冬雨财经 发表于 2024-7-23 19:35:29

记一次由于buff/cache导致服务器内存爆满的问题

目次


前言
复现
登录服务器查看占用内存历程排行
先了解一下什么是buff/cache?
尝试开释buffer/cache
/proc/sys/vm/drop_caches
dirty_ratio
dirty_background_ratio
dirty_writeback_centisecs
dirty_expire_centisecs
drop_caches
page-cluster
swapiness
vfs_cache_pressure



前言

我目前在使用pve作为我的虚拟化系统,我在pve中开了一个centos7作为我的mc服务器系统
我写了个定时使命使用python每天破晓3点将磁盘中的游戏数据备份到pve宿主机中的raid5阵列中,但是我发现服务器内存总是爆满,我开端判定是实行备份脚本导致的,背面实际测试后发现确实是

复现

我先手动触发一次备份 (配景备份)
nohup python server.py & 等待数据备份完成,在pve中查看服务器内存占用
https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/9a0351a15af8fe1dbe3cb56a47d05150.png
发现服务器内存已经爆满了

登录服务器查看占用内存历程排行

top -o %MEM top - 18:09:07 up9:45,1 user,load average: 0.84, 0.36, 0.19
Tasks: 241 total,   2 running, 239 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s):4.1 us,4.8 sy,0.0 ni, 90.6 id,0.5 wa,0.0 hi,0.0 si,0.0 st
KiB Mem : 41034536 total, 17324592 free,7754368 used, 15955576 buff/cache
KiB Swap:3145724 total,3135220 free,    10504 used. 32879168 avail Mem

PID USER      PRNI    VIRT    RES    SHR S%CPU %MEM   TIME+ COMMAND                                                                     
10536 root      20   0   43.0g   6.1g25104 S   4.5 15.6 111:50.22 java                                                                        
9140 polkitd   20   0 3191660 45124821032 S   0.01.1   8:47.40 mysqld                                                                     
8882 root      20   0 23795126938025784 S   0.00.2   0:44.79 dockerd                                                                     
872 root      20   09206365140818904 S   0.00.1   2:13.25 node                                                                        
848 root      20   09368924708818456 S   0.00.1   1:10.98 node                                                                        
8864 root      20   0 14406923935614624 S   0.00.1   0:32.95 containerd                                                                  
8802 root      20   071591630604   6252 S   0.00.119:44.84 nattunnel                                                                  
8734 root      20   072344826208      4 S   9.10.151:22.65 frpc                                                                        
8745 root      20   072370424916      4 S   0.00.1   2:59.84 frpc                                                                        
1122 root      20   057428817340   6012 S   0.00.0   0:07.49 tuned                                                                     
10472 root      20   0 208984416204   1760 S   0.00.0   9:55.88 docker-proxy                                                               
9120 root      20   072004813496   4356 S   0.00.0   0:04.49 containerd-shim                                                            
10517 root      20   072030413184   4388 S   0.00.0   0:04.79 containerd-shim                                                            
842 polkitd   20   061224011224   4764 S   0.00.0   0:00.39 polkitd                                                                     
869 root      20   062619611216   6916 S   0.00.0   0:03.10 NetworkManager                                                            
10450 root      20   0 1489616   8076   1392 S   0.00.0   0:00.08 docker-proxy                                                               
8326 root      20   0155288   7584   2368 R72.70.0   1:15.53 python                                                                     
    1 root      20   0194064   7224   4232 S   0.00.0   0:16.54 systemd                                                                     
9098 root      20   0 1350604   6036   1392 S   0.00.0   0:00.21 docker-proxy                                                               
9104 root      20   0 1489872   6036   1392 S   0.00.0   0:00.08 docker-proxy                                                               
10457 root      20   0 1489872   6036   1396 S   0.00.0   0:00.08 docker-proxy                                                               
10479 root      20   0 1424080   6028   1384 S   0.00.0   0:00.07 docker-proxy                                                               
599 root      20   0   39056   5972   5648 S   0.00.0   0:01.44 systemd-journal                                                            
10494 root      20   0 1489872   5752   1152 S   0.00.0   0:00.07 docker-proxy                                                               
621 root      20   0127396   5632   2604 S   0.00.0   0:00.05 lvmetad                                                                     
7435 root      20   0154796   5496   4172 S   0.00.0   0:01.03 sshd                                                                        
635 root      20   0   48392   4864   2880 S   0.00.0   0:00.55 systemd-udevd                                                               
1123 root      20   0113004   4376   3344 S   0.00.0   0:00.08 sshd                                                                        
1615 postfix   20   0   90088   4308   3260 S   0.00.0   0:00.12 qmgr                                                                        
3313 postfix   20   0   89912   4104   3092 S   0.00.0   0:00.06 pickup                                                                     
10501 root      20   0 1424080   3984   1392 S   0.00.0   0:00.07 docker-proxy                                                               
1125 root      20   0216400   3856   3164 S   0.00.0   0:04.15 rsyslogd                                                                  
850 dbus      20   0   66452   2564   1880 S   0.00.0   0:01.13 dbus-daemon                                                               
7446 root      20   0115680   2292   1708 S   0.00.0   0:00.39 bash                                                                        
8436 root      20   0162272   2272   1532 R13.60.0   0:00.10 top                          首当其冲的就是java历程,我之前预想的是如果是使用python备份,应该是python历程占用太多内存,没想到是java,我想了想极有可能是系统的 buffer/cache 导致内存过高,由于内存爆满发生在进行读写操作之后
验证

