golangで書いたプログラムをDockerで動かしOOMが発生した際になるべく情報を残して殺される方法を紹介します。 2020/08/16追記: この記事の内容はgolangに関してはやや現実的ではなくなってしまいました。 詳しくは続編を参照してください。 TL;DR golang製のプログラムは仮想メモリ(VSZ)の確保に失敗するとgoroutineのダンプを吐いて死ぬ DockerのOOMはRSSベースで検出時にSIGKILLを投げてくる Docker利用時にVSZで制限をかけるスクリプトを書いた golang製のプログラムはlinux-amd64において最低でも101MBのVSZを要求する VSZの制限がそれより小さいと当然起動できない 実際のRSSは3MB程度で起動する Background コンテナ内で動いているプロダクション上のgolang製のプログラムが時々OOMに殺されて
この記事で伝えたいこと（忙しい人向け） 新人ほど「保守していく」ことの感覚が腹落ちしにくいのではないか説 我々は保守しやすいコードを書くべきであり、保守しやすいコードを達成するための手段として原理原則やデザインパターンが存在している 保守ってなんで必要なんだっけ？という体系的な理解を持ったうえで、具体的なテクニックを学んでいくことが大事 // 追記（2023/12/9） なんとミノ駆動 さんにコメントいただけました。 もちろん良いコード/悪いコードで学ぶ設計入門 ―保守しやすい 成長し続けるコードの書き方は読んで影響を受けてます。 とってもうれしい。 想定読者 新卒 ~ ２年目くらいまでのプログラミング初心者 Webアプリの保守開発をしているエンジニア 3ヶ月前くらいの自分（未経験からエンジニアになって１年くらい） こんなことないでしょうか 先輩などから原理原則の観点を共有してもらったり、
OOMしたCronJobのメモリ制限を「いい感じ」に増やし、不必要な課金・障害対応を減らす - エムスリーテックブログ
初めまして、2024年3月後半にエムスリーのAI・機械学習チームで10日間インターンに参加させていただいた東（@azuma_alvin）です。 もしタイトルが何かに似ていると感じた方がいれば、只者ではないと思われます。 洗練されたデザインでかっこいいと思ったエムスリーオフィスの受付の写真 この記事では、KubernetesのCronJobでOOM（Out Of Memory）が発生した時に「いい感じ」にメモリ制限を増加させてくれるbroomの開発経緯とその実装についてお話しします。 また、インターン期間で感じたエムスリーという「ギーク集団」の中で開発する楽しさについてもお伝えできればと思います。 2週間でゼロ（nil）から開発したbroomは、OSSとしてGitHubで公開しているのでコントリビュートお待ちしております！ github.com CronJobのOOMとは CronJobのO
前の記事:golangとDockerとOOM を書いた後で Go側の事情に変化があったため、 あの記事に書かれた方法は現実的な選択肢ではなくなってしまいました。 この記事では私が使っているGo 1.14以降でのOOM対策と、 どうしてそうせざるを得なかったのか解説をお届けします。 TL;DR Goの64ビット版はVSZの最小要求量が大幅に拡大した (500MB超) 前の記事で紹介した方法が現実的ではなくなった VSZの制限をRSSに転用する=最低でも500MBのRSSを設定することになる 代わりに自プロセスのRSSを監視して閾値を超えたらアポトーシスするようにした RSS取得用のkoron-go/phymemパッケージを作成した Background あの記事を書いた翌月末にGo 1.14がリリースされました。 その変更点の中に以下の記述があります。 The page allocator
こんにちは、SWETグループ所属のkariadです。 昨年10月に開催されたiOS Test OnlineにてSWETチームのkuniwakが「実践9つのメモリリークどう見つける？」というタイトルで発表しました。 その発表では触れられなかった、メモリリークから引き起こされるOOMクラッシュを発見する手法についてSWETで実践したことを紹介します。 メモリリークについての説明は多くの記事で説明されているため、省略します。 OOMクラッシュ メモリリークが発生するとOOMクラッシュの危険性があります。 OOMとはOut Of Memoryの略であり、アプリが確保しているヒープ領域を超えてメモリを利用しようとした際に、OSからアプリがキルされクラッシュしてしまいます。 通常のクラッシュにおいては大半のアプリで導入されているであろうFirebase Crashlyticsにて検知可能です。 一方で
Introduction When working with Kubernetes, Out of Memory (OOM) errors and CPU throttling are the main headaches of resource handling in cloud applications. Why is that? CPU and Memory requirements in cloud applications are ever more important, since they are tied directly to your cloud costs. With limits and requests, you can configure how your pods should allocate memory and CPU resources in orde
