MySQL OOM(内存溢出)的解决思路
OOM全称"Out Of Memory",即内存溢出。
内存溢出已经是软件开发历史上存在了近40年的“老大难”问题。在操作系统上运行各种软件时,软件所需申请的内存远远超出了物理内存所承受的大小,就叫内存溢出。
内存溢出产生原因多种多样,当内存严重不足时,内核有两种选择:
- 直接panic
- 杀掉部分进程,释放一些内核。
大部分情况下,会杀掉导致OOM的进程,然后系统恢复。通常我们会添加对内存的监控报警,例如:当memory或swap使用超过90%时,触发报警通知,需要及时介入排查。
如果已经出现OOM,则可以通过dmesg命令查看,CentOS7版本以上支持 -T选项,能将时间戳转成时间格式,方便查看具体时间:
[root@localhost ~]# free -m total used free shared buffers cachedMem: 128937 128527 409 1 166 1279-/+ buffers/cache: 127081 1855Swap: 16383 16252 131
通过日志可以看出哪些进程、占用多少内存等信息,并会Kill掉占用内存较大的进程。
内存问题的排查思路
一、操作系统内存检查
已MySQL为例,OOM后,mysqld进程被Killed,内存会被释放。mysqld_safe安全进程会将mysqld拉起,此时查看到的系统内存会是一个正常值。如果内存使用很高,但还未OOM,系统内存使用情况可能为下面情况:
[root@localhost ~]# free -m total used free shared buffers cachedMem: 128937 128527 409 1 166 1279-/+ buffers/cache: 127081 1855Swap: 16383 16252 131
可以看出此时的内存使用已经很高了,物理内存和swap虚拟内存几乎都被用完,buffers和cached也不多,随时可能出现OOM的情况。
首先,通过top命名查看占用内存最大的进程:
shift+o可以选择排序方式,n代表%MEM。
[root@localhost ~]# topMem: 132031556k total, 131418864k used, 612692k free, 212104k buffersSwap: 16777212k total, 0k used, 16777212k free, 14648144k cached PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND14920 mysql 20 0 125g 109g 6164 S 6.6 87.0 27357:08 mysqld
可以看出mysqld进程占用内存最大,也可以这样查:
[root@localhost ~]# ps -e -o 'pid,comm,args,pcpu,rsz,vsz,stime,user,uid' | grep -E 'PID|mysql' |grep -v grep PID COMMAND COMMAND %CPU RSZ VSZ STIME USER UID25339 mysqld /export/servers/mysql/bin/m 9.4 115001324 130738976 2017 mysql 50032070 mysqld_safe /bin/sh /export/servers/mys 0.0 296 106308 2017 root 0
RSZ为进程占用私有内存大小,单位Kb。
VSZ为映射的虚拟内存大小,单位Kb。
通过RSZ/total 也可以算出占用总内存比例。
二、查看给mysql分配的内存
mysql内部主要内存可通过下面语句查出:
MYSQL >SET @giga_bytes = 1024*1024*1024;SELECT (@@key_buffer_size + @@query_cache_size + @@tmp_table_size + @@innodb_buffer_pool_size + @@innodb_additional_mem_pool_size + @@innodb_log_buffer_size + (select count(HOST) from information_schema.processlist)/*@@max_connections*/*(@@read_buffer_size + @@read_rnd_buffer_size + @@sort_buffer_size + @@join_buffer_size + @@binlog_cache_size + @@thread_stack)) / @giga_bytes AS MAX_MEMORY_GB;
每个参数配置大小:
*************************** 1. row *************************** @@key_buffer_size: 67108864 @@query_cache_size: 0 @@tmp_table_size: 268435456 @@innodb_buffer_pool_size: 38654705664@@innodb_additional_mem_pool_size: 134217728 @@innodb_log_buffer_size: 8388608 @@max_connections: 3000 @@read_buffer_size: 4194304 @@read_rnd_buffer_size: 4194304 @@sort_buffer_size: 2097152 @@join_buffer_size: 2097152 @@binlog_cache_size: 32768 @@thread_stack: 262144
每个参数配置说明:
innodb_buffer_pool_size | 占用内存最大的参数 |
