Linux -- 内存控制之oom killer机制及代码分析

2022-10-24 14:17:54

近期，线上一些内存占用比較敏感的应用。在訪问峰值的时候，偶尔会被kill掉，导致服务重新启动。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，通过监控能够发现类似问题。

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。只是效果还是挺明显的。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个地方须要注意：

1、malloc是分配虚拟地址空间，假设不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大小比較有讲究。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，否则假设每次申请512M(大于128M)，malloc可能会被底层的brk这个syscall堵塞住，内核触发page cache回写或slab回收。

測试：

gcc big_mm.c -o big_mm ; ./big_mm & ./big_mm & ./big_mm &

(同一时候启动多个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

通过标红的部分能够看到big_mm占用了2301932K，anon-rss所有是mmap分配的大内存块。后面红色的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下的一些參数：

/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，这个数值是依据oom_adj运算后的结果，是oom_killer的主要參考。

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。假设想改动被oom killer选中的概率，改动上树參数就可以。

oom killer 代码分析

上面已经给出了相应策略，以下剖析一下kernel相应的代码。有个清晰认识。

代码选择的是kernel 3.0.12的代码，源代码文件 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，假设有内存了则返回

    blocking_notifier_call_chain(&oom_notify_list, 0, &freed);

    if (freed > 0)

        return;

    // 假设进程即将退出，则表明可能会有内存能够使用了，返回

    if (fatal_signal_pending(current) || current->flags & PF_EXITING) {

        set_thread_flag(TIF_MEMDIE);

        return;

    }

    // 假设设置了sysctl的panic_on_oom，则内核直接panic

    check_panic_on_oom(constraint, gfp_mask, order, mpol_mask);

    // 假设设置了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;

    // 内部推断是否是pid为1的initd进程，是否是kthread内核进程。是否是其它cgroup。假设是则跳过

    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，假设是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);

    // 计算过程例如以下。【计算逻辑比較简单，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，大家能够依据上述策略调整oom killer，禁止或者给oom_adj最小或偏小的值，也能够通过sysctl调节oom killer行为！

！

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oom killer初探

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