只会在特定的时间内有效,为了防止这种类型的数据一直占有内存,我们可以给键值对设置有效期。Redis 中可以通过 4 个独立的命令来给一个键设置过期时间:

    • expire key ttl:将 key 值的过期时间设置为 ttl
    • pexpire key ttl:将 key 值的过期时间设置为 ttl 毫秒
    • expireat key timestamp:将 key 值的过期时间设置为指定的 timestamp 秒数
    • pexpireat key timestamp:将 key 值的过期时间设置为指定的 timestamp 毫秒数

    PS:不管使用哪一个命令,最终 Redis 底层都是使用 pexpireat 命令来实现的。另外,set 等命令也可以设置 key 的同时加上过期时间,这样可以保证设值和设过期时间的原子性。

    设置了有效期后,可以通过 ttlpttl 两个命令来查询剩余过期时间(如果未设置过期时间则下面两个命令返回 -1,如果设置了一个非法的过期时间,则都返回 -2):

    • ttl key 返回 key 剩余过期秒数。
    • pttl key 返回 key 剩余过期的毫秒数。

    过期策略

    如果将一个过期的键删除,我们一般都会有三种策略:

    • 定时删除:为每个键设置一个定时器,一旦过期时间到了,则将键删除。这种策略对内存很友好,但是对 CPU 不友好,因为每个定时器都会占用一定的 CPU 资源。
    • 惰性删除:不管键有没有过期都不主动删除,等到每次去获取键时再判断是否过期,如果过期就删除该键,否则返回键对应的值。这种策略对内存不够友好,可能会浪费很多内存。
    • 定期扫描:系统每隔一段时间就定期扫描一次,发现过期的键就进行删除。这种策略相对来说是上面两种策略的折中方案,需要注意的是这个定期的频率要结合实际情况掌控好,使用这种方案有一个缺陷就是可能会出现已经过期的键也被返回。

    Redis 当中,其选择的是策略 2 和策略 3 的综合使用。不过 Redis 的定期扫描只会扫描设置了过期时间的键,因为设置了过期时间的键 Redis 会单独存储,所以不会出现扫描所有键的情况:

    typedef struct redisDb {
        dict *dict; //所有的键值对
        dict *expires; //设置了过期时间的键值对
       dict *blocking_keys; //被阻塞的key,如客户端执行BLPOP等阻塞指令时
       dict *watched_keys; //WATCHED keys
       int id; //Database ID
       //... 省略了其他属性
    } redisDb;
    

    8 种淘汰策略

    假如 Redis 当中所有的键都没有过期,而且此时内存满了,那么客户端继续执行 set 等命令时 Redis 会怎么处理呢?Redis 当中提供了不同的淘汰策略来处理这种场景。

    首先 Redis 提供了一个参数 maxmemory 来配置 Redis 最大使用内存:

    maxmemory <bytes>
    

    或者也可以通过命令 config set maxmemory 1GB 来动态修改。

    如果没有设置该参数,那么在 32 位的操作系统中 Redis 最多使用 3GB 内存,而在 64 位的操作系统中则不作限制。

    Redis 中提供了 8 种淘汰策略,可以通过参数 maxmemory-policy 进行配置:

    淘汰策略说明
    volatile-lru根据 LRU 算法删除设置了过期时间的键,直到腾出可用空间。如果没有可删除的键对象,且内存还是不够用时,则报错
    allkeys-lru根据 LRU 算法删除所有的键,直到腾出可用空间。如果没有可删除的键对象,且内存还是不够用时,则报错
    volatile-lfu根据 LFU 算法删除设置了过期时间的键,直到腾出可用空间。如果没有可删除的键对象,且内存还是不够用时,则报错
    allkeys-lfu根据 LFU 算法删除所有的键,直到腾出可用空间。如果没有可删除的键对象,且内存还是不够用时,则报错
    volatile-random随机删除设置了过期时间的键,直到腾出可用空间。如果没有可删除的键对象,且内存还是不够用时,则报错
    allkeys-random随机删除所有键,直到腾出可用空间。如果没有可删除的键对象,且内存还是不够用时,则报错
    volatile-ttl根据键值对象的 ttl 属性, 删除最近将要过期数据。 如果没有,则直接报错
    noeviction默认策略,不作任何处理,直接报错

