你好，我是程远。
从这一讲内容开始，我们进入容器内存这个模块。在使用容器的时候，一定会伴随着Memory Cgroup。而Memory Cgroup给Linux原本就复杂的内存管理带来了新的变化，下面我们就一起来学习这一块内容。
今天这一讲，我们来解决容器在系统中消失的问题。
不知道你在使用容器时，有没有过这样的经历？一个容器在系统中运行一段时间后，突然消失了，看看自己程序的log文件，也没发现什么错误，不像是自己程序Crash，但是容器就是消失了。
那么这是怎么回事呢？接下来我们就一起来“破案”。
问题再现
容器在系统中被杀掉，其实只有一种情况，那就是容器中的进程使用了太多的内存。具体来说，就是容器里所有进程使用的内存量，超过了容器所在Memory Cgroup里的内存限制。这时Linux系统就会主动杀死容器中的一个进程，往往这会导致整个容器的退出。
我们可以做个简单的容器，模拟一下这种容器被杀死的场景。做容器的Dockerfile和代码，你可以从这里获得。
接下来，我们用下面的这个脚本来启动容器，我们先把这个容器的Cgroup内存上限设置为512MB（536870912 bytes）。
#!/bin/bash
docker stop mem_alloc;docker rm mem_alloc
docker run -d --name mem_alloc registry/mem_alloc:v1
sleep 2
CONTAINER_ID=$(sudo docker ps --format "{{.ID}}\t{{.Names}}" | grep -i mem_alloc | awk '{print $1}')
echo $CONTAINER_ID
CGROUP_CONTAINER_PATH=$(find /sys/fs/cgroup/memory/ -name "*$CONTAINER_ID*")
echo $CGROUP_CONTAINER_PATH
echo 536870912 > $CGROUP_CONTAINER_PATH/memory.limit_in_bytes
cat $CGROUP_CONTAINER_PATH/memory.limit_in_bytes
好了，容器启动后，里面有一个小程序mem_alloc会不断地申请内存。当它申请的内存超过512MB的时候，你就会发现，我们启动的这个容器消失了。
这时候，如果我们运行docker inspect 命令查看容器退出的原因，就会看到容器处于"exited"状态，并且"OOMKilled"是true。
那么问题来了，什么是OOM Killed呢？它和之前我们对容器Memory Cgroup做的设置有什么关系，又是怎么引起容器退出的？想搞清楚这些问题，我们就需要先理清楚基本概念。
如何理解OOM Killer？
我们先来看一看OOM Killer是什么意思。
OOM是Out of Memory的缩写，顾名思义就是内存不足的意思，而Killer在这里指需要杀死某个进程。那么OOM Killer就是在Linux系统里如果内存不足时，就需要杀死一个正在运行的进程来释放一些内存。
那么讲到这里，你可能会有个问题了，Linux里的程序都是调用malloc()来申请内存，如果内存不足，直接malloc()返回失败就可以，为什么还要去杀死正在运行的进程呢？
其实，这个和Linux进程的内存申请策略有关，Linux允许进程在申请内存的时候是overcommit的，这是什么意思呢？就是说允许进程申请超过实际物理内存上限的内存。
为了让你更好地理解，我给你举个例子说明。比如说，节点上的空闲物理内存只有512MB了，但是如果一个进程调用malloc()申请了600MB，那么malloc()的这次申请还是被允许的。
这是因为malloc()申请的是内存的虚拟地址，系统只是给了程序一个地址范围，由于没有写入数据，所以程序并没有得到真正的物理内存。物理内存只有程序真的往这个地址写入数据的时候，才会分配给程序。
可以看得出来，这种overcommit的内存申请模式可以带来一个好处，它可以有效提高系统的内存利用率。不过这也带来了一个问题，也许你已经猜到了，就是物理内存真的不够了，又该怎么办呢？
为了方便你理解，我给你打个比方，这个有点像航空公司在卖飞机票。售卖飞机票的时候往往是超售的。比如说实际上有100个位子，航空公司会卖105张机票，在登机的时候如果实际登机的乘客超过了100个，那么就需要按照一定规则，不允许多出的几位乘客登机了。
同样的道理，遇到内存不够的这种情况，Linux采取的措施就是杀死某个正在运行的进程。
那么你一定会问了，在发生OOM的时候，Linux到底是根据什么标准来选择被杀的进程呢？这就要提到一个在Linux内核里有一个 oom_badness()函数，就是它定义了选择进程的标准。其实这里的判断标准也很简单，函数中涉及两个条件：
第一，进程已经使用的物理内存页面数。
