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yangpeng committed Sep 18, 2020
1 parent 55dcc09 commit 22b2a14
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206 changes: 206 additions & 0 deletions ops/分享Linux内存占用几个案例.md
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## 案例一

### 问题
最近一台 `CentOS` 服务器,发现内存无端`损失`了许多,`free``ps` 统计的结果`相差十几个G`,非常奇怪,后来Google了许久才搞明白。

### 分析

1、linux系统内存消耗主要有三个地方:
- 进程
- slab
- pagecacge

`free` 命令查看到的是系统整体的内容使用情况,而使用 `ps``top` 看到的内存使用情况都是以进程维度来看的,因此看不到 `slabcache` `和pagecache` 的内存占用信息。

2、判断应用程序是否有内存泄露问题,只根据进程的内存使用或机器的内存变化来判定都不太准确,如果单凭进程的内存变化可能会疏忽一些小对象的内存泄露问题。

同时对于机器的内存的使用也要做是否合理的判断。对于不同语言的应用都有相应的神器可以辅助定位内存泄露问题,同时结合linux内存的监控工具进行分析,
除了 `top``free`还有 `pmap``/proc/meminfo``/slabinfo``slaptop`等。

3、通过这个问题,有一点比较重要的是,在使用监控工具进行监控和分析时,对其值的具体含义还是要了解的很清楚,否则会造成误判,使问题变得更加复杂。

4、此外 `page cache``dentries``inodes cache`,系统是会自动回收的。

可以通过以下几种方式加速其回收,不过实际并不需要这么做。

手工清除内存 缓存

- `echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches` 清除page cache
- `echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches` 清除denries和inodes
- `echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches` 清除page cache ,dentries及inodes
- 调整 `vm.vfs_cache_pressure` 值大小,默认是100。值越大,dentries和inodes cache的回收速度会越快
- 调整 `vm.min_free_kbytes` 值大小,该值为系统开始内存回收的阀值,越大表示系统会越早开始回收(一般情况下此值不建议调整)。

### 问题描述和初步调查

```bash
$ free -g
```
![](../img/linux-memory-1.png)

这台服务器有 `16G内存`,但是结果显示除了2G左右的文件Buffer缓存外,其余十几G都被确确实实的用光了。(free按1024进制计算,总内存可能比实际偏小)

这里大概介绍下 `free` 结果的含义:

![](../img/linux-memory-2.png)

然后 `top` 看了下,没有特别吃内存的程序。用 `ps` 大概统计下所有程序占用的总内存:

```bash
$ echo `ps aux |awk '{mem += $6} END {print mem/1024/1024}'` GB

0.595089
```

结果显示所有进程占用的内存还不到 `1G`,实际上,因为`free`, `ps`的统计方式的差别和 `Copy-on-write``Shared libraries`等内存优化机制的存在,这两者的统计结果通常是不一样的。但是一般情况下绝对不会相差十几个G,肯定是有什么隐藏的问题,Google了许久后发现,free没有专门统计另一项缓存: `Slab`

### Slab 简介和进一步调查

`Slab Allocation` 是Kernel 2.2之后引入的一个内存管理机制,专门用于缓存内核的数据对象,可以理解为一个内核专用的对象池,可以提高系统性能并减少内存碎片。 (Kernel 2.6.23之后,SLUB成为了默认的allocator)

#### 查看Slab缓存

```bash
$ cat /proc/meminfo

# 其中,Slab相关的数据为
Slab: 154212 kB
SReclaimable: 87980 kB
SUnreclaim: 66232 kB
```

SReclaimable(Linux 2.6.19+) 都是 clean 的缓存,随时可以释放。回到之前的内存问题,

#### 查看服务器上Slab占用的内存:

方法1:

```bash
$ cat /proc/meminfo|grep Slab

Slab: 12777668 kB
```

方法2:

```bash
echo `cat /proc/meminfo|grep Slab|awk '{mem += $2} END {print mem/1024/1024}'` GB

12G
```

