oom kill原理讲解
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OOM就是out of memory的缩写，虽然linux kernel有很多的内存管理技巧（从cache中回收、swap out等）来满足各种应用空间的vm内存需求，但是，当你的系统配置不合理，让一匹小马拉大车的时候，linux kernel会运行非常缓慢并且在某个时间点分配page frame的时候遇到内存耗尽、无法分配的状况。
应对这种状况首先应该是系统管理员，他需要首先给系统增加内存，不过对于kernel而言，当面对OOM的时候，要根据OOM参数来进行相应的处理。
oom kiiler会在内存紧张的时候，会依次kill内存占用较高的进程，发送Sig15(SIGTERM)或Sig9(SIGKILL)，取决于内核版本(可见uname -a，>= 2.6.32只会发送，并在/var/log/message中进行记录。里面会记录一些如pid，process name，cpu mask，trace等信息，通过监控可以发现类似问题
他是Linux内核设计的一种机制，在内存不足的会后，选择一个占用内存较大的进程并kill掉这个进程，以满足内存申请的需求（内存不足的时候该怎么办，其实是个两难的事情，oom killer算是提供了一种方案吧）
前面说了，在内存不足的时候触发，再往细节看，主要牵涉到【linux的物理内存结构】和【overcommit机制】
2.1 内存结构 node、zone、page、order
对于物理内存内存，linux会把它分很多区（zone），zone上还有node的概念，zone下面是很多page，这些page是根据buddy分配算法组织的，看下面两张图：
上面的概念做下简单的介绍，对后面分析oom killer日志很有必要：
Node：每个CPU下的本地内存节点就是一个Node，如果是UMA架构下，就只有一个Node0,在NUMA架构下，会有多个Node
Zone：每个Node会划分很多域Zone，大概有下面这些：
1) ZONE_DMA：定义适合DMA的内存域，该区域的长度依赖于处理器类型。比如ARM所有地址都可以进行DMA，所以该值可以很大，或者干脆不定义DMA类型的内存域。而在IA-32的处理器上，一般定义为16M。
2) ZONE_DMA32：只在64位系统上有效，为一些32位外设DMA时分配内存。如果物理内存大于4G，该值为4G，否则与实际的物理内存大小相同。
3) ZONE_NORMAL：定义可直接映射到内核空间的普通内存域。在64位系统上，如果物理内存小于4G，该内存域为空。而在32位系统上，该值最大为896M。
4) ZONE_HIGHMEM：只在32位系统上有效，标记超过896M范围的内存。在64位系统上，由于地址空间巨大，超过4G的内存都分布在ZONE_NORMA内存域。
5) ZONE_MOVABLE：伪内存域，为了实现减小内存碎片的机制。
分配价值链
除了只能在某个区域分配的内存（比如ZONE_DMA），普通的内存分配会有一个“价值”的层次结构，按分配的“廉价度”依次为：ZONE_HIGHMEM > ZONE_NORMAL > ZONE_DMA。
即内核在进行内存分配时，优先从高端内存进行分配，其次是普通内存，最后才是DMA内存
Page：zone下面就是真正的内存页了，每个页基础大小是4K，他们维护在一个叫free_area的数组结构中
order：数组的index，也叫order，实际对应的是page的大小，比如order为0，那么就是一堆1个空闲页（4K）组成的链表，order为1，就是一堆2个空闲页（8K）组成的链表，order为2，就是一堆4个空闲页（16K）组成的链表
2.2 overcommit
根据2.1，已经知道物理内存的大概结构以及分配的规则，不过实际上还有虚拟内存的存在，他的overcommit机制和oom killer有很大关系：
在实际申请内存的时候，比如申请1G，并不会在物理区域中分配1G的真实物理内存，而是分配1G的虚拟内存，等到需要的时候才去真正申请物理内存，也就是说申请不等于分配
所以说，可以申请比物理内存实际大的内存，也就是overcommit，这样会面临一个问题，就是当真的需要这么多内存的时候怎么办—>oom killer!