第二，每个进程的OOM校准值oom_score_adj。在/proc文件系统中，每个进程都有一个 /proc/<pid>/oom_score_adj的接口文件。我们可以在这个文件中输入-1000 到1000之间的任意一个数值，调整进程被OOM Kill的几率。
adj = (long)p->signal->oom_score_adj;
points = get_mm_rss(p->mm) + get_mm_counter(p->mm, MM_SWAPENTS) +mm_pgtables_bytes(p->mm) / PAGE_SIZE;
adj *= totalpages / 1000;
points += adj;
结合前面说的两个条件，函数oom_badness()里的最终计算方法是这样的：
用系统总的可用页面数，去乘以OOM校准值oom_score_adj，再加上进程已经使用的物理页面数，计算出来的值越大，那么这个进程被OOM Kill的几率也就越大。
如何理解Memory Cgroup？
前面我们介绍了OOM Killer，容器发生OOM Kill大多是因为Memory Cgroup的限制所导致的，所以在我们还需要理解Memory Cgroup的运行机制。
在这个专栏的第一讲中，我们讲过Cgroups是容器的两大支柱技术之一，在CPU的章节中，我们也讲到了CPU Cgroups。那么按照同样的思路，我们想理解容器Memory，自然要讨论一下Memory Cgroup了。
Memory Cgroup也是Linux Cgroups子系统之一，它的作用是对一组进程的Memory使用做限制。Memory Cgroup的虚拟文件系统的挂载点一般在"/sys/fs/cgroup/memory"这个目录下，这个和CPU Cgroup类似。我们可以在Memory Cgroup的挂载点目录下，创建一个子目录作为控制组。
每一个控制组下面有不少参数，在这一讲里，这里我们只讲跟OOM最相关的3个参数：memory.limit_in_bytes，memory.oom_control和memory.usage_in_bytes。其他参数如果你有兴趣了解，可以参考内核的文档说明。
首先我们来看第一个参数，叫作memory.limit_in_bytes。请你注意，这个memory.limit_in_bytes是每个控制组里最重要的一个参数了。这是因为一个控制组里所有进程可使用内存的最大值，就是由这个参数的值来直接限制的。
那么一旦达到了最大值，在这个控制组里的进程会发生什么呢？
这就涉及到我要给你讲的第二个参数memory.oom_control了。这个memory.oom_control又是干啥的呢？当控制组中的进程内存使用达到上限值时，这个参数能够决定会不会触发OOM Killer。
如果没有人为设置的话，memory.oom_control的缺省值就会触发OOM Killer。这是一个控制组内的OOM Killer，和整个系统的OOM Killer的功能差不多，差别只是被杀进程的选择范围：控制组内的OOM Killer当然只能杀死控制组内的进程，而不能选节点上的其他进程。
如果我们要改变缺省值，也就是不希望触发OOM Killer，只要执行 echo 1 > memory.oom_control 就行了，这时候即使控制组里所有进程使用的内存达到memory.limit_in_bytes设置的上限值，控制组也不会杀掉里面的进程。
但是，我想提醒你，这样操作以后，就会影响到控制组中正在申请物理内存页面的进程。这些进程会处于一个停止状态，不能往下运行了。
最后，我们再来学习一下第三个参数，也就是memory.usage_in_bytes。这个参数是只读的，它里面的数值是当前控制组里所有进程实际使用的内存总和。
我们可以查看这个值，然后把它和memory.limit_in_bytes里的值做比较，根据接近程度来可以做个预判。这两个值越接近，OOM的风险越高。通过这个方法，我们就可以得知，当前控制组内使用总的内存量有没有OOM的风险了。
控制组之间也同样是树状的层级结构，在这个结构中，父节点的控制组里的memory.limit_in_bytes值，就可以限制它的子节点中所有进程的内存使用。
我用一个具体例子来说明，比如像下面图里展示的那样，group1里的memory.limit_in_bytes设置的值是200MB，它的子控制组group3里memory.limit_in_bytes值是500MB。那么，我们在group3里所有进程使用的内存总值就不能超过200MB，而不是500MB。
好了，我们这里介绍了Memory Cgroup最基本的概念，简单总结一下：
第一，Memory Cgroup中每一个控制组可以为一组进程限制内存使用量，一旦所有进程使用内存的总量达到限制值，缺省情况下，就会触发OOM Killer。这样一来，控制组里的“某个进程”就会被杀死。
