我的应用程序在Linux上作为后台进程运行 . 它目前在终端窗口的命令行中启动 .
最近一个用户正在执行该应用程序一段时间，它神秘地死了 . 文本：
被杀
在终端上 . 这发生了两次 . 我问是否有人在不同的终端使用kill命令来杀死进程？没有 .
在什么条件下Linux会决定杀死我的进程？我相信shell显示“已杀死”，因为该进程在收到kill（9）信号后死亡 . 如果Linux发送了kill信号，系统日志中是否会有消息说明它被杀的原因？
PAM module to limit resources导致了您描述的结果：我的进程神秘地死于控制台窗口上的文本Killed . 在syslog和kern.log中都没有日志输出 . top程序帮助我发现在CPU使用一分钟之后，我的进程被杀死了 .
在lsf环境中（交互式或其他方式）如果应用程序超出某个预设阈值的内存利用率由队列上的管理员或提交到队列的资源请求，则进程将被终止，因此其他用户不会成为潜在的受害者逃跑 . 当它这样做时，它并不总是发送电子邮件，具体取决于它的设置方式 .
在这种情况下，一种解决方案是找到具有更大资源的队列或在提交中定义更大的资源要求 .
您可能还想查看 man ulimit
man ulimit
虽然我不记得 ulimit 导致 Killed 已经有一段时间了，因为我需要它 .
ulimit
Killed
像systemtap（或跟踪器）这样的工具可以监视内核信号传输逻辑和报告 . 例如，https://sourceware.org/systemtap/examples/process/sigmon.stp
# stap .../sigmon.stp -x 31994 SIGKILL SPID SNAME RPID RNAME SIGNUM SIGNAME 5609 bash 31994 find 9 SIGKILL
该脚本中的过滤 if 块可以调整为品味，或者消除跟踪全系统信号流量 . 通过收集回溯可以进一步隔离原因（分别为内核和用户空间添加 print_backtrace() 和/或 print_ubacktrace() 到探测器） .
if
print_backtrace()
print_ubacktrace()
如果用户或系统管理员没有杀死内核可能拥有的程序 . 内核只会在特殊情况下终止进程，例如极端资源不足（想想mem swap耗尽） .
尝试：
dmesg -T| grep -E -i -B100 'killed process'
-B100 表示杀戮发生前的行数 .
-B100
在Mac OS上忽略 -T .
这看起来像一篇关于这个主题的好文章：Taming the OOM killer .
要点是Linux overcommits 内存 . 当一个进程要求更多空间时，Linux会给它那个空间，即使它被另一个进程声明，假设没有人真正使用他们要求的所有内存 . 该进程将独占使用它在实际使用时分配的内存，而不是在它要求时使用 . 这使得分配速度很快，并且可能允许您分配比实际更多的内存"cheat" . 但是，一旦进程开始使用这个内存，Linux可能会意识到它在分配内存方面过于慷慨，而且在文章中没有详细描述 .
编辑：这里是another article，它很好地解释了如何选择一个进程（用一些内核代码示例注释） . 关于这一点的好处是它包含了对各种 badness() 规则背后的 reasoning 的一些评论 .
badness()
假设您有512 RAM 1GB交换内存 . 所以从理论上讲，你的CPU可以访问总共1.5GB的虚拟内存 .
现在，有一段时间内，一切都在1.5GB的总内存中正常运行 . 但是，你的系统突然（或逐渐）开始消耗越来越多的内存，并且它达到了使用总内存的95％左右 .
现在说任何进程都要求内核提供大量内存 . 内核检查可用内存并发现它无法为进程分配更多内存 . 所以它会尝试释放一些内存调用/调用OOMKiller（http://linux-mm.org/OOM） .
OOMKiller有自己的算法来评估每个进程的排名 . 通常哪个进程使用更多内存成为被杀害的受害者 .
通常在/ var / log目录中 . /var/log/kern.log或/ var / log / dmesg
希望这会帮助你 .