vm.overcommit_memory 接受三种值：
0 – Heuristic overcommit handling. 这是缺省值，它允许overcommit，但过于明目张胆的overcommit会被拒绝，比如malloc一次性申请的内存大小就超过了系统总内存
1 – Always overcommit. 允许overcommit，对内存申请来者不拒。
2 – Don’t overcommit. 禁止overcommit。
3.oom killer 怎么挑选进程？
linux会为每个进程算一个分数，最终他会将分数最高的进程kill
/proc/<pid>/oom_score_adj
在计算最终的 badness score 时，会在计算结果是中加上 oom_score_adj，取值范围为-1000到1000
如果将该值设置为-1000，则进程永远不会被杀死，因为此时 badness score 永远返回0。
/proc/<pid>/oom_adj
取值是-17到+15，取值越高，越容易被干掉。如果是-17，则表示不能被kill
该设置参数的存在是为了和旧版本的内核兼容
/proc/<pid>/oom_score
这个值是系统综合进程的内存消耗量、CPU时间(utime + stime)、存活时间(uptime - start time)和oom_adj计算出的，消耗内存越多分越高，存活时间越长分越低
子进程内存：Linux在计算进程的内存消耗的时候，会将子进程所耗内存的一半同时算到父进程中。这样，那些子进程比较多的进程就要小心了。
其他参数（不是很关键，不解释了）
/proc/sys/vm/oom_dump_tasks
/proc/sys/vm/oom_kill_allocating_task
/proc/sys/vm/panic_on_oom
关闭 OOM killer
sysctl -w vm.overcommit_memory=2
echo “vm.overcommit_memory=2” >> /etc/sysctl.conf
3.1 找出最优可能被杀掉的进程
3.2 避免的oom killer的方案
直接修改/proc/PID/oom_adj文件，将其置位-17
修改/proc/sys/vm/lowmem_reserve_ratio
直接关闭oom-killer
参考：
k8s中所说的oom分两种：1是node节点oom kill，2是pod内部容器oom kill
前者可以通过脚本查看，可用来打印当前系统上 oom_score 分数最高（最容易被 OOM Killer 杀掉）的进程
kubelet根据pod的Qos为每个容器设置一个oom_score_adj,如果kubelet无法在系统OOM之前回收足够的内存。则oom_killer会根据内存使用比例来计算oom_score,最后结果和oom_score_adj相加，得分最高的pod将会首先被驱逐。
oom_killer（out of memory killer）是Linux内核的一种内存管理机制，在系统可用内存较少的情况下，内核为保证系统还能够继续运行下去，会选择杀掉一些进程释放掉一些内存。
进程A想要分配物理内存（通常是当进程真正去读写一块内核已经“分配”给它的内存）->触发缺页异常->内核去分配物理内存->物理内存不够了，触发OOMoom_killer的处理主要集中在mm/oom_kill.c。
核心函数为out_of_memory，函数处理流程：
通知系统中注册了oom_notify_list的模块释放一些内存，如果从这些模块中释放出了一些内存，那么皆大欢喜，直接结束oom killer流程，回收失败, 那只有进入下一步开始oom_killer了；
触发oom killer通常是由当前进程进行内存分配所引起，而如果当前进程已经挂起了一个SIG_KILL信号，直接选中当前进程，否则进入下一步；
check_panic_on_oom检查系统管理员的态度，看oom时是进行oom killer还是直接panic掉，如果进行oom killer，则进入下一步；
如果系统管理员规定，谁引起oom，杀掉谁，那就杀掉正在尝试分配内存的进程，oom killer结束，否则进入下一步；
调用select_bad_process选中合适进程，然后调用oom_kill_process杀死选中进程，如果不幸select_bad_process没有选出任何进程，那么内核走投无路，只有panic了。
/proc/sys/vm/panic_on_oom：配置系统产生oom时的动作