第二，这里杀死“某个进程”的选择标准是，控制组中总的可用页面乘以进程的oom_score_adj，加上进程已经使用的物理内存页面，所得值最大的进程，就会被系统选中杀死。
解决问题
我们解释了Memory Cgroup和OOM Killer后，你应该明白了为什么容器在运行过程中会突然消失了。
对于每个容器创建后，系统都会为它建立一个Memory Cgroup的控制组，容器的所有进程都在这个控制组里。
一般的容器云平台，比如Kubernetes都会为容器设置一个内存使用的上限。这个内存的上限值会被写入Cgroup里，具体来说就是容器对应的Memory Cgroup控制组里memory.limit_in_bytes这个参数中。
所以，一旦容器中进程使用的内存达到了上限值，OOM Killer会杀死进程使容器退出。
那么我们怎样才能快速确定容器发生了OOM呢？这个可以通过查看内核日志及时地发现。
还是拿我们这一讲最开始发生OOM的容器作为例子。我们通过查看内核的日志，使用用 journalctl -k 命令，或者直接查看日志文件/var/log/message，我们会发现当容器发生OOM Kill的时候，内核会输出下面的这段信息，大致包含下面这三部分的信息：
第一个部分就是容器里每一个进程使用的内存页面数量。在"rss"列里，"rss'是Resident Set Size的缩写，指的就是进程真正在使用的物理内存页面数量。
比如下面的日志里，我们看到init进程的"rss"是1个页面，mem_alloc进程的"rss"是130801个页面，内存页面的大小一般是4KB，我们可以做个估算，130801 * 4KB大致等于512MB。
第二部分我们来看上面图片的 "oom-kill:" 这行，这一行里列出了发生OOM的Memroy Cgroup的控制组，我们可以从控制组的信息中知道OOM是在哪个容器发生的。
第三部分是图中 "Killed process 7445 (mem_alloc)" 这行，它显示了最终被OOM Killer杀死的进程。
我们通过了解内核日志里的这些信息，可以很快地判断出容器是因为OOM而退出的，并且还可以知道是哪个进程消耗了最多的Memory。
那么知道了哪个进程消耗了最大内存之后，我们就可以有针对性地对这个进程进行分析了，一般有这两种情况：
第一种情况是这个进程本身的确需要很大的内存，这说明我们给memory.limit_in_bytes里的内存上限值设置小了，那么就需要增大内存的上限值。
第二种情况是进程的代码中有Bug，会导致内存泄漏，进程内存使用到达了Memory Cgroup中的上限。如果是这种情况，就需要我们具体去解决代码里的问题了。
重点总结
这一讲我们从容器在系统中被杀的问题，学习了OOM Killer和Memory Cgroup这两个概念。
OOM Killer这个行为在Linux中很早就存在了，它其实是一种内存过载后的保护机制，通过牺牲个别的进程，来保证整个节点的内存不会被全部消耗掉。
在Cgroup的概念出现后，Memory Cgroup中每一个控制组可以对一组进程限制内存使用量，一旦所有进程使用内存的总量达到限制值，在缺省情况下，就会触发OOM Killer，控制组里的“某个进程”就会被杀死。
请注意，这里Linux系统肯定不能随心所欲地杀掉进程，那具体要用什么选择标准呢？
杀掉“某个进程”的选择标准，涉及到内核函数oom_badness()。具体的计算方法是 ：系统总的可用页面数乘以进程的OOM校准值oom_score_adj，再加上进程已经使用的物理页面数，计算出来的值越大，那么这个进程被OOM Kill的几率也就越大。
接下来，我给你讲解了Memory Cgroup里最基本的三个参数，分别是memory.limit_in_bytes， memory.oom_control 和 memory.usage_in_bytes。我把这三个参数的作用，给你总结成了一张图。第一个和第三个参数，下一讲中我们还会用到，这里你可以先有个印象。
容器因为OOM被杀，要如何处理呢？我们可以通过内核日志做排查，查看容器里内存使用最多的进程，然后对它进行分析。根据我的经验，解决思路要么是提高容器的最大内存限制，要么需要我们具体去解决进程代码的BUG。
思考题
在我们的例子脚本基础上，你可以修改一下，在容器刚一启动，就在容器对应的Memory Cgroup中禁止OOM，看看接下来会发生什么？
欢迎留言和我分享你的想法和疑问。如果读完这篇文章有所收获，也欢迎分享给你的朋友。
精选留言
2020-12-03 09:14:29
2020-12-02 19:51:57
2021-01-23 15:41:23
2020-12-04 14:29:09
2020-12-02 11:16:26
2021-02-25 17:54:19
agent invoked oom-killer: gfp_mask=0x6000c0(GFP_KERNEL), nodemask=(null), order=0, oom_score_adj=-998
......
