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Linux--内存控制之oom killer机制及代码分析

发布时间:2016-08-13 15:29:10来源:linux网站作者:曦轩
最近,线上一些内存占用比较敏感的应用,在访问峰值的时候,偶尔会被kill掉,导致服务重启。发现是Linux的out-of-memory kiiler的机制触发的。
oom kiiler会在内存紧张的时候,会依次kill内存占用较高的进程,发送Signal 15(SIGTERM)。并在/var/log/message中进行记录。里面会记录一些如pid,process name,cpu mask,trace等信息,通过监控可以发现类似问题。今天特意分析了一下oom killer相关的选择机制,挖了一下代码,感觉该机制简单粗暴,不过效果还是挺明显的,给大家分享出来。
 
oom killer初探 
一个简单分配heap memroy的代码片段(big_mm.c):
#define block (1024L*1024L*MB)  
#define MB 64L  
unsigned long total = 0L;   
for(;;) {  
// malloc big block memory and ZERO it !!  
char* mm = (char*) malloc(block);  
usleep(100000);  
if (NULL == mm)   
continue;  
bzero(mm,block);  
total += MB;   
fprintf(stdout,"alloc %lum mem\n",total);  
 
这里有2个地方需要注意:
1、malloc是分配虚拟地址空间,如果不memset或者bzero,那么就不会触发physical allocate,不会映射物理地址,所以这里用bzero填充
2、每次申请的block大小比较有讲究,Linux内核分为LowMemroy和HighMemroy,LowMemory为内存紧张资源,LowMemroy有个阀值,通过free -lm和
/proc/sys/vm/lowmem_reserve_ratio来查看当前low大小和阀值low大小。低于阀值时候才会触发oom killer,所以这里block的分配小雨默认的256M,否则如果每次申请512M(大于128M),malloc可能会被底层的brk这个syscall阻塞住,内核触发page cache回写或slab回收。
 
测试:
gcc big_mm.c -o big_mm ; ./big_mm & ./big_mm & ./big_mm &
(同时启动多个big_mm进程争抢内存)   
启动后,部分big_mm被killed,在/var/log/message下tail -n 1000 | grep -i oom 看到:
Apr 18 16:56:16 v125000100.bja kernel: : [22254383.898423] Out of memory: Kill process 24894 (big_mm) score 277 or sacrifice child  
Apr 18 16:56:16 v125000100.bja kernel: : [22254383.899708] Killed process 24894, UID 55120, (big_mm) total-vm:2301932kB, anon-rss:2228452kB, file-rss:24kB  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738942] big_mm invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_adj=0, oom_score_adj=0  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738947] big_mm cpuset=/ mems_allowed=0  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738950] Pid: 24893, comm: big_mm Not tainted 2.6.32-220.23.2.ali878.el6.x86_64 #1  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738952] Call Trace:  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738961]  [<ffffffff810c35e1>] ? cpuset_print_task_mems_allowed+0x91/0xb0  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738968]  [<ffffffff81114d70>] ? dump_header+0x90/0x1b0  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738973]  [<ffffffff810e1b2e>] ? __delayacct_freepages_end+0x2e/0x30  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738979]  [<ffffffff81213ffc>] ? security_real_capable_noaudit+0x3c/0x70  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738982]  [<ffffffff811151fa>] ? oom_kill_process+0x8a/0x2c0  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738985]  [<ffffffff81115131>] ? select_bad_process+0xe1/0x120  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738989]  [<ffffffff81115650>] ? out_of_memory+0x220/0x3c0  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.738995]  [<ffffffff81125929>] ? __alloc_pages_nodemask+0x899/0x930  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.739001]  [<ffffffff81159c6a>] ? alloc_pages_vma+0x9a/0x150  
可以看到big_mm占用了2301932K,anon-rss全部是mmap分配的大内存块。后面CallTrace标识出来kernel oom-killer的stack,后面我们会针对该call trace分析一下oom killer的代码。
 
oom killer机制分析 
我们触发了oom killer的机制,那么oom killer是计算出选择哪个进程kill呢?我们先来看一下kernel提供给用户态的/proc下的一些参数:
/proc/[pid]/oom_adj ,该pid进程被oom killer杀掉的权重,介于 [-17,15]之间,越高的权重,意味着更可能被oom killer选中,-17表示禁止被kill掉。
/proc/[pid]/oom_score,当前该pid进程的被kill的分数,越高的分数意味着越可能被kill,这个数值是根据oom_adj运算后的结果,是oom_killer的主要参考。
 
sysctl 下有2个可配置选项:
vm.panic_on_oom = 0 #内存不够时内核是否直接panic
vm.oom_kill_allocating_task = 1#oom-killer是否选择当前正在申请内存的进程进行kill
 
