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oom killed
| 选取其中一个Pod到节点上查看kubelet日志（k8s-node-04） ``` k8s-node-04 使用journalctl根据时间筛选日志# journalctl --since="2021-07-12 08:00:00"7 ``` ``` k8s-node-04 kernel: Memory cgroup out of memory: Killed process 1735923 (systembusin) total-vm:1704328kB, anon-rss:1017592kB, file-rss:17492kB, shmem-rss:0kB, UID:0 从日志输出首先可以看出，Pod进程总共使用的虚拟内存total-vm:1704328kB，前边describe的时候也注意过Pod的资源限制内存是1000Mi，现在用了1664Mi左右，导致内存越限被杀死。由此，我们也可以排除掉不是node节点内存不够导致Pod被杀死，而是Pod进程占用内存过多导致越限而被杀死 ``` ``` 由上边的部分输出来看，对于Pod来说，主要有两个进程作为 OOM killer 的候选者，其中 pause 进程负责为Pod中的业务容器创建共享的network等资源，它的oom_score_adj值为-998，可以确保它不会因为内存原因被系统杀死（oom_score_adj 值越低就越不容易被杀死，可参考这里）. 这个Pod中剩下的那个进程就是真正的业务容器，它的oom_score_adj值奇高，毫无疑问就是因为它Pod才会被OOM Killed OOM killer 会根据进程的内存使用情况来计算 oom_score 的值，并根据 oom_score_adj 的值来进行微调。 如果Pod中有多进程，谁的内存使用量最多，oom_score 值就越高，也就越容易被杀死。也就是说，当Pod因为OOM越限被杀死的时候，日志所记录的哪个进程的oom_score最高，它也就是导致Pod被杀死的罪魁祸首 3 ```
admin
2024年2月20日 17:43
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