oom killer

概念

oom killer是内核设计的一种机制，在内存不足时选择一个占用内存较大的进程把他杀死，释放这一部分内存来满足内存请求的的需求。

oom（out of memory）

OOM(Out of Memory)指Linux在无可用内存时的一个最后策略。当系统中可用内存过少时，OOM killer会选择kill某些进程，来释放这些进程所占用的内存。

void out_of_memory(int gfp_mask)
{struct mm_struct *mm = NULL;task_t * p;read_lock(&tasklist_lock);retry:p = select_bad_process();//挑选合适的进程，大页框，少损失，低静态优先级，非root权限，不能是特殊进程if (PTR_ERR(p) == -1UL)goto out;/* Found nothing?!?! Either we hang forever, or we panic. */
if (!p) {//如果没有合适的进程read_unlock(&tasklist_lock);show_free_areas();panic("Out of memory and no killable processes...\n");
}printk("oom-killer: gfp_mask=0x%x\n", gfp_mask);
show_free_areas();
mm = oom_kill_process(p);//调用oom_kill_process删除进程p
if (!mm)goto retry;out:read_unlock(&tasklist_lock);if (mm)mmput(mm);/** Give "p" a good chance of killing itself before we* retry to allocate memory.*/__set_current_state(TASK_INTERRUPTIBLE);schedule_timeout(1);}

触发时机

现代内核通常在分配内存时，允许申请的内存量超过实际可分配的free内存，这种技术称为Overcommit，可以认为是一种内存超卖的策略。开启了Overcommit，其实是基于一个普遍的规律——大部分应用并不会将其申请的内存全部用满——来尽量提升内存的利用率，可以允许系统分配出的内存总和超过系统能提供之和(物理内存+Swap空间)，但是这种做法也导致OOM的风险。

overcommit的策略。

通过内核参数vm.overcommit_memory来进行控制，取值如下

0 表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用；如果有足够的可用内存，内存申请允许；否则，内存申请失败，并把错误返回给应用进程。
Overcommit的内存过大将会失败，轻微的Overcommit将被允许。（如何区分？）
1 永远允许Overcommit，这种策略适合那些不能承受内存分配失败的应用，比如某些科学计算应用。
2 永远禁止Overcommit，在这个情况下，系统所能分配的内存不会超过swap+RAM*系数（/proc/sys/vm/overcmmit_ratio，默认50%，你可以调整），如果这么多资源已经用光，那么后面任何尝试申请内存的行为都会返回错误，这通常意味着此时没法运行任何新程序。

事实上，如果选择2的话，在某些情况下内存得不到申请，又没办法释放内存，会导致系统死机。

可以查看本机上的overcommit

两个分别是内存允许分配的内存上限和实际已分配的内存大小。可以看到这里才须的是策略1。所以当参数为0或1时，允许omm killer工作。当内存没有swap可用，又无法reclaim到空闲内存时，就会触发oom killer选进程进行kill了。

杀死进程

哪个进程会被杀死？如何选择？linux会为每个进程进行分数统计，他会选择分数最高的进程杀死。这个分数统计需要兼顾一次kill释放出最多的内存，同时也要对系统重要性最小。为实现这个目标，内核对每个进程维护了一个评分oom_score，可以通过/proc//oom_score看到。分数越高则被kill的可能性越大。调整oom kill。

/proc/<pid>/oom_adj

调小可以降低被OOM killer选中的概率。从 -16 to +15来调整被选中的概率，如果设置为-17(OOM_DISABLE)的话，可以彻底避免进程被oom killer。默认值是0.

注意: oom_adj在Linux 2.6.36之后就废弃了，改用oom_score_adj，不过为向前兼容，改oom_adj或者oom_score_adj任意一个，另一个会做等比例的调整。

/proc/<pid>/oom_score

这个可以用来标记多大可能性进程会被oom killer选中。0表示不会被kill。值越大表示被选中kill概率越高。oom_score值的基础考量是进程用到的内存，结合下面一些考量点适当加+或者减-：

【+】是否使用fork创建了大量子进程

【-】是否长时间运行，或使用了大量CPU时间

【+】是否有更低nice优先级(比如>0，越大优先级越低)