    PS:淘汰策略也可以直接使用命令 config set maxmemory-policy <策略> 来进行动态配置。

    LRU 算法

    LRU 全称为:Least Recently Used。即:最近最长时间未被使用。这个主要针对的是使用时间。

    Redis 改进后的 LRU 算法

    Redis 当中,并没有采用传统的 LRU 算法,因为传统的 LRU 算法存在 2 个问题:

    • 需要额外的空间进行存储。
    • 可能存在某些 key 值使用很频繁,但是最近没被使用,从而被 LRU 算法删除。

    为了避免以上 2 个问题,Redis 当中对传统的 LRU 算法进行了改造,通过抽样的方式进行删除

    配置文件中提供了一个属性 maxmemory_samples 5,默认值就是 5,表示随机抽取 5key 值,然后对这 5key 值按照 LRU 算法进行删除,所以很明显,key 值越大,删除的准确度越高。

    对抽样 LRU 算法和传统的 LRU 算法,Redis 官网当中有一个对比图:

    • 浅灰色带是被删除的对象。

    • 灰色带是未被删除的对象。

    • 绿色是添加的对象。

      在这里插入图片描述

    左上角第一幅图代表的是传统 LRU 算法,可以看到,当抽样数达到 10 个(右上角),已经和传统的 LRU 算法非常接近了。

    Redis 如何管理热度数据

    前面我们讲述字符串对象时,提到了 redisObject 对象中存在一个 lru 属性:

    typedef struct redisObject {
        unsigned type:4;//对象类型(4位=0.5字节)
        unsigned encoding:4;//编码(4位=0.5字节)
        unsigned lru:LRU_BITS;//记录对象最后一次被应用程序访问的时间(24位=3字节)
        int refcount;//引用计数。等于0时表示可以被垃圾回收(32位=4字节)
        void *ptr;//指向底层实际的数据存储结构,如:SDS等(8字节)
    } robj;
    

    lru 属性是创建对象的时候写入,对象被访问到时也会进行更新。正常人的思路就是最后决定要不要删除某一个键肯定是用当前时间戳减去 lru,差值最大的就优先被删除。但是 Redis 里面并不是这么做的,Redis 中维护了一个全局属性 lru_clock,这个属性是通过一个全局函数 serverCron 每隔 100 毫秒执行一次来更新的,记录的是当前 unix 时间戳。

    最后决定删除的数据是通过 lru_clock 减去对象的 lru 属性而得出的。那么为什么 Redis 要这么做呢?直接取全局时间不是更准确吗?

    这是因为这么做可以避免每次更新对象的 lru 属性的时候可以直接取全局属性,而不需要去调用系统函数来获取系统时间,从而提升效率(Redis 当中有很多这种细节考虑来提升性能,可以说是对性能尽可能的优化到极致)。

    不过这里还有一个问题,我们看到,redisObject 对象中的 lru 属性只有 24 位,24 位只能存储 194 天的时间戳大小,一旦超过 194 天之后就会重新从 0 开始计算,所以这时候就可能会出现 redisObject 对象中的 lru 属性大于全局的 lru_clock 属性的情况。

    正因为如此,所以计算的时候也需要分为 2 种情况:

    • 当全局 lruclock > lru,则使用 lruclock - lru 得到空闲时间。
    • 当全局 lruclock < lru,则使用 lruclock_max(即 194 天) - lru + lruclock 得到空闲时间。

    需要注意的是,这种计算方式并不能保证抽样的数据中一定能删除空闲时间最长的。这是因为首先超过 194 天还不被使用的情况很少,再次只有 lruclock2 轮继续超过 lru 属性时,计算才会出问题。

    比如对象 A 记录的 lru1 天,而 lruclock 第二轮都到 10 天了,这时候就会导致计算结果只有 10-1=9 天,实际上应该是 194+10-1=203 天。但是这种情况可以说又是更少发生,所以说这种处理方式是可能存在删除不准确的情况,但是本身这种算法就是一种近似的算法,所以并不会有太大影响。

    LFU 算法

    LFU 全称为:Least Frequently Used。即:最近最少频率使用,这个主要针对的是使用频率。这个属性也是记录在redisObject 中的 lru 属性内。

    当我们采用 LFU 回收策略时,lru 属性的高 16 位用来记录访问时间(last decrement time:ldt,单位为分钟),低 8 位用来记录访问频率(logistic counter:logc),简称 counter