# free -h
            total      used      free      sharedbuff/cache   available
Mem:            39G      7.4G      295M      8.7M         31G         31G
Swap:          3.0G         41M      3.0G
buff/cache 竟然有31G 
先了解一下什么是buff/cache?

Buffer cache则主要是设计用来在系统对块装备进行读写的时候,对块进行数据缓存的系统来使用。比如我们在格式化文件系统的时候。
一样平常情况下两个缓存系统是一起配合使用的,比如当我们对一个文件进行写操作的时候,page cache的内容会被改变,而buffer cache则可以用来将page标志为不同的缓冲区,并纪录是哪一个缓冲区被修改了。这样,内核在后续实行脏数据的回写(writeback)时,就不用将整个page写回,而只需要写回修改的部门即可。
Linux内核会在内存将要耗尽的时候,触发内存回收的工作,以便开释出内存给急需内存的历程使用。
既然它主要用来做缓存,只是在内存够用的时候加速历程对文件的读写速度,那么在内存压力较大的情况下,当然有须要清空开释cache,作为free空间分给干系历程使用。以是一样平常情况下,我们认为buffer/cache空间可以被开释,这个明白是正确的。
但是这种清缓存的工作也并不是没有成本。以是陪同着cache清除的行为的,一样平常都是系统IO飙高。由于内核要对比cache中的数据和对应硬盘文件上的数据是否同等,如果不同等需要写回,之后才气回收。
尝试开释buffer/cache

sync 命令将所有未写的系统缓冲区写到磁盘中,包含已修改的 i-node、已延长的块 I/O 和读写映射文件。切记开释前最好sync一下,防止丢数据。
sync && echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 实行之后发现内存已经正常,根本得出是 buffer/cache 中缓存的数据过多导致的内存爆满
实行之后需要将/proc/sys/vm/drop_caches 的值改成原来的0
echo 0 > /proc/sys/vm/drop_caches 但是我实行这个之后,产生了报错
# echo 0 > /proc/sys/vm/drop_caches-bash: echo: write error: Invalid argument 在研究这个报错之前我们先了解几个概念
   /proc/sys/vm/drop_caches

清除缓存策略:
1:手动清除page cache
2:手动清除slab分配器中的对象(包括目次项和inode)
3:手动清除page cache和slab分配器中的对象
0 是系统使用的,手动调整是不行的,而开释之后  /proc/sys/vm/drop_caches 显示为1
这个虽然是显示1,但是这个只是一种状态 echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches 是一次手动清除的行为,不会影响系统的主动清除内存