本文の内容は、2023年1月25日にJAVIER MARTÍNEZ が投稿したブログ（https://sysdig.com/blog/troubleshoot-kubernetes-oom)を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 はじめに Kubernetesを使用する場合、Out of Memory (OOM) エラーとCPUスロットリングは、クラウドアプリケーションのリソース処理で主に頭を悩ませる問題です。なぜでしょうか？ クラウドアプリケーションにおけるCPUとメモリの要件は、クラウドのコストに直接結びついているため、これまで以上に重要です。 リミットとリクエストを使用すると、リソースの枯渇を防ぎ、クラウドのコストを調整するために、Pod がメモリと CPU のリソースをどのように割り当てるべきかを設定できます。 ノードに十分なリソースがない場合、Podはプリエンプショ
LinuxにおけるOOM発生時の挙動
はじめに これはLinux Advent Calendar 2015 3日目の記事を2016/2/2に編集したものです。 Linuxにおいてシステムの物理メモリが枯渇したOut-Of-Memory(OOM)という状態になった際の挙動について説明しています。OOMに関連が深いsysctlパラメタを紹介するとともに、カーネルの内部論理についても触れました。 本記事に記載されているファイル名は、とくに断りが無ければカーネルソースのトップディレクトリからの相対パス名です。調査に使用したカーネルバージョンは4.3です。 本書は話を単純化するために、細かい動作論理については説明を省いていることをご承知おきください。また、本書の中に誤りを見つけたかた、および、私が追いきれなかったソースについての詳細をご存知のかたは、指摘していただけると助かります。 Out-Of-Memory(OOM)とOOM-kill
高須克弥 on Twitter: "どうしたらいいんだ？ なう。 https://t.co/O2oOM4GiZL"
どうしたらいいんだ？ なう。 https://t.co/O2oOM4GiZL
GitHub - rfjakob/earlyoom: earlyoom - Early OOM Daemon for Linux
The oom-killer generally has a bad reputation among Linux users. This may be part of the reason Linux invokes it only when it has absolutely no other choice. It will swap out the desktop environment, drop the whole page cache and empty every buffer before it will ultimately kill a process. At least that's what I think that it will do. I have yet to be patient enough to wait for it, sitting in fron
無料版GoogleColabで13BのLLMを動かす方法（OOMにならない！/Fugaku-LLM-13Bも動いたぞォ！） - Qiita
無料版GoogleColabで13BのLLMを動かす方法（OOMにならない！/Fugaku-LLM-13Bも動いたぞォ！）GoogleColaboratoryLLMMistralFugaku-LLM 無料版GoogleColabで7Bや13BのLLMを動かす方法（OOMにならない！） 結論 bitsandbytes(量子化)で4bitや8bitでロードすればいい (メモリの消費量が抑えられる代わりに、LLMの精度は落ちます) AutoModelForCausalLM.from_pretrainedの引数に load_in_8bit=True,や load_in_4bit=True,を追加するだけ (7Bはbitsandbytes使わなくてもGPUで動かせたため、消しました) 成功例 accelerateとbitsandbytesのインストール なぜか、普通にインストールすると謎のエラーが出
VPSで管理してるWEBサイトの死活監視のアラートメールが届き、ブラウザでチェックしたらサイトが見れない。SSHでログをチェックしたら「httpd invoked oom-killer:」の文字が…。 OOM KillerさんにApache(httpd)のプロセスが強制終了させられたらしい。 Jan 12 11:37:53 ns1 kernel: httpd invoked oom-killer: gfp_mask=0x200da, order=0, oom_score_adj=0 Jan 12 11:37:53 ns1 kernel: httpd cpuset=/ mems_allowed=0 Jan 12 11:37:53 ns1 kernel: CPU: 0 PID: 18178 Comm: httpd Not tainted 3.10.0-957.1.3.el7.x86_64 #1