增加内存（不交换）
找到程序中的内存泄漏并修复它们
限制任何进程可以使用的内存（例如，可以使用JAVA_OPTS限制JVM内存）
查看日志和谷歌:)
这是Linux out of memory manager (OOM) . 您的流程由于' badness '而被选中 - 最近性，居住大小（使用中的内存，而不仅仅是已分配）和其他因素的组合 .
sudo journalctl -xb
您会看到如下消息：
Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Mem-Info: Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Node 0 DMA per-cpu: Jul 20 11:05:00 someapp kernel: CPU 0: hi: 0, btch: 1 usd: 0 Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Node 0 DMA32 per-cpu: Jul 20 11:05:00 someapp kernel: CPU 0: hi: 186, btch: 31 usd: 30 Jul 20 11:05:00 someapp kernel: active_anon:206043 inactive_anon:6347 isolated_anon:0 active_file:722 inactive_file:4126 isolated_file:0 unevictable:0 dirty:5 writeback:0 unstable:0 free:12202 slab_reclaimable:3849 slab_unreclaimable:14574 mapped:792 shmem:12802 pagetables:1651 bounce:0 free_cma:0 Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Node 0 DMA free:4576kB min:708kB low:884kB high:1060kB active_anon:10012kB inactive_anon:488kB active_file:4kB inactive_file:4kB unevictable:0kB isolated(anon):0kB isolated(file):0kB present Jul 20 11:05:00 someapp kernel: lowmem_reserve[]: 0 968 968 968 Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Node 0 DMA32 free:44232kB min:44344kB low:55428kB high:66516kB active_anon:814160kB inactive_anon:24900kB active_file:2884kB inactive_file:16500kB unevictable:0kB isolated(anon):0kB isolated Jul 20 11:05:00 someapp kernel: lowmem_reserve[]: 0 0 0 0 Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Node 0 DMA: 17*4kB (UEM) 22*8kB (UEM) 15*16kB (UEM) 12*32kB (UEM) 8*64kB (E) 9*128kB (UEM) 2*256kB (UE) 3*512kB (UM) 0*1024kB 0*2048kB 0*4096kB = 4580kB Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Node 0 DMA32: 216*4kB (UE) 601*8kB (UE) 448*16kB (UE) 311*32kB (UEM) 135*64kB (UEM) 74*128kB (UEM) 5*256kB (EM) 0*512kB 0*1024kB 1*2048kB (R) 0*4096kB = 44232kB Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Node 0 hugepages_total=0 hugepages_free=0 hugepages_surp=0 hugepages_size=2048kB Jul 20 11:05:00 someapp kernel: 17656 total pagecache pages Jul 20 11:05:00 someapp kernel: 0 pages in swap cache Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Swap cache stats: add 0, delete 0, find 0/0 Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Free swap = 0kB Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Total swap = 0kB Jul 20 11:05:00 someapp kernel: 262141 pages RAM Jul 20 11:05:00 someapp kernel: 7645 pages reserved Jul 20 11:05:00 someapp kernel: 264073 pages shared Jul 20 11:05:00 someapp kernel: 240240 pages non-shared Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ pid ] uid tgid total_vm rss nr_ptes swapents oom_score_adj name Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 241] 0 241 13581 1610 26 0 0 systemd-journal Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 246] 0 246 10494 133 22 0 -1000 systemd-udevd Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 264] 0 264 29174 121 26 0 -1000 auditd Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 342] 0 342 94449 466 67 0 0 NetworkManager Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 346] 0 346 137495 3125 88 0 0 tuned Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 348] 0 348 79595 726 60 0 0 rsyslogd Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 353] 70 353 6986 72 19 0 0 avahi-daemon Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 362] 70 362 6986 58 18 0 0 avahi-daemon Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 