【-】进程是否是privileged

【-】进程是否在直接访问硬件

再加上对oom_score_ad以及oom_adj调整的综合计算，得出最后打分值。

/proc/<pid>/oom_score_adj

取值范围-1000到1000。要说明这个值首先得明白oom killer选择对象时的启发式的打分策略（badness heuristic）。

这个策略会对所有任务打分0-1000，0表示永远不kill，而1000表示总是kill。这个值一定程度上反应的是任务使用了可用内存的比例（比如任务所有可用内存为100G，使用了100G，则打分1000.使用50G则打分500）。注意这里进程的“可用内存”指的是OOM-killer运行时系统内允许该进程使用的内存，跟CPUSET所占内存或者设置的内存上限有关。

root用户进程通常被认为比较重要，比其他进程高3%的优惠（adj -= 30; 分数越低越不容易被杀掉）。

oom_score_adj在系统打分基础上进行调整，进一步控制进程是优先还是尽量避免被kill。

所以，oom_score最高的就是会被OOM killer优先处理的进程，要控制进程的优先级，调整oom_score_adj。

如图1号init进程：

显然他不可能被杀死，当然他也不能被杀死。

这是编写的程序选出的最有可能被杀死的进程的分数排名。

识别oom

OOM killer会将kill的信息记录到系统日志/var/log/messages，检索相关信息就能匹配到是否进行了,如果配置了syslog，日志可能在/var/log/syslog里面。

下面是一个模拟oom killer的程序。

查看日志。

May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464038] Tasks state (memory values in pages):
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464039] [  pid  ]   uid  tgid total_vm      rss pgtables_bytes swapents oom_score_adj name
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464053] [    396]     0   396    27853      167   200704       66             0 systemd-journal
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464056] [    454]     0   454    12552      215   118784     1075         -1000 systemd-udevd
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464058] [    522]   101   522    17719       62   176128      165             0 systemd-resolve
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464059] [    524] 62583   524    36491       17   196608      101             0 systemd-timesyn
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464060] [    623]     0   623    27629       38   118784       43             0 irqbalance
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464062] [    626]   103   626    12878      124   147456      368          -900 dbus-daemon
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464063] [    758]     0   758   140749      605   462848      174             0 NetworkManager
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464064] [    797]     0   797    43071      213   241664     1767             0 networkd-dispat
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464066] [    798]     0   798   125842       49   339968      512             0 udisksd
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464066] [    807]   102   807    65760        0   159744      374             0 rsyslogd
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464068] [    808]   116   808    11815       18   135168       68             0 avahi-daemon
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464069] [    817]     0   817    90149       92   339968      258             0 ModemManager
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464070] [    841]     0   841   273430     3154   311296     1319          -900 snapd
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464071] [    842]     0   842     8269       26   106496       47             0 cron
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464072] [    846]     0   846    11309       86   126976       50             0 wpa_supplicant
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464073] [    847]     0   847     1139        0    53248       22             0 acpid
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464074] [    848]     0   848    17646       36   184320      140             0 systemd-logind
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464075] [    850]     0   850    72407       32   204800      202             0 accounts-daemon
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464076] [    857]     0   857     9130       25   122880       64             0 bluetoothd
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464077] [    912]   116   912    11770       11   131072       75             0 avahi-daemon
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464078] [    933]     0   933    74566      194   221184      565             0 polkitd
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464080] [   1024]     0  1024    47246      422   262144     1551             0 unattended-upgr
...
May 17 10:59:31 lp kernel: [ 4682.464175] [   6818]  1000  6818   514707   425754  4173824    87862             0 test

这里的total_vm和rss都以4k为单位。

由编写的程序invoked申请内存，kill了6818号进程占用内存1703016KB。

总结

对一个进程来说，内存的使用受多种因素的限制，有可能在达到内存不足情况之前就已经被回收，又或者收到映射的影响，申请新内存也不一定会触发OOM killer。这种情况很少发生，因为内核对内存分配和回收机制做了很好的优化，我们可以看看内存回收部分，只有迫不得已的时候我们才选择这种方式，因为有其他的机制也能帮助我们来回收，比如睡眠回收，kswapd周期回收，设计omm killer这种机制是有必要的，我们需要在最坏情况下有所处理，和行动。

参考资料：

https://segmentfault.com/a/1190000008268803

https://www.cnblogs.com/xibuhaohao/p/11087922.html

http://evertrain.blogspot.com/2018/04/oom.html

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