LinuxカーネルにはOOM(Out Of Memory) Killerという仕組みがあり、 メモリ(RAM)が枯渇しシステムが動作不能となる恐れがある場合、 メモリリソースを多く使用しているプロセスを強制的に停止させ、メモリを確保します。 運用上重要なプロセスである場合や負荷試験時など、 OOM Killerの対象として欲しくないプロセスがある場合には、 設定を行うことで、OOM Killerの対象から外すことができます。 設定方法は以下の通りです。 なお、"oom_score_adj"はOOM Killerが停止させるプロセスを選択する際の評価値(スコア)の補正値です。 "oom_score_adj"の値の範囲は-1000～1000で、低いほど停止されにくくなります(-1000でOOM Killerの対象から外れます)。 ※ Linuxカーネルバージョンが2.6.26の場合、設定するフ
Written by @ryysud Oct 8, 2018 21:13 · 1190 words · 3 minutes read #linux #docker まえおき “OOM Killer に関連するカーネルパラメータまとめ” なる記事を書いて、OOM Killer 周りのカーネルパラメータを理解したので適当にスクリプトを書くことにしました。 特定のプロセスを OOM Killer の kill 対象から除外する方法 OOM Killer の kill 対象から除外したいプロセスに対して、以下のどちらかを適用することで実現可能です。 /proc/${pid}/oom_score_adj の値を -1000 に変更する（Linux 2.6.36 以降ではこちらのパラメータが推奨） /proc/${pid}/oom_adj の値を -17 に変更する 後述のスクリプトは Linux 2
The OOM CTF
カーネルのバージョンやシステムの構成や実行するタイミングなどの変動要因により、結果が異なる場合がありますことを予めご了承ください。 0.3 自己紹介：熊猫の Linux との関わりについて ＯＳレベルでのセキュリティ強化 ２００３年４月から２０１２年３月までは、 TOMOYO Linux という Linux システム向けのアクセス制御モジュールの開発に携わってきました。バッファオーバーフロー脆弱性やＯＳコマンドインジェクション脆弱性を撲滅できない状況で、当初は SELinux という難解なアクセス制御モジュールしかありませんでした。 TOMOYO Linux のメインライン化にまつわる苦労話は、セキュリティ＆プログラミングキャンプ２０１１の講義資料を参照していただければと思います。 TOMOYO Linux から始まって AKARI や CaitSith に至るまでの変遷は、セキュリティ・
とあるプライベートなリポジトリで急にCircleCI上のgradleのテストが落ちるようになってしまい、レポートのxmlも出力されなくなってしまいました。 うーん、CirclrCIでテストに失敗したんだけど例外のログが何も出ない、その上なぜかJUnitのレポートも作成されないしローカルでは成功する…原因が判らん…— かまたま (@kamatama_41) July 13, 2018 その時のログの一部 FAILURE: Build failed with an exception. * What went wrong: Execution failed for task ':test'. > Process 'Gradle Test Executor 1' finished with non-zero exit value 137 * Try: Run with --debug optio
これはSmartHRアドベントカレンダー2日目のエントリです。 私の所属先であるSmartHRではCircle CIを使ったCI環境を用意していて、その中でRSpecやRuboCopを実行しています。 そんななか、たまにRuboCopのjobがReceived "killed" signalと発して死んでゆく現象が発生していました。 しかも、なんとなく発生頻度が高まっているような……？という気がしてきて地味に困るので調査を開始しました。死亡現場である動作ログをよく見るとRuboCopの検査自体は終了しているように見えるものの、その後のなんらかの処理で死んでいる*1ように見えました。 RuboCopの実行後の処理とは CircleCIではJUnit形式で実行結果を出力しておくと違反があったときいい感じにしてくれる機能があるため、例に漏れず我々のプロダクトでもJUnit形式のXMLを出力してい
はじめに APIのレスポンスで500エラーが返ってきていました。 調べると/var/log/messageにout of memory kill processとログがありました。 プロセスがOOM Killerさんに殺されたせいでエラーが起きていたようです。 私のCentOS環境では、以下コマンドで殺されたプロセスが確認できました。 大事なプロセスが殺されては困るので殺されないようにします。 OOM Killerとは Linuxでシステムが実メモリーと仮想メモリー空間（スワップ領域）を使い切り、メモリ不足（OOM(Out of Memory)）に陥った場合、1つ以上のプロセスを強制終了して空きメモリを確保するLinuxカーネルの機能のことです。 OOM Killerに殺されないようにする OOM Killerは、各プロセスのoom_score値が高いものを、殺すプロセスとして選択します。