/proc/sys/vm/oom_kill_allocating_task：为true的时候，直接kill掉当前想要分配内存的进程(此进程能够被kill时)
/proc/<pid>/oom_score_adj（或/proc/<pid>/oom_adj）：配置PID指定进程的oom权重，子进程继承该权重值
/proc/sys/vm/would_have_oomkilled：为true时并不会真正杀死oom killer选中进程，只是打印一条警告信息
echo f >/proc/sysrq-trigger模拟oom
cat /proc/<PID>/oom_score：查看PID进程的oom分数
Kubernetes会根据QoS设置oom的评分调整参数oom_score_adj，oom_killer 根据 内存使用情况算出oom_score， 并且和oom_score_adj综合评价，进程的评分越高，当发生oom时越优先被kill。
kubelet 基于 pod 的 service 质量为每个容器设置一个 oom_score_adj 值。
Service 质量
oom_score_adj
Guaranteed
-998
BestEffort
1000
Burstable
min(max(2, 1000 - (1000 * memoryRequestBytes) / machineMemoryCapacityBytes), 999)
如果 kubelet 在节点经历系统 OOM 之前无法回收内存，oom_killer将基于它在节点上使用的内存百分比算出一个 oom_score，并加上 oom_score_adj 得到容器的有效 oom_score，然后结束得分最高的容器。
预期的行为应该是拥有最低 service 质量并消耗和调度请求相关内存量最多的容器第一个被结束，以回收内存。
和 pod 驱逐不同，如果一个 pod 的容器是被 OOM 结束的，基于其 RestartPolicy，它可能会被 kubelet 重新启动。
例子单个节点可分配内存为8010196Ki， 大约7822.45Mi。 根据Burstable 的计算方式:
QOS是k8s中一种资源保护机制，其主要是针对不可压缩资源比如的内存的一种控制技术，比如在内存中其通过为不同的Pod和容器构造OOM评分，并且通过内核的策略的辅助，从而实现当节点内存资源不足的时候，内核可以按照策略的优先级，优先kill掉哪些优先级比较低(分值越高优先级越低)的Pod，今天来分析下背后的实现
在Linux中一切皆文件，控制CGroup本身也是通过配置文件进行的,这是我创建的一个内存Lmits为200M的Pod的容器的配置
在遇到较高内存使用压力时，Linux 内核会杀掉一些不太重要的进程，腾出空间保障系统正常运行。它会给每个进程（/proc/$ pid / oom_score）分配一个得分（oom_score），分数越高，被 OOM 的概率就越大。
这个参数本身只反映该进程的可用资源在系统中所占的百分比，并没有“该进程有多重要”的概念。
手动调整 oom_score 可以通过 oom_score_adj 来实现，它允许开发者在内存不足的情况下杀死指定进程。
具体做法是把可调参数 /proc/pid/oom_score_adj 直接添加到 badness() 分数中，范围从 -1000（OOM_SCORE_ADJ_MIN）到 +1000（OOM_SCORE_ADJ_MAX），使某些任务总是会被考虑 OOM，某些任务则永远不会被 OOM。
如果我们调整了 PROC1 的 oom_score_adj (echo "-1000" > /proc/$(pidof PROC1)/oom_score_adj），系统在 OOM 时就会先杀死其他进程。
这个
如果您memory为该容器设置了4GiB 的限制，则kubelet（和 ）执行限制。运行时可防止容器使用超出配置的资源限制的容器。例如：当容器中的进程尝试消耗的内存超过允许的数量时，系统内核将终止尝试分配的进程，并显示内存不足（OOM）错误
oom kiiler会在内存紧张的时候，会依次kill内存占用较高的进程，发送Sig15(SIGTERM)或Sig9(SIGKILL)，取决于内核版本(可见uname -a，>= 2.6.32只会发送，并在/var/log/message中进行记录
详情见：L
如果节点在 kubelet 回收内存之前经历了系统 OOM（内存不足）事件，它将基于 做出响应。
设置oom 规则代码：
--*