innodb_additional_mem_pool_size | 额外内存,mysql5.7以后移除 |
innodb_log_buffer_size | 重做日志缓存大小 |
key_buffer_size | 只用于MyISAM引擎,不需要太大 |
tmp_table_size | 临时表缓存大小 |
query_cache_size | 查询缓存,建议关闭 |
max_connections | 最大连接数 |
read_buffer_size read_rnd_buffer_size sort_buffer_size join_buffer_size binlog_cache_size thread_stack | 这些参数都跟线程有关,所占内存为这些参数的和*最大连接数。连接数越多占用内存也就越多,建议不超过512K,binlog_cache_size采用系统默认32K,thread_stack默认256K即可 |
需要给mysql分配多大内存,直接跟以上参数有关。太大会导致内存不足,太小会影响性能,如何分配合理值,还需根据业务情况来定。但业务场景较多,每个业务配置都不一样,会造成运维成本较高。所以能定制出一套适用于绝大多数场景的配置模板就可以了。
1、如果mysql分配的内存比系统内存大
比如系统内存128G,mysql分配的内存已经大于128G,但是系统本身和其它程序也需要内存,甚至mysqldump同样需要内存,所以这样就很容易造成系统内存不足,从而导致OOM。这时我们要查出哪些参数设置比较大,适当降低内存分配。
innodb_buffer_pool在mysql中占有最大内存,将innodb_buffer_pool_size调小可以有效降低OOM问题。但如果设置太小会导致内存刷脏页频率增加,IO增多,从而降低性能。通常我们认为innodb_buffer_pool_size为系统内存的60%~75%最优。
查看buffer_pool的使用情况:
MYSQL >select POOL_ID,POOL_SIZE,FREE_BUFFERS,DATABASE_PAGES,OLD_DATABASE_PAGES,MODIFIED_DATABASE_PAGES,PAGES_MADE_YOUNG,PAGES_NOT_MADE_YOUNG from information_schema.INNODB_BUFFER_POOL_STATS;+---------+-----------+--------------+----------------+--------------------+-------------------------+------------------+----------------------+| POOL_ID | POOL_SIZE | FREE_BUFFERS | DATABASE_PAGES | OLD_DATABASE_PAGES | MODIFIED_DATABASE_PAGES | PAGES_MADE_YOUNG | PAGES_NOT_MADE_YOUNG |+---------+-----------+--------------+----------------+--------------------+-------------------------+------------------+----------------------+| 0 | 611669 | 1024 | 610644 | 225393 | 0 | 309881 | 0 || 1 | 611669 | 1024 | 610645 | 225393 | 0 | 309816 | 0 || 2 | 611669 | 1024 | 610645 | 225393 | 0 | 309756 | 0 |+---------+-----------+--------------+----------------+--------------------+-------------------------+------------------+----------------------+
可以看出buffer_pool分了3个实例,POOL_SIZE为每个实例大小,这里为页个数,我们知道mysql页的默认大小为16K,所以单个实例的真正大小为611669*16K,5.6以后要求FREE_BUFFERS至少保留1024个页,少于1024个页时会强制刷脏数据,后面的值可以看出脏页情况。另外如果PAGES_MADE_YOUNG远大于PAGES_NOT_MADE_YOUNG页数,那么此时内存使用就可能比较大,可以适当降低innodb_buffer_pool_size大小。
另一篇文章也有对buffer_pool的介绍:一条命令解读InnoDB存储引擎―show engine innodb status
如果innodb_buffer_pool_size不是很大,但内存还是很高,也可能是由于并发线程太多导致,需要确认是不是应用异常,还是需要调整max_connections最大连接。如果连接太多,每个连接也会占用独立的内存,read、sort、join缓存都是session级别,连接越多需要内存就越多,所以这些参数也不能设置太大。
需要注意的是一些参数不支持动态修改,只能先修改配置文件然后重启mysql才能生效,所以在mysql启动之前,一定要把参数值确认好。
2、如果mysql分配的内存比系统内存小
如果mysql参数设置都比较合理,但是仍然出现oom,那么可能是由于mysql在系统层面所需内存不足导致,因为mysql读取表时,如果同时有多个session引用一个表则会创建多个表对象,这样虽然减少了内部表锁的争用,但是会加大内存使用量。
首先,可以通过lsof -p pid查看进程打开的系统文件数,pid为mysqld的进程号。