Killed process 3267 (agent) total-vm:4912320kB, anon-rss: 2074576kB, file-rss: 23000kB, shmem-rss:0kB
这么一段，其中对容器limit限制是2GIB，因此猜测为oom触发条件是
anon-rss + file-rss > limit时触发，然后看到您在评论里有描述过条件是：
新申请的内存+ memory.usage_in_bytes - reclaim memory > memory.limit_in_bytes
所以这边对这个新申请内存有些疑惑，这边有两种猜测：
(1)这边的新申请内存指的是虚拟内存吗，如果是的话是不是意味着oomkill流程触发是在程序申请内存的时候，但是这边看之前oom日志中vm的内存已经远超limit了
(2) 这边猜测这边的新申请内存是实际的物理内存这样，按照这种猜测oomkill流程是在程序实际使用时触发该流程，如果这种猜测是准的话，想请问一下是否anon-rss + file-rss 就等于新申请的内存+ memory.usage_in_bytes - reclaim memory 这样
这边确实对oom这一块十分困惑，网上找到的资料也千奇百怪，内核代码不知道该怎么入手看这一块，所以想请教一下老师这些问题，麻烦老师了
2021-01-29 16:38:47
按照本章的树状的层级结构图所示，group1 分出 group2 和 group3 。
此时 group1 里的 memory.limit_in_bytes 设置的值是 200MB，这里的 200MB 是代表是的什么呢？
是指 group2 + group3 + group1 的所有进程使用的内存总值就不能超过 200MB？
还是单纯的指 group2 与 group3 中各自的所有进程使用的内存总值就不能超过 200MB？
2020-12-23 02:38:23
2020-12-03 07:31:09
2020-12-02 10:57:52
2020-12-02 10:26:56
另外一个问题是，我们遇到过，在k8s里pod cpu飙高之后，引起内存升高，然后触发OOM。我的理解是当cpu到达limit之后，被限制住了，进而拖慢程序处理速度，导致内存上升，最后OOM。不知我的理解是否正确？
2022-04-16 00:19:38
2021-01-05 21:46:44
2020-12-30 19:09:38
2020-12-02 10:37:45
2023-04-11 19:51:46
2022-09-24 16:44:17
2022-06-08 09:43:38
2022-04-30 18:43:16
[root@node1 oom]# docker inspect c3de |grep -i Status -A 10
"Status": "exited",
"Running": false,
"Paused": false,
"Restarting": false,
"OOMKilled": false,
"Dead": false,
"Pid": 0,
"ExitCode": 137,
"Error": "",
2021-11-14 19:47:16
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
e8d4f73f04c2 registry/mem_alloc:v1 "/mem_alloc 2000" 27 minutes ago Exited (0) 17 minutes ago mem_alloc
dexter@dexter-VirtualBox:~/container/training/memory/oom$ docker inspect mem_alloc
[
{
"Id": "e8d4f73f04c2efd227b0fde7dae97629207491b15cfe672c75bf6b8d089f0d94",
"Created": "2021-11-14T11:15:48.23309116Z",
"Path": "/mem_alloc",
"Args": [
"2000"
],
"State": {
"Status": "exited",
"Running": false,
"Paused": false,
"Restarting": false,
"OOMKilled": false,
"Dead": false,
"Pid": 0,
"ExitCode": 0,
"Error": "",
"StartedAt": "2021-11-14T11:15:48.906831401Z",
"FinishedAt": "2021-11-14T11:26:42.608474416Z"
},
----用老师文中的例子，container 挂了之后，查看原因为什么不是OOM？ 有什么别的设置吗？ 使用的是ubuntu 20.10 版本