大模型推理服务显存优化：从容应对OOM挑战 大家好，今天我们来聊一聊大模型推理服务中一个非常常见，但也相当棘手的问题：显存不足导致的频繁OOM (Out of Memory) 错误。OOM不仅会中断推理任务，还会影响服务的稳定性和用户体验。我们将深入探讨几种有效的显存优化策略，并提供相应的代码示例，帮助大家更好地应对这一挑战。 一、理解OOM的根源：显存需求分析 在深入优化策略之前，我们需要理解OOM的根本原因。大模型推理对显存的需求主要来自以下几个方面： 模型参数： 模型本身的大小，参数越多，占用的显存越大。 激活值： 模型在推理过程中产生的中间结果，例如每一层的输出。激活值的大小与模型结构、输入数据大小和批处理大小密切相关。 其他开销： 包括CUDA上下文、张量缓存、优化器状态等。 了解这些因素有助于我们更有针对性地选择优化方法。我们可以使用PyTorch提供的工具来分析显存使用情况： import torch import torch.nn as nn from torch.profiler import profile, record_function, ProfilerAct …
ElasticSearch聚合查询OOM的字段裁剪与分片设计策略
ElasticSearch 聚合查询 OOM 的字段裁剪与分片设计策略 大家好，今天我们来聊聊在使用 ElasticSearch 进行聚合查询时，遇到 OOM (Out of Memory) 问题，如何通过字段裁剪和分片设计来进行优化。 OOM 的常见原因与聚合查询的特性 ElasticSearch 的聚合查询非常强大，能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。然而，如果不加以注意，很容易导致 OOM 问题。主要原因有以下几点： 大量数据加载到内存: 聚合操作需要在内存中对数据进行处理，如果数据量过大，超过 JVM 堆内存的限制，就会发生 OOM。特别是 terms 聚合，需要加载大量的 terms 数据到内存。 深度聚合: 多层嵌套的聚合操作会产生大量的中间结果，这些中间结果也会占用内存。 宽文档: 文档中包含大量的字段，即使只需要对其中几个字段进行聚合，整个文档也会被加载到内存，浪费资源。 不合理的分片策略: 分片数量过多或过少都会影响聚合性能，甚至导致 OOM。 聚合查询的特性决定了它对内存资源的高需求。例如，terms 聚合需要维护一个全局的词频统计，数据量越大，内存占用越高。 …
JAVA ByteBuffer内存泄漏导致容器OOM的排查与修复方案
好的，我们开始。 JAVA ByteBuffer内存泄漏导致容器OOM的排查与修复方案 大家好，今天我们来聊聊一个在Java应用中，特别是涉及到网络通信和IO操作时，容易遇到的问题：ByteBuffer内存泄漏导致的容器OOM（OutOfMemoryError）。我们将深入探讨其原因、排查方法和修复方案，并提供实际的代码示例。 一、ByteBuffer的种类与特性 ByteBuffer是Java NIO（New Input/Output）中用于处理字节数据的核心类。它主要有两种类型： HeapByteBuffer: 数据存储在Java堆内存中。由JVM的垃圾回收器管理。 DirectByteBuffer: 数据存储在堆外内存（Direct Memory）中。由ByteBuffer对象直接控制，绕过了JVM堆。 特性 HeapByteBuffer DirectByteBuffer 存储位置 Java堆内存 堆外内存 GC影响 受JVM垃圾回收影响 不受JVM垃圾回收直接影响 创建方式 ByteBuffer.allocate() ByteBuffer.allocateDirect() IO …
JAVA服务突发OOM：堆外内存泄漏、NIO DirectBuffer排查指南
