概述
本文是描述Linux Virtual Memory运行参数中的OOM相关参数。为了理解OOM参数，第二小节简单的描述什么是OOM。如果这个名词对你毫无压力，你可以直接进入第三小节，这一小节是描述具体参数的，除了描述具体的参数，我们引用了一些具体的内核代码，本文代码来自4.0内核，如果有兴趣，可以结合代码阅读，为了缩减篇幅，文章中的代码都是删减版本的。最后一小节是参考文献，本文的参考文献都是来自Linux内核的Documentation目录，该目录下有大量的文档可以参考，每一篇都值得细细品味。
二、什么是OOM
OOM就是Out Of Memory的所写，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。应对这种状况的首先应该是系统管理员，他们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，咱们也不能慌乱，要根据OOM参数来进行相应的处理。
三、OOM参数
panic_on_oom
当Kernel遇到OOM的时候，可以有两种选择：
- 产生kernel panic（就是死给你看）
- 积极面对人生，选择一个或者几个最“适合”的进程，启动OOM Killer，干掉那些选中的进程，释放内存，让系统勇敢的活下去。
panic_on_oom这个参数就是控制遇到OOM的时候，系统如何反策和反应的。当该参数等于0的时候，表示选择积极面对人生，启动OOM Killer。当该参数等于2的时候，表示无论是哪一种情况，系统都将强制进入kernel panic。panic_on_oom等于其他值的时候，表示要区分具体的情况，对于某些情况可以panic，有些情况启动OOM Killer。Kernel的代码中，enum oom_constraint就是一个进一步描述OOM状态的参数。在实际环境里，系统遇到OOM总是有各种各样的情况，Kernel中定义如下：
enum oom_constraint {
CONSTRAINT_NONE,
CONSTRAINT_CPUSET,
CONSTRAINT_MEMORY_POLICY,
CONSTRAINT_MEMCG,
};
对于UMA而言， oom_constraint永远都是CONSTRAINT_NONE，表示系统并没有什么约束就出现了OOM，不要想太多了，就是内存不足了。在NUMA的情况下，有可能附加了其他的约束导致了系统遇到OOM状态，实际上，系统中还有充足的内存。这些约束包括：
- CONSTRAINT_CPUSET：cpusets是kernel中的一种机制，通过该机制可以把一组cpu和memory node资源分配给特定的一组进程。这时候，如果出现OOM，仅仅说明该进程能分配memory的那个node出现状况了，整个系统有很多的memory node，其他的node可能有充足的memory资源。
- CONSTRAINT_MEMORY_POLICY：memory policy是NUMA系统中如何控制分配各个memory node资源的策略模块。用户空间程序（NUMA-aware的程序）可以通过memory policy的API，针对整个系统、针对一个特定的进程，针对一个特定进程的特定的VMA来制定策略。产生了OOM也有可能是因为附加了memory policy的约束导致的，在这种情况下，如果导致整个系统panic似乎有点不太合适吧。
- CONSTRAINT_MEMCG：MEMCG就是memory control group，Cgroup这东西太复杂，这里不适合多说，Cgroup中的memory子系统就是控制系统memory资源分配的控制器，通俗的将就是把一组进程的内存使用限定在一个范围内。当这一组的内存使用超过上限就会OOM，在这种情况下的OOM就是CONSTRAINT_MEMCG类型的OOM。
OK，了解基础知识后，我们来看看内核代码。内核中sysctl_panic_on_oom变量是和/proc/sys/vm/panic_on_oom对应的，主要的判断逻辑如下：
void check_panic_on_oom(enum oom_constraint contraint, gfp_t gfp_mask,
int order, const nodemask_t *nodemask)
{
if (likely(!sysctl_panic_on_oom))
return;
if (sysctl_panic_on_oom != 2){
if (constraint != CONSTRAINT_NONE)
return;
}
dump_header(NULL, gfp_mask, order, NULL, nodemask);
panic("Out of memory: %s panic_on_oom is enable\n"
sysctl_panic_on_oom == 2 ? "compolsory" : "system-wide");
}
sysctl_panic_on_oom
当系统选择了启动OOM killer，试图杀死某些进程的时候，又会遇到这样的问题：干掉哪个，哪一个才是“合适”的哪那个进程？系统可以有下面的选择：
- 谁触发了OOM就干掉谁
- 谁最“坏”就干掉谁
oom_kill_allocating_task这个参数就是控制这个选择路径的，当该参数等于0的时候选择2，否则选择1。具体的代码可以在参考__out_of_memory函数，具体如下：
static void __out_of_memory(struct zonelist *zonelist, gfp_t gfp_mask,
int order, nodemask_t *nodemask, bool force_kill) {
……
check_panic_on_oom(constraint, gfp_mask, order, mpol_mask);
if (sysctl_oom_kill_allocating_task && current->mm &&