`12G `的Slab缓存,有意思的是free把Slab缓存统计到了 `usedmemory` 中,这就是之前那个问题的症结所在了。另外,还可以查看 `/proc/slabinfo` (或使用 `slabtop` 命令)来查看Slab缓存的具体使用情况。

结果发现,`ext3_inode_cache``dentry_cache` 占用了绝大部分内存。考虑到这台服务器会频繁地用 `rsync` 同步大量的文件,这个结果也并不意外。

### 解决问题

先说明一下,如果问题仅仅是Slab占用了太多的内存(SReclaimable),那么通常不需要太操心,因为这根本不是个问题(如果是SUnreclaim太多且不断增长,那么很有可能是内核有bug)。但是,如果是因为Slab占用内存太多而引起了其他的问题,建议继续往下阅读。

#### 清除Slab可回收缓存

通过 `/proc/sys/vm/drop_caches` 这个配置项,可以手动清除指定的可回收缓存(SReclaimable)

`echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches` 或者 `sysctl vm.drop_caches=2`

上面的命令会主动释放 `Slab``clean的缓存`(包括inode和dentry的缓存),然后再 `free -g` 一下,空闲的内存陡增了十几个G

`注意的是`,手动清除缓存可能会在一段时间内降低系统性能。原则上不推荐这么做,因为如果有需要,系统会自动释放出内存供其他程序使用。
另外,手动清除Slab缓存是一个治标不治本的办法。因为问题不在Slab,实际操作的时候发现,清除缓存一段时间后,`Slab缓存`很快又会反弹回去。

如果需要治本,要么搞定问题进程,要么修改系统配置,要么增加物理内存。

### 调整系统 vm 配置

> `风险预警`: 调整以下系统配置可能会对系统性能造成负面影响,请仔细测试并谨慎操作。
`/etc/sysctl.conf` 里有以下几个对内存管理影响比较大的内核参数配置:

`vm.vfs_cache_pressure`

系统在进行内存回收时,会先回收page cache, inode cache, dentry cache和swap cache。vfs_cache_pressure 越大,每次回收时,inode cache和dentry cache所占比例越大。

`vfs_cache_pressure`

默认是100,该值越大inode cache和dentry cache的回收速度会越快,越小则回收越慢,为0的时候完全不回收,内存溢出(OOM!)。

`vm.min_free_kbytes`

系统的"保留内存"的大小,"保留内存"用于低内存状态下的"atomic memory allocation requests"(eg. kmalloc + GFP_ATOMIC),该参数也被用于计算开始内存回收的阀值,默认在开机的时候根据当前的内存计算所得,越大则表示系统会越早开始内存回收。`vm.min_free_kbytes 过大可能会导致 OOM`,太小可能会导致系统出现死锁等问题。查看默认设置:`cat /proc/sys/vm/min_free_kbytes`

`vm.swappiness`

该配置用于控制系统将内存 `swap out` 到交换空间的积极性,取值范围是[0, 100]`vm.swappiness` 越大,系统的交换积极性越高,默认是60, 如果为0则不会进行交换。

```bash
$ vim /etc/sysctl.conf

vm.swappiness = 1
```
查看默认设置:`cat /proc/sys/vm/swappiness`

`drop_caches`

默认值为0,将此值设置为1,2或3,使内核删除页面缓存和slab缓存的各种组合。

- 1 系统使所有的页面缓冲存储器失效并释放。
- 2 系统释放所有未使用的slab缓存内存。
- 3 系统释放所有的页面缓存和slab缓存内存。

查看默认设置: `cat /proc/sys/vm/drop_caches`

> 注:以上参数设置是非破坏性的操作,由于脏数据不能被释放,建议设置以上参数的值之前运行sync把内存数据写入硬盘。在生产环境中不建议使用drop_caches释放内存。
## 案例二 (物理内存的外碎片回收)