[root@localhost ~]# ps -ef | grep mysqld[root@localhost ~]# lsof -p 3455COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAMEmysqld 30012 mysql cwd DIR 8,3 12288 58982404 /mysql/datamysqld 30012 mysql mem REG 8,1 599392 272082 /lib64/libm-2.12.somysqld 30012 mysql mem REG 8,1 91096 272089 /lib64/libz.so.1.2.3mysqld 30012 mysql mem REG 8,1 93320 272083 /lib64/libgcc_s-4.4.7-20120601.so.1mysqld 30012 mysql mem REG 8,1 43392 272095 /lib64/libcrypt-2.12.somysqld 30012 mysql 10uW REG 8,3 536870912 59015176 /mysql/data/ib_logfile0mysqld 30012 mysql 11uW REG 8,3 536870912 59015177 /mysql/data/ib_logfile1mysqld 30012 mysql 12uW REG 8,3 536870912 59015178 /mysql/data/ib_logfile2mysqld 30012 mysql 13uW REG 8,3 675282944 59001816 /mysql/data/test/table6.ibdmysqld 30012 mysql 14uW REG 8,3 2155872256 58985613 /mysql/data/test/table487.ibdmysqld 30012 mysql 15u REG 8,3 0 58982414 /mysql/tmp/ibhNDzPM (deleted)mysqld 30012 mysql 16uW REG 8,3 2306867200 58983861 /mysql/data/test/table327.ibdmysqld 30012 mysql 17uW REG 8,3 4169138176 58985467 /mysql/data/test/table615.ibdmysqld 30012 mysql 18uW REG 8,3 79691776 59020641 /mysql/data/test/table_v199_20170920.ibdmysqld 30012 mysql 19uW REG 8,3 67108864 59015043 /mysql/data/test/table_v39_20170920.ibdmysqld 30012 mysql 20uW REG 8,3 75497472 59014992 /mysql/data/test/table_v7_20170920.ibdmysqld 30012 mysql 21uW REG 8,3 83886080 59019735 /mysql/data/test/table_v167_20170920.ibdmysqld 30012 mysql 22uW REG 8,3 1367343104 58997684 /mysql/data/popfin6/table_uuid6.ibdmysqld 30012 mysql 23uW REG 8,3 1275068416 58984491 /mysql/data/test/table_uuid7.ibd...[root@localhost ~]# lsof -p 3455 |grep ibd|wc -l54869
查看mysql服务打开文件数限制:
MySQL >show global variables like 'open_files_limit';+------------------+-------+| Variable_name | Value |+------------------+-------+| open_files_limit | 65535 |+------------------+-------+
查看操作系统打开文件数限制:
[root@localhost ~]# ulimit -amax memory size (kbytes, -m) unlimitedopen files (-n) 65535
如果此时打开的文件很多,内存也会占用很多。
其次,还需看一下table_open_cache,当打开一个表后会把这个表的文件描述符缓存下来。
MYSQL >show global variables like 'table_open_cache';+------------------+-------+| Variable_name | Value |+------------------+-------+| table_open_cache | 16384 |+------------------+-------+MYSQL >show global status like '%open%tables%';+------------------------+--------+| Variable_name | Value |+------------------------+--------+| Open_tables | 16384 || Opened_tables | 401374 |+------------------------+--------+
通过以上两个值来判断 table_open_cache 是否到达瓶颈。
当缓存中的值open_tables 临近到了 table_open_cache 值的时候,说明表缓存池快要满了,但Opened_tables 还在一直有新的增长,这说明还有很多未被缓存的表。