378] 0 378 1621 25 8 0 0 iprinit Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 380] 0 380 1621 26 9 0 0 iprupdate Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 384] 81 384 6676 142 18 0 -900 dbus-daemon Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 385] 0 385 8671 83 21 0 0 systemd-logind Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 386] 0 386 31573 153 15 0 0 crond Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 391] 999 391 128531 2440 48 0 0 polkitd Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 400] 0 400 9781 23 8 0 0 iprdump Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 419] 0 419 27501 32 10 0 0 agetty Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 855] 0 855 22883 258 43 0 0 master Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [ 862] 89 862 22926 254 44 0 0 qmgr Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [23631] 0 23631 20698 211 43 0 -1000 sshd Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [12884] 0 12884 81885 3754 80 0 0 firewalld Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [18130] 0 18130 33359 291 65 0 0 sshd Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [18132] 1000 18132 33791 748 64 0 0 sshd Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [18133] 1000 18133 28867 122 13 0 0 bash Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [18428] 99 18428 208627 42909 151 0 0 node Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [18486] 89 18486 22909 250 46 0 0 pickup Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [18515] 1000 18515 352905 141851 470 0 0 npm Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [18520] 0 18520 33359 291 66 0 0 sshd Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [18522] 1000 18522 33359 294 64 0 0 sshd Jul 20 11:05:00 someapp kernel: [18523] 1000 18523 28866 115 12 0 0 bash Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Out of memory: Kill process 18515 (npm) score 559 or sacrifice child Jul 20 11:05:00 someapp kernel: Killed process 18515 (npm) total-vm:1411620kB, anon-rss:567404kB, file-rss:0kB
正如dwc和Adam Jaskiewicz所说，罪魁祸首可能是OOM杀手 . 但是，接下来的问题是：如何防止这种情况发生？
有几种方法：
如果可以的话，为您的系统提供更多内存（如果是虚拟机，则很容易）
确保OOM杀手选择不同的进程 .
禁用OOM杀手
选择禁用OOM Killer附带的Linux发行版 .
由于this article，我发现（2）特别容易实现 .
我们在Linux下在客户站点（Red Hat，我认为）中遇到了反复出现的问题，OOMKiller（内存不足杀手）杀死了我们的主要应用程序（即服务器存在的原因）和它的数据库进程 .
在每种情况下，OOMKiller只是决定这些流程用于大量资源......由于缺乏资源，机器甚至不会失败 . 应用程序及其数据库都没有内存泄漏问题（或任何其他资源泄漏） .
我不是Linux专家，但我宁愿收集它的算法来决定何时杀死某些东西以及杀死什么是复杂的 . 另外，我被告知（我不能说这个的准确性），OOMKiller被烘焙到内核中，你不能简单地不运行它 .
用户可以使用kill或Control C杀死他自己的程序，但我得到的印象不是发生了什么，并且用户向你抱怨 .
root当然有杀死程序的能力，但是如果有人在你的机器上有root并且杀了东西你就会遇到更大的问题 .
如果您不是系统管理员，则系统管理员可能已在CPU，RAM，ort磁盘使用情况和自动杀死超过它们的进程上设置配额 .
除了那些猜测，我不确定没有关于该计划的更多信息 .
我最近遇到了这个问题 . 最后，我发现我的进程在自动调用Opensuse zypper更新后被终止 . 禁用zypper更新解决了我的问题 .
12 回答
PAM module to limit resources导致了您描述的结果：我的进程神秘地死于控制台窗口上的文本Killed . 在syslog和kern.log中都没有日志输出 . top程序帮助我发现在CPU使用一分钟之后，我的进程被杀死了 .
在lsf环境中（交互式或其他方式）如果应用程序超出某个预设阈值的内存利用率由队列上的管理员或提交到队列的资源请求，则进程将被终止，因此其他用户不会成为潜在的受害者逃跑 . 当它这样做时，它并不总是发送电子邮件，具体取决于它的设置方式 .
在这种情况下，一种解决方案是找到具有更大资源的队列或在提交中定义更大的资源要求 .
您可能还想查看
man ulimit虽然我不记得
ulimit导致Killed已经有一段时间了，因为我需要它 .像systemtap（或跟踪器）这样的工具可以监视内核信号传输逻辑和报告 . 例如，https://sourceware.org/systemtap/examples/process/sigmon.stp
该脚本中的过滤
if块可以调整为品味，或者消除跟踪全系统信号流量 . 通过收集回溯可以进一步隔离原因（分别为内核和用户空间添加print_backtrace()和/或print_ubacktrace()到探测器） .如果用户或系统管理员没有杀死内核可能拥有的程序 . 内核只会在特殊情况下终止进程，例如极端资源不足（想想mem swap耗尽） .
