k8s 配置oom后的dump打出?
时间: 2023-07-06 08:35:41 浏览: 81
当 Kubernetes 中的 POD 发生 OOM 时,Linux 内核会自动生成一个 oom-killer 的 dump 文件。您可以通过以下步骤获取此信息:
1. 在 Kubernetes 集群中找到发生 OOM 的 POD 所在的 Node 节点。
2. 登录到该 Node 节点上,找到对应的容器的 ID。
3. 执行以下命令来获取 oom-killer 的 dump 文件:
```
sudo cat /var/log/kern.log | grep -A 20 -B 100 <container_id> > oom_dump.txt
```
其中,`<container_id>` 是上一步中找到的容器 ID。
4. 将生成的 `oom_dump.txt` 文件下载到本地,用文本编辑器打开即可查看详细的 oom-killer 信息。
注意:在执行以上操作时,需要确保您有足够的权限来访问 Node 节点和容器。
相关问题
java oom自动dump
Java应用程序在遇到内存不足的情况下,可能会抛出OutOfMemoryError异常。在这种情况下,JVM会自动生成一个Heap Dump文件,以便帮助开发人员分析问题。
可以通过在JVM启动时添加一些参数,来设置Heap Dump文件的生成方式和位置。以下是一些常用的参数:
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError:当发生OOM错误时,自动生成Heap Dump文件。
-XX:HeapDumpPath=<path>:指定Heap Dump文件的路径。
例如,可以在启动脚本中添加以下行来启用Heap Dump自动生成:
JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/var/log/myapp/heapdump.hprof"
这样,当应用程序发生OOM错误时,JVM会自动生成一个Heap Dump文件,并将其保存到指定的路径中。开发人员可以使用工具如MAT(Memory Analyzer Tool)来分析Heap Dump文件,以找出内存泄漏或其他问题。
python oom dump
在 Python 中,当程序运行时,如果内存使用量超出了系统的可用内存,就会出现 OOM(Out of Memory)错误。为了解决 OOM 错误,可以使用 Python 内置的 `heapq` 模块来实现堆排序,或者使用第三方模块 `pympler` 来进行内存分析和调试。
另外,Python 还提供了 `traceback` 模块,可以输出程序在运行时的调用栈信息,帮助定位内存泄漏和其他问题。
如果你需要获取程序的内存占用情况,可以使用 Python 的 `resource` 模块。下面是一个简单的示例代码,用于获取当前 Python 进程的内存占用情况:
```python
import resource
# 获取当前进程的内存占用情况
mem = resource.getrusage(resource.RUSAGE_SELF).ru_maxrss
print(f"当前进程的内存占用:{mem} KB")
```
如果你需要对 Python 进程进行内存 dump,可以使用第三方模块 `guppy`。该模块提供了 `hpy` 对象,可以用于分析 Python 进程的内存使用情况,并输出内存 dump。
以下是一个简单的示例代码,用于使用 `guppy` 模块进行内存 dump:
```python
from guppy import hpy
# 创建 hpy 对象
hp = hpy()
# 输出 Python 进程的内存分析报告
print(hp.heap())
# 输出 Python 进程的内存 dump
hp.setrelheap()
```
以上代码将输出 Python 进程的内存分析报告,并在当前目录下生成一个名为 `heapdump.out` 的文件,其中包含了 Python 进程的内存 dump。