### 问题

执行 `docker ps` 命令挂住

### 问题分析

查找 `/var/log/messages`,发现有错误信息:`XFS: possible memory allocation deadlock in kmem_alloc (mode:0x250)`

在linux中使用buddy算法解决物理内存的碎片问题,其把所有空闲的内存,以2的幂次方的形式,分成11个块链表,分别对应为1、2、4、8、16、32、64、128、256、512、1024个页块。
Linux支持NUMA技术,对于NUMA设备,NUMA系统的结点通常是由一组CPU和本地内存组成,每一个节点都有相应的本地内存,因此buddyinfo 中的Node0表示节点ID;
而每一个节点下的内存设备,又可以划分为多个内存区域(zone),因此下面的显示中,对于Node0的内存,又划分类DMA、Normal、HighMem区域。而后面则是表示空闲的区域。
此处以Normal区域进行分析,第二列值为100,表示当前系统中normal区域,可用的连续两页的内存大小为100*2*PAGE_SIZE;第三列值为52,
表示当前系统中normal区域,可用的连续四页的内存大小为52*2^2*PAGE_SIZE
cat /proc/buddyinfo
Node 0, zone DMA 23 15 4 5 2 3 3 2 3 1 0
Node 0, zone Normal 149 100 52 33 23 5 32 8 12 2 59
Node 0, zone HighMem 11 21 23 49 29 15 8 16 12 2 142
可以看到从第5列开始,只剩下44*16*PAGE_SIZE的页块,后面剩下的分别是1 * 32 *PAGE_SIZE, 1 * 64 *PAGE_SIZE, 2 *128 * PAGE_SIZE,剩下256,512的页块都没有了因此推测,
导致这个问题出现的时候,该机器的内存碎片很多,当某个应用执行时,在xfs的申请内存中有这种连续的大块的内存申请的操作的请求,
比如:6000: map = kmem_alloc(subnex * sizeof(*map), KM_MAYFAIL | KM_NOFS); 就会导致内存一直分配不到。
例如:执行docker ps,docker exec这些命令时,会一直阻塞在kmem_alloc的循环中,反复申请内存,由于内存碎片没有被组合,
因此就一直申请不到,执行这些命令也会卡住,这也就验证了执行某些命令如ls,ssh都不会失败(因为需要内存的PAGE不是那么大)。
临时解决方法:
echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches
#上述命令操作会把碎片化的PAGE重新分配,之后在申请大块的PAGE内存就可以申请到,不阻塞了。
永久解决方法:
优化内核参数:
# 保留1G空闲内存,达到该值,触发内存回收
cat >> /etc/sysctl.conf <<EOF
vm.min_free_kbytes = 1048576
EOF
#立即生效
sysctl -p
什么是overcommit or oom问题
Linux对大部分申请内存的请求都回复"yes",以便能跑更多更大的程序,因为申请内存后,并不会马上使用内存,这种技术叫做Overcommit。
当linux发现内存不足时,会发生OOM killer(OOM=out-of-memory),它会选择杀死一些进程(用户态进程,不是内核线程),以便释放内存。
当oom-killer发生时,linux会选择杀死哪些进程?选择进程的函数是oom_badness函数(在mm/oom_kill.c中),该函数会计算每个进程的点数(0~1000),点数越高,这个进程越有可能被杀死。
每个进程的点数跟oom_score_adj有关,而且oom_score_adj可以被设置(-1000最低,1000最高)。

内核参数overcommit_memory, 它是内存分配策略
可选值:0、1、2。
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。
1, 表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何。
2, 表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存。

## 参考链接

- https://www.mawenbao.com/research/linux-ate-my-memory.html
- https://access.redhat.com/documentation/en-us/red_hat_enterprise_linux/6/html/performance_tuning_guide/s-memory-tunables
- http://blog.51yip.com/nosql/1776.html
- http://linuxperf.com/?p=102

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