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OOM 问题
linux内核有个机制叫OOM killer(Out-Of-Memory killer),当系统需要申请内存却申请不到时,OOM killer会检查当前进程中占用内存最大者,将其杀掉,腾出内存保障系统正常运行。
一般而言,一个应用的内存逐渐增加,肯定是不正常的,这个时候可认为该应用存在内存泄漏,当系统内存被占用到一定的时候,将会触发OOM,此时系统将会找一个最合适的进程杀掉,以释放内存。
原因:
大query带来内存上涨,大量连表查询加载数据到内存中,进行数据筛选,导致内存上涨,触发linux oom 机制 ,杀掉mysql ,同时表数量较多导致innodb数据字典内存占用多
内部解决思路:
1.先进行数据库配置升级,海豚库升级到16c128G配置,略知库升级到8c32g。
2.持续监测内存,发现内存占用基本60%左右。
3.进行慢sql,连表查询sql优化。
4.计划迁移mysql 到polardb。
5.排查linux日志,定位触发oom的时候mysql 占用内存大小。以及附近sql。
6.设置mysql 禁用oom机制,将mysql评分降为最低,oom时候 只会杀掉评分最高的进程。
7.降低mysql Buffer Pool值,因为阿里云rds 默认此值占用过高(最高65%内存),降低缓存区大小,可以预留一部分内存作为抵抗不可控风险使用。
8.彻底关闭linux oom机制。 sysctl -w vm.panic_on_oom=1
实际执行中遇到的问题:
- 由于阿里云RDS只支持对数据库的使用,不支持对系统层面的一些配置。所以上述第6条、上述第8条,不可用
- 由于阿里云RDS配置Buffer Pool
需要重启mysql,项目量级较大,重启耗时半小时以上,所以上述第7条,不可用,有动态调整缓存区大小方案,但是性能抖动很激烈,花费时间更久,不推荐。 - 由于阿里云RDS不支持查询linux日志,oom日志暂未获得,阿里方给了一部分oom附近sql。进行参考优化。
- 由于迁移polardb对现在数据库性能影响较大,迁移时间不可控,迁移过程中增量数据迁移方案未确定,目前正在调研中。
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