时间:2017-08-17来源:系统城装机大师作者:zhijie
3.使用slabtop命令查看内核slab 缓冲区信息#slabtop -s c | head
Active / Total Objects (% used) : 31807723 / 35664583 (89.2%)
Active / Total Slabs (% used) : 3259180 / 3259251 (100.0%)
Active / Total Caches (% used) : 139 / 227 (61.2%)
Active / Total Size (% used) : 11242773.43K / 12756788.05K (88.1%)
Minimum / Average / Maximum Object : 0.02K / 0.36K / 4096.00K
OBJS ACTIVE USE OBJ SIZE SLABS OBJ/SLAB CACHE SIZE NAME
8480676 7565420 89% 1.00K 2120169 4
8480676K
xfs_inode
8351794 7565375 90% 0.22K 491282 17
1965128K
xfs_ili
xfs_ili 占用1965128k xfs_inode占用8480676K,但他们究竟是什么东东?猜测是nas/rbd 卷的文件系统缓存信息。xfs_inode看字面意思是xfs文件系统的inode信息。
搜了下xfs_ili,只搜到内核代码片段。xfs_inode_zone =
1636 kmem_zone_init_flags(sizeof(xfs_inode_t), “xfs_inode”,
1637 KM_ZONE_HWALIGN | KM_ZONE_RECLAIM | KM_ZONE_SPREAD,
1638 xfs_fs_inode_init_once);
1639 if (!xfs_inode_zone)
1640 goto out_destroy_efi_zone;
1641
1642 xfs_ili_zone =
1643 kmem_zone_init_flags(sizeof(xfs_inode_log_item_t), “xfs_ili”,
1644 KM_ZONE_SPREAD, NULL);
28 typedef struct xfs_inode_log_item {
29 xfs_log_item_t ili_item; /* common portion */
30 struct xfs_inode *ili_inode; /* inode ptr */
31 xfs_lsn_t ili_flush_lsn; /* lsn at last flush */
32 xfs_lsn_t ili_last_lsn; /* lsn at last transaction */
33 unsigned short ili_lock_flags; /* lock flags */
34 unsigned short ili_logged; /* flushed logged data */
35 unsigned int ili_last_fields; /* fields when flushed */
36 unsigned int ili_fields; /* fields to be logged */
37 struct xfs_bmbt_rec *ili_extents_buf; /* array of logged
38 data exts */
39 struct xfs_bmbt_rec *ili_aextents_buf; /* array of logged
40 attr exts */
41 xfs_inode_log_format_t ili_format; /* logged structure */
42 } xfs_inode_log_item_t;
分析加估计是文件系统的日志缓存。究竟是不是?目前nfs-server有14个卷,每个卷的在格式化xfs的时指定的参数(即日志大小)-l=128m 14*128*1024 约等于1965128。
4.但是xfs_ili xfs_inode两者加起来才10G,还有50G去哪儿了呢?查资料说linux将用过的文件缓存到内存中。
执行下面的命令就释放了内存#sync #
刷到磁盘
#echo 3 》 /proc/sys/vm/drop_caches
5.总结
是不是由于内存少导致的性能变差,还在测试。不过以后在优化nfs-server端有一定的指导意义。卷越多,必然占用的内存越多。做机头的内存配置要高。
以上就是Linux内存耗尽原因分析的全部内容了,只有找到内存占用高的原因,才能解决和防止类似情况发生。
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