!oom_unkillable_task(current, NULL, nodemask) &&
current->signal->oom_score_adj != OOM_SCORE_ADJ_MIN){
get_task_struct(current);
oom_kill_process(current, gfp_mask, order, 0, totalpages, NULL,
nodemask, "Out of memory(oom_kill_allocating_task)");
goto out;
}
……
}
当然也不能说杀就杀，还是要考虑是否用户空间进程（不能杀内核线程）、是否unkillable task（例如init进程就不能杀），用户空间是否通过设定参数（oom_score_adj）阻止kill该task。如果万事俱备，那么就调用oom_kill_process干掉当前进程。
oom_dump_tasks
当系统的内存出现OOM状况，无论是panic还是启动OOM killer，做为系统管理员，你都是想保留下线索，找到OOM的root cause，例如dump系统中所有的用户空间进程关于内存方面的一些信息，包括：进程标识信息、该进程使用的total virtual memory信息、该进程实际使用物理内存（我们又称之为RSS，Resident Set Size，不仅仅是自己程序使用的物理内存，也包含共享库占用的内存），该进程的页表信息等等。拿到这些信息后，有助于了解现象（出现OOM）之后的真相。 当设定为0的时候，上一段描述的各种进程们的内存信息都不会打印出来。在大型的系统中，有几千个进程，逐一打印每一个task的内存信息有可能会导致性能问题（要知道当时已经是OOM了）。当设定为非0值的时候，在下面三种情况会调用dump_tasks来打印系统中所有task的内存状况：
- 由于OOM导致kernel panic
- 没有找到适合的“bad”process
- 找适合的并将其干掉的时候
oom_adj、oom_score_adj和oom_score
准确的说这几个参数都是和具体进程相关的，因此它们位于/proc/xxx/目录下（xxx是进程ID）。假设我们选择在出现OOM状况的时候杀死进程，那么一个很自然的问题就浮现出来：到底干掉哪一个呢？内核的算法倒是非常简单，那就是打分（oom_score，注意，该参数是read only的），找到分数最高的就OK了。那么怎么来算分数呢？可以参考内核中的oom_badness函数：
unsigned long oom_badness(struct task_struct *p, struct mem_cgroup *memcg
const nodemask_t *nodemask, unsigned long totalpages)
{……
adj = (long)p->oom_score_adj;
if (adj == OOM_SCORE_ADJ_MIN){ ---------(1)
task_unlock(p);
return 0; ----------------(2)
}
points = get_mm_rss(p->mm) + get_mm_counter(p->mm, MM_SWAPENTS)+
atomic_long_read(&p->mm->nr_ptes) + mm_nr_pmds(p->mm); ----(3)
task_unlock(p);
if (has_capability_noaudit(p, CAP_SYS_ADMIN)) --------(4)
points -= (points * 3) / 100;
adj *= totalpages / 1000; ------------(5)
point += adj;
return points > 0? points : 1;
}
（1）对某一个task进行打分（oom_score）主要有两部分组成，一部分是系统打分，主要是根据该task的内存使用情况。另外一部分是用户打分，也就是oom_score_adj了，该task的实际得分需要综合考虑两方面的打分。如果用户将该task的 oom_score_adj设定成OOM_SCORE_ADJ_MIN（-1000）的话，那么实际上就是禁止了OOM killer杀死该进程。
（2）这里返回了0也就是告知OOM killer，该进程是“good process”，不要干掉它。后面我们可以看到，实际计算分数的时候最低分是1分。
（3）前面说过了，系统打分就是看物理内存消耗量，主要是三部分，RSS部分，swap file或者swap device上占用的内存情况以及页表占用的内存情况。
（4）root进程有3%的内存使用特权，因此这里要减去那些内存使用量。
（5）用户可以调整oom_score，具体如何操作呢？oom_score_adj的取值范围是-1000～1000，0表示用户不调整oom_score，负值表示要在实际打分值上减去一个折扣，正值表示要惩罚该task，也就是增加该进程的oom_score。在实际操作中，需要根据本次内存分配时候可分配内存来计算（如果没有内存分配约束，那么就是系统中的所有可用内存，如果系统支持cpuset，那么这里的可分配内存就是该cpuset的实际额度值）。oom_badness函数有一个传入参数totalpages，该参数就是当时的可分配的内存上限值。实际的分数值（points）要根据oom_score_adj进行调整，例如如果oom_score_adj设定-500，那么表示实际分数要打五折（基数是totalpages），也就是说该任务实际使用的内存要减去可分配的内存上限值的一半。
了解了oom_score_adj和oom_score之后，应该是尘埃落定了，oom_adj是一个旧的接口参数，其功能类似oom_score_adj，为了兼容，目前仍然保留这个参数，当操作这个参数的时候，kernel实际上是会换算成oom_score_adj，有兴趣的同学可以自行了解，这里不再细述了。