エムスリー Advent Calendar 2021 4日目！ qiita.com AI・機械学習チームの横本 @yokomotod です。 今日は弊チームでかれこれ２年くらい使っているk8sのevents監視くんや、最近 今日そこに機能追加されたOOM Podの自動通知などを話したいと思います。 k8s eventsログ Kubernetesは events というリソースを持っており、GKEではCloud Loggingsで logName="projects/MY_PROJECT_NAME/logs/events" とフィルタすることで全イベントを見ることが出来ます。 Podのschedule, Imageのpull、ContainerのStartといったライフサイクルや、NodeのScaleIn/ScaleOutなどk8s内の動きをいろいろと見ることができます。 GKEではmast
Linux カーネル は、 TCP メモリクォータ ( tcp_memory_allocated ) が ソフトリミット ( net.ipv4.tcp_mem[2] ) を超過し、TCP memory pressure モードに入ると以下の処理を行います。 TCP ソケットの送信バッファのサイズを制限する TCP ソケットの受信バッファ大サイズを制限する TCP ソケットの受信ウィンドウサイズを拡張しない (ウィンドウをオープンしない) 受信キュー ( シーケンス番号順に受信した ACK を返したセグメント保持し、ユーザ空間へのコピーを待つキュー) から重複したシーケンス番号をマージして、空きメモリを確保する。 ( collapse 処理 ) Ouf of Order キュー ( シーケンス番号順に受信しなかったセグメントを保持するキュー ) に入ったセグメントを破棄 (DROP) する
marutsubame on Twitter: "伝説の一本桜に光が射した瞬間をみてほしい https://t.co/OoM4n2KoOf"
伝説の一本桜に光が射した瞬間をみてほしい https://t.co/OoM4n2KoOf
土人でブラックな黒兎 on Twitter: "BI(社会保障費削減)への布石ですかね。 https://t.co/r2V10oom0T"
BI(社会保障費削減)への布石ですかね。 https://t.co/r2V10oom0T
Production issues are never fun. They always seem to happen when you’re not at work, and the cause always seems to be silly. We recently had issues in our production Kubernetes cluster with nodes running out of memory, but the node recovered very quickly without any noticeable interruptions. In this blog we will go over the specific issue that happened in our cluster, what the impact was, and how
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 OOM 例外とジョブの異常のデバッグ AWS Glue でメモリ不足 (OOM) 例外とジョブの異常をデバッグできます。以下のセクションでは、Apache Spark ドライバーや Spark エグゼキュターのメモリ不足例外をデバッグするためのシナリオについて説明します。 ドライバー OOM 例外のデバッグ このシナリオでは、Spark ジョブで多数の小さいファイルが Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) から読み込まれます。ファイルが Apache Parquet 形式に変換された後、Amazon S3 に書き込まれます。Spark ドライバーのメモリが不足しています。入力 Amazon S3 データの複数の Amaz
The key to triggering the OOM killer quickly is to avoid getting bogged down by disk accesses. So: Avoid swapping, unless your goal is specifically to test the behavior of OOM when swap is used. You can disable swap before the test, then re-enable it afterwards. swapon -s tells you what swaps are currently enabled. sudo swapoff -a disables all swaps; sudo swapon -a is usually sufficient to reenabl
プロセスが突然死んだときのOOM Killerの確認方法とプロセス停止を回避する方法 - プロセスが突然死んだときのOOM Killerの確認方法とプロセス停止を回避する方法 - aegif Labo Blog Alfresco こんにちは。おおたにです。 今回はOOM Killerによるプロセス停止の確認方法と、OOM Killerによるプロセス停止を防ぐ方法を紹介したいと思います。以下、CentOS 7を例に説明します。 OOM Killerとは Linux上で重要なアプリケーションのプロセスが突然死んだけど、アプリケーションのログを見ても何もエラーが出力されていない、という経験はありませんか？そのような場合、システムのメモリ枯渇によりOOM Killerがそのプロセスを停止させた可能性があります。 OOM Killerはシステムのメモリが足りなくなった時に、プロセス毎の優先度やスコア