触发oom killer时/var/log/message打印了进程的score:
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758297] [ pid ]   uid  tgid total_vm  rss cpu oom_adj oom_score_adj name  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758311] [  399] 0   399 2709  133   2 -17 -1000 udevd  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758314] [  810] 0   810 2847   43   0   0 0 svscanboot  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758317] [  824] 0   824 1039   21   0   0 0 svscan  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758320] [  825] 0   825  993   17   1   0 0 readproctitle  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758322] [  826] 0   826  996   16   0   0 0 supervise  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758325] [  827] 0   827  996   17   0   0 0 supervise  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758327] [  828] 0   828  996   16   0   0 0 supervise  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758330] [  829] 0   829  996   17   2   0 0 supervise  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758333] [  830] 0   830 6471  152   0   0 0 run  
Apr 18 16:56:18 v125000100.bja kernel: : [22254386.758335] [  831]99   831 1032   21   0   0 0 multilog  
所以,如果想修改被oom killer选中的概率,修改上树参数即可。
 
oom killer 代码分析
上面已经给出了相应策略,下面剖析一下kernel对应的代码,有个清晰认识。代码选择的是kernel 3.0.12的代码,源码文件 mm/oom_kill.c,首先看一下call trace调用关系:
__alloc_pages_nodemask分配内存 -> 发现内存不足(或低于low memory)out_of_memory -> 选中一个得分最高的processor进行select_bad_process -> kill
/** 
* out_of_memory - kill the "best" process when we run out of memory 
*/  
void out_of_memory(struct zonelist *zonelist, gfp_t gfp_mask,  
int order, nodemask_t *nodemask, bool force_kill)  
{  
// 等待notifier调用链返回,如果有内存了则返回  
blocking_notifier_call_chain(&oom_notify_list, 0, &freed);  
if (freed > 0)  
return; 
// 如果进程即将退出,则表明可能会有内存可以使用了,返回  
if (fatal_signal_pending(current) || current->flags & PF_EXITING) {  
set_thread_flag(TIF_MEMDIE);  
return;  
// 如果设置了sysctl的panic_on_oom,则内核直接panic  
check_panic_on_oom(constraint, gfp_mask, order, mpol_mask);
// 如果设置了oom_kill_allocating_task  
// 则杀死正在申请内存的process  
if (sysctl_oom_kill_allocating_task && current->mm &&  
!oom_unkillable_task(current, NULL, nodemask) &&  
current->signal->oom_score_adj != OOM_SCORE_ADJ_MIN) {  
get_task_struct(current);  
oom_kill_process(current, gfp_mask, order, 0, totalpages, NULL,  
nodemask,  
"Out of memory (oom_kill_allocating_task)");  
goto out;  
// 用select_bad_process()选择badness指  
// 数(oom_score)最高的进程  
p = select_bad_process(&points, totalpages, mpol_mask, force_kill); 
if (!p) {  
dump_header(NULL, gfp_mask, order, NULL, mpol_mask);  
panic("Out of memory and no killable processes...\n");  
}  
if (p != (void *)-1UL) {  
// 查看child process, 是否是要被killed,则直接影响当前这个parent进程   
oom_kill_process(p, gfp_mask, order, points, totalpages, NULL,  
nodemask, "Out of memory");  
killed = 1;  
}  
out:
if (killed)  
schedule_timeout_killable(1);  
}
 
select_bad_process() 调用oom_badness计算权值:
/** 
* oom_badness - heuristic function to determine which candidate task to kill 
*  
*/  
unsigned long oom_badness(struct task_struct *p, struct mem_cgroup *memcg,  
const nodemask_t *nodemask, unsigned long totalpages)  
{  
long points;  
long adj;
// 内部判断是否是pid为1的initd进程,是否是kthread内核进程,是否是其他cgroup,如果是则跳过  
if (oom_unkillable_task(p, memcg, nodemask))  
return 0;
p = find_lock_task_mm(p);  
if (!p)  
return 0;
// 获得/proc/[pid]/oom_adj权值,如果是OOM_SCORE_ADJ_MIN则返回  
adj = (long)p->signal->oom_score_adj;  
if (adj == OOM_SCORE_ADJ_MIN) {  
task_unlock(p);  
return 0;  
}
// 获得进程RSS和swap内存占用  
points = get_mm_rss(p->mm) + p->mm->nr_ptes +  
get_mm_counter(p->mm, MM_SWAPENTS);  
task_unlock(p);
// 计算步骤如下,【计算逻辑比较简单,不赘述了】  
if (has_capability_noaudit(p, CAP_SYS_ADMIN))  
adj -= 30;  
adj *= totalpages / 1000;  
points += adj;
return points > 0 ? points : 1;  
}  
 
总结,大家可以根据上述策略调整oom killer,禁止或者给oom_adj最小或偏小的值,也可以通过sysctl调节oom killer行为!
 
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