好的，下面是关于Java服务突发OOM，特别是堆外内存泄漏和NIO DirectBuffer问题的排查指南，以讲座形式呈现。 Java服务突发OOM：堆外内存泄漏、NIO DirectBuffer排查指南 大家好，今天我们来聊聊Java服务OOM（OutOfMemoryError）问题，特别是那些由堆外内存泄漏，尤其是NIO DirectBuffer引起的OOM。OOM是线上服务最常见的也是最让人头疼的问题之一，它会导致服务崩溃，影响用户体验。虽然排查OOM的手段有很多，但堆外内存泄漏往往隐蔽性更强，更难定位。下面，我们将从理论到实践，一步步分析这类问题的排查方法。 1. 堆外内存与DirectBuffer 首先，我们需要了解Java中的内存区域划分。除了我们熟悉的堆内存（Heap Memory）之外，还有堆外内存（Off-Heap Memory）。堆内存由JVM管理，用于存储对象实例。而堆外内存则不由JVM直接管理，而是通过Native方法分配和释放。 DirectBuffer是Java NIO库提供的一种特殊类型的ByteBuffer，它直接在堆外内存中分配空间。这样做的好处是可以 …
JAVA线上服务OOM故障排查：从堆快照分析到代码级修复方案
JAVA线上服务OOM故障排查：从堆快照分析到代码级修复方案 大家好，今天我们来聊聊Java线上服务OOM（OutOfMemoryError）故障的排查和修复。OOM是线上服务中最常见也是最令人头疼的问题之一。它不仅会导致服务崩溃，还可能影响用户体验，甚至造成数据丢失。因此，快速定位和解决OOM问题至关重要。 本次分享将从以下几个方面展开： OOM故障概述与常见类型：了解OOM的本质和常见的类型，为后续排查打下基础。 OOM排查工具与流程：介绍常用的排查工具，并梳理一套完整的排查流程。 堆快照（Heap Dump）分析：深入讲解如何使用MAT等工具分析堆快照，定位内存泄漏或内存溢出的根源。 代码级修复方案：针对常见的OOM原因，提供具体的代码级修复方案，并给出最佳实践。 预防OOM的措施：介绍如何通过优化代码和配置，从根本上预防OOM的发生。 1. OOM故障概述与常见类型 OOM，顾名思义，就是内存溢出。在Java中，OOM通常发生在Java虚拟机（JVM）无法为新对象分配内存时。这可能是因为堆内存不足，也可能是因为其他类型的内存区域不足。 常见的OOM类型包括： java.lang …
Spring Boot中文件上传接口OOM问题的内存泄漏排查
Spring Boot 文件上传接口OOM问题内存泄漏排查 大家好，今天我们来聊聊Spring Boot文件上传接口中可能出现的OOM（Out Of Memory）问题，以及如何排查和解决其中的内存泄漏。文件上传看似简单，但在高并发、大文件场景下，处理不当很容易导致内存溢出。本次分享将由浅入深，从基本概念到实战技巧，帮助大家彻底理解并解决这类问题。 一、OOM问题初步分析与定位 首先，我们需要明确OOM的原因。当JVM堆内存不足以分配新的对象时，就会抛出OutOfMemoryError。在文件上传场景中，常见的原因包括： 大文件一次性加载到内存： 没有使用流式处理，而是将整个文件读入内存，导致内存瞬间飙升。 文件处理过程中创建了大量临时对象： 例如，进行图片压缩、视频转码等操作时，如果临时对象没有及时释放，会造成内存积压。 连接池资源耗尽： 如果文件上传过程中需要访问数据库或其他服务，连接池配置不合理，可能导致连接耗尽，进而引发内存问题。 内存泄漏： 有些对象在不再使用后，仍然被GC Roots引用，无法被垃圾回收，长期积累导致内存泄漏。 定位OOM问题的第一步是分析日志。 Sprin …
JAVA 应用频繁触发 OOM？使用 MAT 工具分析堆内存泄漏来源
JAVA 应用频繁触发 OOM？使用 MAT 工具分析堆内存泄漏来源 大家好，今天我们来聊聊一个让很多 Java 开发者头疼的问题：OOM，也就是 OutOfMemoryError。更具体地说，我们将探讨如何利用 Memory Analyzer Tool (MAT) 来定位和解决 Java 应用中的堆内存泄漏问题。 OOM 往往意味着我们的应用正在耗尽 JVM 分配给它的堆内存，导致程序崩溃。虽然原因有很多，但内存泄漏是最常见也是最难诊断的一种。 内存泄漏的本质是：对象已经不再被使用，但垃圾回收器 (GC) 仍然认为它们是活跃的，无法回收，导致这些对象持续占用内存，最终引发 OOM。 理解 OOM 的类型与原因 在深入 MAT 之前，让我们先了解一下 OOM 常见的类型和原因。 OOM 类型 原因 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 这是最常见的 OOM 类型，表示堆内存不足。通常由内存泄漏、过大的对象或者堆设置过小导致。 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space (Java 7 及更早版本) …