用show open tables from schema命令,可以查看table_open_cache中缓存的表,重复打开的表仅显示一个
MYSQL >show open tables from sysbenchtest;+--------------+----------+--------+-------------+| Database | Table | In_use | Name_locked |+--------------+----------+--------+-------------+| sysbenchtest | sbtest1 | 1 | 0 || sysbenchtest | sbtest2 | 0 | 0 || sysbenchtest | sbtest3 | 0 | 0 || sysbenchtest | sbtest4 | 0 | 0 || sysbenchtest | sbtest5 | 0 | 0 |
In_use显示当前正在使用此表的线程数,如果大于0也意味着此表被锁。
Name_locked只适用于DROP和RENAME,在执行DROP或RENAME时,table_open_cache中的表文件描述符会被移除,所以不会看到除0以外的其他值。
一般在库表比较多的情况下(分库分表)很容易出现内存占用较大的情况。如果要解决根源,还是需要对库表进行拆分。
3、MYSQL内部其他内存
information_schema下的表都使用的都是MEMORY存储引擎,数据只在内存中保留,启动时加载,关闭后释放。
查看除系统库外是否有MEMORY引擎表:
MySQL >select * from information_schema.tables where engine='MEMORY' and TABLE_SCHEMA !='information_schema';
如果业务有使用MEMORY存储引擎的,尽量改成innodb引擎。
4、MYSQL事件内存指标
从MySQL5.7开始,在performance_schema中会记录内存分配。
查看哪些指标启动了内存收集功能:
MySQL >select * from performance_schema.setup_instruments where NAME LIKE 'memory/%';
启动需要收集内存的指标:
MySQL >UPDATE performance_schema.setup_instruments SET ENABLED = 'YES' WHERE NAME LIKE 'memory/%';
指标的内存收集结果会汇总到到sys库下的视图中:
MySQL root@[sys]>show tables like 'memory%';+-----------------------------------+| Tables_in_sys (memory%) |+-----------------------------------+| memory_by_host_by_current_bytes || memory_by_thread_by_current_bytes || memory_by_user_by_current_bytes || memory_global_by_current_bytes || memory_global_total |+-----------------------------------+
这些视图总结了内存使用情况,按事件类型分组,默认降序排列:
MySQL >select event_name,current_count,current_alloc,high_alloc from sys.memory_global_by_current_bytes where current_count > 0;+--------------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------+| event_name | current_count | current_alloc | high_alloc |+--------------------------------------------------------------------------------+---------------+---------------+-------------+| memory/performance_schema/table_handles | 10 | 90.62 MiB | 90.62 MiB || memory/performance_schema/events_statements_summary_by_thread_by_event_name | 3 | 26.01 MiB | 26.01 MiB || memory/performance_schema/memory_summary_by_thread_by_event_name | 3 | 16.88 MiB | 16.88 MiB || memory/performance_schema/events_statements_history_long | 1 | 13.66 MiB | 13.66 MiB || memory/performance_schema/events_statements_history | 3 | 10.49 MiB | 10.49 MiB || memory/performance_schema/events_statements_current | 3 | 10.49 MiB | 10.49 MiB |...
总结:
通过以上排查能大体知道哪些占用内存较多,针对内存占用较多的地方再做具体优化。正像文章开头所说的,内存溢出已经是软件开发历史上存在了近40年的“老大难”问题,更何况数据库环境更加复杂,SQL语法、数据类型、数据大小等这些因素都与内存有关,所以在设计使用上更要多想内存溢出问题。