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http://www.jp.redhat.com/support/errata/RHBA/RHBA-2007-0791J.html Out of Memory Killerを無効化できるようになりました。その場合、メモリ不足になると、カーネルパニックが発生します。Out of Memory Killerを無効にするには、コマンドecho 1 > /proc/sys/vm/panic_on_oomを使用します。Out of Memory Killerは、デフォルトでは依然として有効です。 めも、クラスタ用に有用、未検証
R'oom #0007【ずっと欲しいもの】
おはようございます、こんにちは、こんばんは！大原です。 いよいよ10月になって、緊急事態宣言も明けましたね。 新しい時期や気温の変わり目は何かの転機。 ということで、先日知り合いのDJの方にオススメして頂いたあるものをタイミングが合ったので購入しちゃいました。 そうです、買ったのはレコードですね。 しかもシティポップの立役者・竹内まりやの「プラスティックラブ」のバイナルになります。 ずっと昔から欲しかったんです、、素直に嬉しいです。 皆さんもずっと欲しいものってありますよね。 でも何かのタイミングだったり、お財布と相談、売り切れ等々…買えないこともあるかと。 そんな中、今年も変わらず皆様を悩ませてくれる大物が入荷しております。 THE NORTH FACE PURPLE LABEL × BEAMS / 別注 Field Jacket カラー：BLACK / NAVY サイズ：S.M.L.X
OOM-Killerの「<プロセス名> invoked oom-killer:」というログ出力を実装から読み解く
はじめに Linuxを触っていると遭遇するOOM-Killer。OOM-Killerの結果はシステムログに出力されます。その出力をしっかり見たことはあるでしょうか?先日、 OOM-Killerが発動した際にKillされたというログ出力以外に「<プロセス名> invoked oom-killer:」という出力もあることに気が付きました。そのまま読めば、プロセスによってoom-killerが発動されたと読めますが、実際にはどうなっているでしょうか?これを確かめるためにこの記事ではOOM-Killerはどのようなログ出力をしているのかをその実装から読み解いていきます。 OOM-Killerとは 現実のシステムはメモリに限りがあります。メモリを使い果たしてしまうと、システムが正常に動作しなくなってしまいます。そのような最悪の事態を避け、影響を最小化するための機能がOOM-Killerです。具体的に
OOM(Out of Memory)。嫌な響きですね…。 なぜ嫌かと言うと、OOMが発生することで、予期せぬプロセス停止(Kill)が発生するからです。 そのことを「OOM Killer」と言います。 空きメモリを確保するための仕組みですが、業務上必要なプロセスをKillされることもあるため、大事なプロセスについてはOOM Killerの対象にならないようにしたいところ。 OOM Killerは、各プロセスの「oom_score」値を参照し、その値が高いものをkillする対象として選択します。 「oom_score」は以下のコマンドで確認できます。
OOM キラーの "Memory cgroup out of memory: OOM victim *** (***) is already exiting. Skip killing the task" を調べた - hibomaの日記
業務中に Linux の OOM キラーの dmesg を見ていたら、見慣れない形式のログがあったので調べてみた ログ こんなログです May 23 02:06:26 **** kernel: [40872.663481] Memory cgroup out of memory: OOM victim 46452 (nginx) is already exiting. Skip killing the task 〜 is already exiting. Skip killing the task というメッセージは見たことがなかったので調べました。 ソースを調べる 該当のメッセージを grep するとすぐに見つかりました。__oom_kill_process() で出力しています。 static void __oom_kill_process(struct task_struct *vi
ブックマークしました ここにツイート内容が記載されます https://b.hatena.ne.jp/URLはspanで囲んでください Twitterで共有
Amazon ElastiCache for Redis クラスターノードのクエリ時に「'maxmemory' より大きいメモリが使用されている場合、OOM コマンドは許可されていません」というエラーが発生します。 これを解決するにはどうすればよいですか? 簡単な説明 OOM エラーは、ElastiCache for Redis クラスターが追加のメモリを解放できないときにが発生します。 ElastiCache for Redis は、メモリ不足時にキャッシュノードのパラメータグループのために設定される maxmemory-policy を実行します。デフォルト値 (volatile-lru) は有効期限 (TTL 値) を設定してキーを失効させることによりメモリを解放します。キャッシュノードが TTL 値を有するキーを有しない場合、代わりにエラーが返されます。 これを解決し、OOM コマ