JAVA 应用频繁 OOM？通过 HeapDump 定位内存泄漏对象实战指南
JAVA 应用频繁 OOM？通过 HeapDump 定位内存泄漏对象实战指南 大家好，今天我们来聊聊 Java 应用中令人头疼的 OOM (OutOfMemoryError) 问题，并重点讲解如何利用 HeapDump 来定位内存泄漏的对象，最终解决问题。OOM 并不是一个罕见的问题，尤其是在高并发、大数据量的系统中，它就像一颗定时炸弹，随时可能让你的应用崩溃。与其被动等待爆炸，不如主动学习如何拆弹。 一、OOM 的根源：内存泄漏与内存溢出 在深入 HeapDump 之前，我们需要区分两个概念：内存泄漏 (Memory Leak) 和内存溢出 (Memory Overflow)。 内存泄漏 (Memory Leak): 指的是程序中分配的内存，在使用完毕后，由于某种原因未能被垃圾回收器 (GC) 回收，导致这部分内存一直被占用，随着时间的推移，未释放的内存越来越多，最终导致可用内存越来越少，最终可能引发 OOM。想象一下，你借了一堆书，看完后没有还回去，越积越多，最终书架放不下了。 内存溢出 (Memory Overflow): 指的是程序申请内存时，没有足够的内存空间来满足需求，直接 …
MySQL性能诊断与调优之：`MySQL`的`OOM-Killer`：其在内存溢出时的进程终止机制。
MySQL性能诊断与调优：OOM-Killer的进程终止机制 大家好，今天我们来深入探讨MySQL的性能诊断和调优，特别关注一个经常被忽视但至关重要的环节：MySQL在内存溢出时的进程终止机制，也就是我们常说的OOM-Killer。OOM-Killer是Linux内核在系统内存严重不足时启动的进程终止机制，它会选择性地杀死一些进程来释放内存，以避免系统崩溃。了解OOM-Killer如何影响MySQL，以及如何配置和应对它，对于保证MySQL服务的稳定性和性能至关重要。 什么是OOM-Killer？ OOM-Killer，全称Out-Of-Memory Killer，是Linux内核的一个保护机制。当系统内存耗尽时，内核会激活OOM-Killer，它会评估系统中所有进程的“badness”，并选择一个或多个“bad”进程将其杀死，以此释放内存，维持系统的运行。 OOM-Killer的工作原理： 内存监控： 内核会持续监控系统的内存使用情况。 OOM触发： 当内存耗尽，内核会发出OOM信号。 进程评估： OOM-Killer会评估所有运行进程的“oom_score”，该值越大，表示该进程被 …
MySQL性能诊断与调优之：`MySQL`的`OOM-Killer`：其在内存溢出时的进程终止机制。
MySQL性能诊断与调优：OOM-Killer与内存溢出处理 各位来宾，大家好。今天我们来探讨一个与MySQL性能息息相关，但又容易被忽视的话题：MySQL的OOM-Killer，以及它在内存溢出时所扮演的角色和相应的进程终止机制。我们将深入了解OOM-Killer的工作原理，MySQL在内存管理方面的特性，以及如何避免和应对OOM带来的问题。 什么是OOM-Killer？ OOM-Killer，全称Out-Of-Memory Killer，是Linux内核提供的一种机制，用于在系统内存耗尽时，选择性地杀死一个或多个进程，以释放内存，避免系统崩溃。它的存在并非为了惩罚进程，而是为了保障系统的整体稳定性。 当Linux系统可用内存极低时，内核会调用OOM-Killer。OOM-Killer会评估系统中所有进程的“oom_score”，选择一个或多个得分最高的进程进行终止。 oom_score的计算 oom_score并非一个固定的值，而是内核根据进程的内存占用、运行时间、特权等级等因素动态计算出来的。一般来说，内存占用越多、运行时间越短、特权等级越低的进程，oom_score越高，越容易 …