不过每次都要手动清除内存比较麻烦,我找到一个脚本
#! /bin/bash# 需要开释内存的,内存使用百分比,可以传参,默认是85%max_rate=$1if [ ! "$max_rate" ] ; then      max_rate=85fiecho "max_rate: $max_rate"total=`free -m | awk 'NR==2' | awk '{print $2}'`used=`free -m | awk 'NR==2' | awk '{print $3}'`free=`free -m | awk 'NR==2' | awk '{print $4}'`rate=$(($used*100/$total));log=/usr/local/logs/mem.logecho "===========================" >> $logdate >> $logecho "current_rate: $rate"echo "Memory usage | " >> $logif [ "$rate" -ge "$max_rate" ] ; then      sync && echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches      sync && echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches      sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches      echo "OK" >> $logelse      echo "Not required" >> $logfi 但是这个脚本是根据总内存来判定的,我使用之后并不能起到效果,我改成了根据 buff/cache 和总内存的百分比来判定是否要进行清理
#!/bin/bash# 需要开释内存的,缓存占用百分比,可以传参,默认是70%max_cache_rate=$1if [ ! "$max_cache_rate" ] ; then      max_cache_rate=70fiecho "max_cache_rate: $max_cache_rate"total_mem=$(free -m | awk 'NR==2{print $2}')cache_mem=$(free -m | awk 'NR==2{print $6}')cache_rate=$((cache_mem*100/total_mem))log=/usr/local/logs/mem.logecho "===========================" >> $logdate >> $logecho "current_cache_rate: $cache_rate%"echo "Memory usage | " >> $logif [ "$cache_rate" -ge "$max_cache_rate" ] ; then      sync && echo 1 > /proc/sys/vm/drop_caches      sync && echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches      sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches      echo "OK, cache memory released" >> $logelse      echo "Not required to release cache memory" >> $logfi
每隔30分钟运行一次
*/30 * * * * /usr/bin/sh /home/mem.sh
其他的办理方法
通过这个问题对这个buff/cache 有了了解,我就思索:
linux系统应该可以配置不使用buff/cache吧?
buff/cache 的系统主动回收,是不是也是可以配置主动回收的上限呢?
等等问题。我就找到了以下内容:
修改/etc/sysctl.conf 添加如下选项后就不会内存连续增加
vm.dirty_ratio = 1
vm.dirty_background_ratio=1
vm.dirty_writeback_centisecs=2
vm.dirty_expire_centisecs=3
vm.drop_caches=3
vm.swappiness =100
vm.vfs_cache_pressure=163
vm.overcommit_memory=2
vm.lowmem_reserve_ratio=32 32 8
kern.maxvnodes=3
上面的设置比较粗暴,使cache的作用根本无法发挥。
先容一下详细的配置项:
dirty_ratio

这个参数控制文件系统的文件系统写缓冲区的大小,单位是百分比,表示系统内存的百分比,表示当写缓冲使用到系统内存多少的时候,开始向磁盘写出数 据。增大之会使用更多系统内存用于磁盘写缓冲,也可以极大提高系统的写性能。但是,当你需要连续、恒定的写入场合时,应该降低其数值,一样平常启动上缺省是 10。设1加速程序速度;
dirty_background_ratio

这个参数控制文件系统的pdflush历程,在何时革新磁盘。单位是百分比,表示系统内存的百分比,意思是当写缓冲使用到系统内存多少的时 候,pdflush开始向磁盘写出数据。增大之会使用更多系统内存用于磁盘写缓冲,也可以极大提高系统的写性能。但是,当你需要连续、恒定的写入场合时, 应该降低其数值,一样平常启动上缺省是 5;
dirty_writeback_centisecs

这个参数控制内核的脏数据革新历程pdflush的运行隔断。单位是 1/100 秒。缺省数值是500,也就是 5 秒。如果你的系统是连续地写入动作,那么实际上照旧降低这个数值比较好,这样可以把尖峰的写操作削平成多次写操作;
dirty_expire_centisecs

这个参数声明Linux内核写缓冲区里面的数据多“旧”了之后,pdflush历程就开始思量写到磁盘中去。单位是 1/100秒。缺省是 30000,也就是 30 秒的数据就算旧了,将会革新磁盘。对于特别重载的写操作来说,这个值适当缩小也是好的,但也不能缩小太多,由于缩小太多也会导致IO提高太快。发起设置为 1500,也就是15秒算旧。 
drop_caches

开释已经使用的cache;
page-cluster

该文件表示在写一次到swap区的时候写入的页面数量,0表示1页,1表示2页,2表示4页。
swapiness

该文件表示系统进行交换行为的程度,数值(0-100)越高,越可能发生磁盘交换。
vfs_cache_pressure

该文件表示内核回收用于directory和inode cache内存的倾向
vm.dirty_ratio = 5    #dft 20  %
vm.dirty_background_ratio =5 #dft 10 %
vm.dirty_writeback_centisecs=100 #dft 500 is 5s
vm.dirty_expire_centisecs=300    #dft 30000 is 30s
vm.drop_caches=3  #dft  0
vm.swappiness=100  #dft 60
vm.vfs_cache_pressure=133  #dft 100
目前我在使用的是脚本的方法,其他方法大家也可以试试 

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