    访问频次递增

    LFU 计数器每个键只有 8 位,它能表示的最大值是 255,所以 Redis 使用的是一种基于概率的对数器来实现 counter 的递增。r

    给定一个旧的访问频次,当一个键被访问时,counter 按以下方式递增:

    1. 提取 01 之间的随机数 R
    2. counter - 初始值(默认为 5),得到一个基础差值,如果这个差值小于 0,则直接取 0,为了方便计算,把这个差值记为 baseval
    3. 概率 P 计算公式为:1/(baseval * lfu_log_factor + 1)
    4. 如果 R < P 时,频次进行递增(counter++)。

    公式中的 lfu_log_factor 称之为对数因子,默认是 10 ,可以通过参数来进行控制:

    lfu_log_factor 10
    

    下图就是对数因子 lfu_log_factor 和频次 counter 增长的关系图:

    在这里插入图片描述

    可以看到,当对数因子 lfu_log_factor100 时,大概是 10M(1000万) 次访问才会将访问 counter 增长到 255,而默认的 10 也能支持到 1M(100万) 次访问 counter 才能达到 255 上限,这在大部分场景都是足够满足需求的。

    访问频次递减

    如果访问频次 counter 只是一直在递增,那么迟早会全部都到 255,也就是说 counter 一直递增不能完全反应一个 key 的热度的,所以当某一个 key 一段时间不被访问之后,counter 也需要对应减少。

    counter 的减少速度由参数 lfu-decay-time 进行控制,默认是 1,单位是分钟。默认值 1 表示:N 分钟内没有访问,counter 就要减 N

    lfu-decay-time 1
    

    具体算法如下:

    1. 获取当前时间戳,转化为分钟后取低 16 位(为了方便后续计算,这个值记为 now)。
    2. 取出对象内的 lru 属性中的高 16 位(为了方便后续计算,这个值记为 ldt)。
    3. lru > now 时,默认为过了一个周期(16 位,最大 65535),则取差值 65535-ldt+now:当 lru <= now 时,取差值 now-ldt(为了方便后续计算,这个差值记为 idle_time)。
    4. 取出配置文件中的 lfu_decay_time 值,然后计算:idle_time / lfu_decay_time(为了方便后续计算,这个值记为num_periods)。
    5. 最后将counter减少:counter - num_periods

    看起来这么复杂,其实计算公式就是一句话:取出当前的时间戳和对象中的 lru 属性进行对比,计算出当前多久没有被访问到,比如计算得到的结果是 100 分钟没有被访问,然后再去除配置参数 lfu_decay_time,如果这个配置默认为 1也即是 100/1=100,代表 100 分钟没访问,所以 counter 就减少 100

    总结

    本文主要介绍了 Redis 过期键的处理策略,以及当服务器内存不够时 Redis8 种淘汰策略,最后介绍了 Redis 中的两种主要的淘汰算法 LRULFU

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  • 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:

    [cpp]  view plain  copy
    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。

    [cpp]  view plain  copy
    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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  • C++内存耗尽怎么办?

    千次阅读 2019-01-04 23:00:43
    C++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)判断指针是否为NULL,如果是则马上用return语句...

    C++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)判断指针是否为NULL,如果是则马上用return语句终止本函数。例如:

    void Func(void)

    {

    A  *a = new A;

    if(a == NULL)

    {

        return;

        }

    }

    (2)判断指针是否为NULL,如果是则马上用exit(1)终止整个程序的运行。例如:

    void Func(void)

    {

    A  *a = new A;

    if(a == NULL)

    {

        cout << “Memory Exhausted” << endl;

        exit(1);

    }

        …

    }

    (3)为new和malloc设置异常处理函数。例如Visual C++可以用_set_new_hander函数为new设置用户自己定义的异常处理函数,也可以让malloc享用与new相同的异常处理函数。详细内容请参考C++使用手册。

           上述(1)(2)方式使用最普遍。如果一个函数内有多处需要申请动态内存,那么方式(1)就显得力不从心(释放内存很麻烦),应该用方式(2)来处理。

    很多人不忍心用exit(1),问:“不编写出错处理程序,让操作系统自己解决行不行?”