OOM Killer ‐ 通信用語の基礎知識
システムが、実メモリーに加えて仮想記憶も使い果たした場合、メモリー不足(Out Of Memory)となる。 この時、適当なプロセスを強制終了させて強引にメモリーを確保することで新たなメモリー確保の需要に対応し、システム全体が停止することを防ごうとする機能がOOM Killerである。 どのプロセスを強制的に殺害するかはbadness()関数が決めるが、システム上重要なプロセスを殺してしまっては本来想定する動きとならない。 このため、Linux 2.6.11以降でOOM Killerの対象となるプロセスの優先度を-16から+15までの範囲内で決められるようになった。値が低いほどOOM Killerの対象となりにくい。 echo 15 > /proc/<Process ID>/oom_adj cat /proc/<Process ID>/oom_adj また、優先度に-17を指定すると、OO
Port[HD]-Toxikoma (2020) -Telje Film Magyar Online~Ingyenes Letöltés oom | Australian Association of Constitutional Law
Port[HD]-Toxikoma (2020) -Telje Film Magyar Online~Ingyenes Letöltés oom CLICK THIS LINK TO WATCH >> http://allocine.live/movie/738035/toxikoma-aacl.html Toxikoma Teljes Filmek Online Magyarul Toxikoma Online magyar HD. Filmek Toxikoma online Magyar indavideo Toxikoma Online teljes film magyarul. # # =========================== # Mozi Toxikoma [2020]: Teljes_Filmek ⇨ A StreamiNG filmek nézésének e
こんにちは、SWETグループ所属のkariadです。 昨年10月に開催されたiOS Test OnlineにてSWETチームのkuniwakが「実践9つのメモリリークどう見つける？」というタイトルで発表しました。 その発表では触れられなかった、メモリリークから引き起こされるOOMクラッシュを発見する手法についてSWETで実践したことを紹介します。 メモリリークについての説明は多くの記事で説明されているため、省略します。 OOMクラッシュ メモリリークが発生するとOOMクラッシュの危険性があります。 OOMとはOut Of Memoryの略であり、アプリが確保しているヒープ領域を超えてメモリを利用しようとした際に、OSからアプリがキルされクラッシュしてしまいます。 通常のクラッシュにおいては大半のアプリで導入されているであろうFirebase Crashlyticsにて検知可能です。 一方で
プロセスが突然死んだときのOOM Killerの確認方法とプロセス停止を回避する方法 - プロセスが突然死んだときのOOM Killerの確認方法とプロセス停止を回避する方法 - aegif Labo Blog Alfresco こんにちは。おおたにです。 今回はOOM Killerによるプロセス停止の確認方法と、OOM Killerによるプロセス停止を防ぐ方法を紹介したいと思います。以下、CentOS 7を例に説明します。 OOM Killerとは Linux上で重要なアプリケーションのプロセスが突然死んだけど、アプリケーションのログを見ても何もエラーが出力されていない、という経験はありませんか？そのような場合、システムのメモリ枯渇によりOOM Killerがそのプロセスを停止させた可能性があります。 OOM Killerはシステムのメモリが足りなくなった時に、プロセス毎の優先度やスコア
カーネルパニック サーバの監視アラートが発報されサーバが落ちていることが発覚し調査した。SSHでの接続は不可能だったので、さくらVPSのコントロールパネルから状態を確認。画面には「kernel panic」の文字。操作できなかったのでコンパネ上から再起動しサーバは復帰した。 原因究明 messagesログを確認すると「httpd invoked oom-killer: ～」というログを発見。どうやらメモリが枯渇しサーバが落ちた模様。以下が障害の流れ。 メモリ枯渇→oom-killer→カーネルパニック oom-killerとは 物理メモリ、スワップメモリが枯渇したとき、システム全体に最も影響の与えてるプロセス(メモリを一番使っている)を選択しkillするプログラムのこと。init プロセスやカーネルスレッドなどは OOM Killer 発動対象外。 スワップメモリ追加 メモリは物理が4G、
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Kubernetes OOM and CPU Throttling
KubernetesのOOMとCPUスロットリング
OOM Killer発動時にサーバーを再起動する方法
TIPS: 特定のプロセスをOOM Killerの対象から外す
OOM Killer に kill されないように Docker Container のメモリ使用量を増加させる方法
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