尝试：
-B100表示杀戮发生前的行数 .在Mac OS上忽略 -T .
这看起来像一篇关于这个主题的好文章：Taming the OOM killer .
要点是Linux overcommits 内存 . 当一个进程要求更多空间时，Linux会给它那个空间，即使它被另一个进程声明，假设没有人真正使用他们要求的所有内存 . 该进程将独占使用它在实际使用时分配的内存，而不是在它要求时使用 . 这使得分配速度很快，并且可能允许您分配比实际更多的内存"cheat" . 但是，一旦进程开始使用这个内存，Linux可能会意识到它在分配内存方面过于慷慨，而且在文章中没有详细描述 .
编辑：这里是another article，它很好地解释了如何选择一个进程（用一些内核代码示例注释） . 关于这一点的好处是它包含了对各种
badness()规则背后的 reasoning 的一些评论 .让我先解释一下OOMKiller被调用的时间和原因？
假设您有512 RAM 1GB交换内存 . 所以从理论上讲，你的CPU可以访问总共1.5GB的虚拟内存 .
现在，有一段时间内，一切都在1.5GB的总内存中正常运行 . 但是，你的系统突然（或逐渐）开始消耗越来越多的内存，并且它达到了使用总内存的95％左右 .
现在说任何进程都要求内核提供大量内存 . 内核检查可用内存并发现它无法为进程分配更多内存 . 所以它会尝试释放一些内存调用/调用OOMKiller（http://linux-mm.org/OOM） .
OOMKiller有自己的算法来评估每个进程的排名 . 通常哪个进程使用更多内存成为被杀害的受害者 .
哪里可以找到OOMKiller的日志？
通常在/ var / log目录中 . /var/log/kern.log或/ var / log / dmesg
希望这会帮助你 .
一些典型的解决方案：
增加内存（不交换）
找到程序中的内存泄漏并修复它们
限制任何进程可以使用的内存（例如，可以使用JAVA_OPTS限制JVM内存）
查看日志和谷歌:)
这是Linux out of memory manager (OOM) . 您的流程由于' badness '而被选中 - 最近性，居住大小（使用中的内存，而不仅仅是已分配）和其他因素的组合 .
您会看到如下消息：
正如dwc和Adam Jaskiewicz所说，罪魁祸首可能是OOM杀手 . 但是，接下来的问题是：如何防止这种情况发生？
有几种方法：
如果可以的话，为您的系统提供更多内存（如果是虚拟机，则很容易）
确保OOM杀手选择不同的进程 .
禁用OOM杀手
选择禁用OOM Killer附带的Linux发行版 .
由于this article，我发现（2）特别容易实现 .
我们在Linux下在客户站点（Red Hat，我认为）中遇到了反复出现的问题，OOMKiller（内存不足杀手）杀死了我们的主要应用程序（即服务器存在的原因）和它的数据库进程 .
在每种情况下，OOMKiller只是决定这些流程用于大量资源......由于缺乏资源，机器甚至不会失败 . 应用程序及其数据库都没有内存泄漏问题（或任何其他资源泄漏） .
我不是Linux专家，但我宁愿收集它的算法来决定何时杀死某些东西以及杀死什么是复杂的 . 另外，我被告知（我不能说这个的准确性），OOMKiller被烘焙到内核中，你不能简单地不运行它 .
用户可以使用kill或Control C杀死他自己的程序，但我得到的印象不是发生了什么，并且用户向你抱怨 .
root当然有杀死程序的能力，但是如果有人在你的机器上有root并且杀了东西你就会遇到更大的问题 .
如果您不是系统管理员，则系统管理员可能已在CPU，RAM，ort磁盘使用情况和自动杀死超过它们的进程上设置配额 .
除了那些猜测，我不确定没有关于该计划的更多信息 .
我最近遇到了这个问题 . 最后，我发现我的进程在自动调用Opensuse zypper更新后被终止 . 禁用zypper更新解决了我的问题 .