           不行。如果发生“内存耗尽”这样的事情,一般说来应用程序已经无药可救。如果不用exit(1) 把坏程序杀死,它可能会害死操作系统。道理如同:如果不把歹徒击毙,歹徒在老死之前会犯下更多的罪。

           有一个很重要的现象要告诉大家。对于32位以上的应用程序而言,无论怎样使用malloc与new,几乎不可能导致“内存耗尽”。我在Windows 98下用Visual C++编写了测试程序,见示例7-9。这个程序会无休止地运行下去,根本不会终止。因为32位操作系统支持“虚存”,内存用完了,自动用硬盘空间顶替。我只听到硬盘嘎吱嘎吱地响,Window 98已经累得对键盘、鼠标毫无反应。

    我可以得出这么一个结论:对于32位以上的应用程序,“内存耗尽”错误处理程序毫无用处。这下可把Unix和Windows程序员们乐坏了:反正错误处理程序不起作用,我就不写了,省了很多麻烦。

    我不想误导读者,必须强调:不加错误处理将导致程序的质量很差,千万不可因小失大。

    void main(void)

    {

        float *p = NULL;

        while(TRUE)

        {

            p = new float[1000000];

            cout << “eat memory” << endl;

            if(p==NULL)

                exit(1);

        }

    }

    示例7-9试图耗尽操作系统的内存

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  • C-C++内存耗尽怎么办

    2013-10-16 11:29:51
    C-C++内存耗尽常常遇到,在这里有各种耗尽情况的处理办法
  • Linux 服务器内存耗尽一则

    千次阅读 2019-04-25 16:18:48
    案例 一台CentOS7 服务器,主要运行一个tomcat的服务,通常占用6G的常驻内存,整个VIRT...系统因为发现内存,虚存都双双耗尽,就把消耗大的tomcat直接给杀了!(还是不够智能阿,你没发现很多重复启动的小程序么,...

    案例

    一台CentOS7 服务器,主要运行一个tomcat的服务,通常占用6G的常驻内存,整个VIRT也就是20G。

    系统配置:32G内存,16G swap

    系统在运行1段时间后,tomcat服务发现失联了。登陆上机器看tomcat进程已经不见了。

    接下来,查看系统日志。系统因为发现内存,虚存都双双耗尽,就把消耗大的tomcat直接给杀了!(还是不够智能阿,你没发现很多重复启动的小程序么,不把那些垃圾杀了,你杀好人?笨机器)

    继续往下查,先看top,发现物理内存现在有剩余,swap所剩无几。证明系统内存耗尽是事实。哪些还在swap里不出来?肯定是僵死进程多。僵尸,最令人讨厌了。来,我们TOP根据内存来排一下序。好了,发现上面十来条正常的进程外,下面一堆sendmail进程。

    sendmail?什么鬼?习惯找度娘,一艘,出来“Crond引发大量sendmail、postdrop进程”的帖子,说什么postfix问题会引起发mail会挂起云云。一般我们系统也不会配置什么postfix,即使配置了,也没那么容易出错,引起进程挂起,linux profix也不会傻到那种地步。里面列出了kill 进程的方法倒是有用,

    1.kill掉sendmail进程

    kill -9 $(ps -ef |grep hochoy | grep sendmail |gawk '$0 !~/grep/ {print $2}' |  tr -s '\n' ' ')

    2.kill 掉postdrop进程

     kill -9 $(ps -ef |grep hochoy | grep postdrop |gawk '$0 !~/grep/ {print $2}' |  tr -s '\n' ' ')

    但是,你kill了sendmail下面postdrop也就没有了,不用再去kill了。实际上sendmail被CROND守护,kill后还会出来的。

    下面讲改crontab配置里的MAILTO就是在瞎搞了。你把邮件通知都改了,系统有问题怎么上报?掩盖问题不可取,误人子弟。

    继续查,发现所有sendmail的父进程都指向cron job 里的一个脚本。问题很明确,这个脚本挂在那里不退出。ps 一个grep,果然,上千条。脚本写的太滥,而且没有监控自己进程号,导致重复启动。僵尸会传染,一个接一个不停的。重点服务器的脚本,特别是加到crontab里运行的,不能让初学的人来写。


     

    展开全文
  • pytorch中GPU内存耗尽

    千次阅读 2020-08-22 18:00:36
    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 12345678910 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...
  • 主要介绍了解决Linux下php-fpm进程过多导致内存耗尽问题,需要的朋友可以参考下
  • 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...
  • 当Linux内存耗尽

    千次阅读 2017-01-20 11:17:50
    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:...
  • https://mp.weixin.qq.com/s/-caMTrOXQu-o0O44e6I9dQ
  • 系统内存耗尽的案例分析
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空空如也

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内存耗尽