一、一些概念
1. OOM killer
顾名思义，OOM(out of memory) killer，是Linux操作系统发现内存不足时，它会强制杀死一些用户进程（非内核进程），来保证系统有足够的物理内存进行分配。
2. 内存overcommit
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。
vm.overcommit_memory这个系统参数是用来设置内存分配策略的，它有三个可选值：
| vm.overcommit_memory | 含义 |
| 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可用内存，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 |
OOM killer与内存overcommit：两者是相互作用的：
对于一台16G的Linux服务器。
如果使用overcommit_memory=0，如果没有没有足够的内存分配，那么应用想分配内存就会失败。
如果使用overcommit_memory>0，每次的应用内存申请都会成功，这种成功是建立在OOM killer会杀掉部分进程来实现的。
二、试验：
1. 环境：
(1) 内存：没有开启swap，可用内存12397M
total used free shared buffers cached Mem: 15948 3606 12342 0 10 45 -/+ buffers/cache: 3550 12397 Swap: 0 0 0
(2) overcommit_memory当前是0
cat /proc/sys/vm/overcommit_memory 0
2. 开启应用强制吃内存。
我对于redis稍微熟悉一点，redis-server有个参数叫做--test-memory，可以吃掉系统的内存，单位是M
redis-server --test-memory 1024
(1) 开启一个redis-server --test-memory 5120，吃掉5G内存，内存变为：
[@zw_53_159 fl]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 15948 8704 7243 0 10 47
-/+ buffers/cache: 8646 7301
Swap: 0 0 0
(2) 再开启一个redis-server --test-memory 5120，吃掉5G内存，内存变为：
[@zw_53_159 fl]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 15948 13839 2109 0 10 47
-/+ buffers/cache: 13781 2166
Swap: 0 0 0
(3) 此时还有2166可用内存，如果在开启3G的Redis会怎样呢？
[@zw_53_159 ~]# redis-server --test-memory 3072 Unable to allocate 3072 megabytes: Cannot allocate memory没有足够的内存了？为什么呢：
- 没有swap可用
- overcommit_memory=0，不会用overcommit机制。
(4) 修改overcommit_memory=1，
echo "vm.overcommit_memory = 1" >> /etc/sysctl.conf sysctl vm.overcommit_memory=1
(a) 当前系统只有一些Redis进程：
root 26738 21729 99 15:03 pts/5 00:06:10 redis-server --test-memory 5120 root 26910 22005 99 15:04 pts/7 00:05:34 redis-server --test-memory 5120
(b) 观察OOM killer日志：
tail -f /var/log/messages
继续开启3G的Redis: 开启成功，但是OOM把之前一个redis-server给kill掉了，从两个方面看
(a) 进程：进程26738不见了。
root 26910 22005 99 15:04 pts/7 00:08:46 redis-server --test-memory 5120 root 27805 21964 93 15:12 pts/6 00:00:27 redis-server --test-memory 3072
(b) OOM killer日志：里面涉及到细节很多，例如计算用户进程的分数，这个分数（oom_score_adj）决定该用户进程被杀掉的可能性，
最后算出：Out of memory: Kill process 26738 (redis-server) score 291 or sacrifice child Killed process 26738, UID 0, (redis-server) total-vm:5359844kB, anon-rss:5247132kB, file-rss:16kB
Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: redis-server invoked oom-killer: gfp_mask=0x201da, order=0, oom_adj=0, oom_score_adj=0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: redis-server cpuset=/ mems_allowed=0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: Pid: 32518, comm: redis-server Not tainted 2.6.32-279.el6.x86_64 #1 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: Call Trace: Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff810c4971>] ? cpuset_print_task_mems_allowed+0x91/0xb0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff811170e0>] ? dump_header+0x90/0x1b0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff812146fc>] ? security_real_capable_noaudit+0x3c/0x70 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff81117562>] ? oom_kill_process+0x82/0x2a0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff811174a1>] ? select_bad_process+0xe1/0x120 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff811179a0>] ? out_of_memory+0x220/0x3c0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff811276be>] ? __alloc_pages_nodemask+0x89e/0x940 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff8115c1da>] ? alloc_pages_current+0xaa/0x110 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff811144e7>] ? __page_cache_alloc+0x87/0x90 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff8112a10b>] ? __do_page_cache_readahead+0xdb/0x210 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff8112a261>] ? ra_submit+0x21/0x30 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff81115813>] ? filemap_fault+0x4c3/0x500 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff8113ec14>] ? __do_fault+0x54/0x510 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff8113f1c7>] ? handle_pte_fault+0xf7/0xb50 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff8113fe04>] ? handle_mm_fault+0x1e4/0x2b0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff81044479>] ? __do_page_fault+0x139/0x480 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff81039678>] ? pvclock_clocksource_read+0x58/0xd0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff8103876c>] ? kvm_clock_read+0x1c/0x20 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff81038779>] ? kvm_clock_get_cycles+0x9/0x10 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff8109c9a0>] ? getnstimeofday+0x60/0xf0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff8150326e>] ? do_page_fault+0x3e/0xa0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: [<ffffffff81500625>] ? page_fault+0x25/0x30 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: Mem-Info: Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: Node 0 DMA per-cpu: Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 0: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 1: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 2: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 3: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 4: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 5: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 6: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 7: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 8: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 9: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 10: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 11: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 12: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 13: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 14: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 15: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: Node 0 DMA32 per-cpu: Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 0: hi: 186, btch: 31 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 1: hi: 186, btch: 31 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 2: hi: 186, btch: 31 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 3: hi: 186, btch: 31 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 4: hi: 186, btch: 31 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 5: hi: 186, btch: 31 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 6: hi: 186, btch: 31 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 7: hi: 186, btch: 31 usd: 0 Feb 17 15:12:53 zw_53_159 kernel: CPU 8: hi: 186, btch: 31 usd: 0 Feb 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三、结论：
overcommit机制虽然能够保证，每次申请内存都能成功，但是也存在用户进程被OOM killer的可能性，如果设置也会存在很大问题。
具体要设置成0或者>0，还是要取决于场景，注意本实验没有开启swap。
测试服务器关闭swap的方法是swapoff -a，未在线上测试过会有什么影响，请小心使用。
四、后续测试：
1. 添加了swap之后，内存概括如下：
[@zw_53_159 ~]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 15948 361 15587 0 3 13
-/+ buffers/cache: 344 15604
Swap: 16383 0 16383
2. 使用第二节进行测试，发现OOM killer是针对可用内存（物理内存+swap）才生效，不像网上有些文章说的只要物理内存不够，就执行OOM killer
五、参考文献
有关swap开关可以参考：Linux服务端swap配置和监控
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