故障排除内存溢出循环

内存溢出 (OOM) 循环发生在运行进程消耗越来越多的内存，直到操作系统被迫终止并重启该进程时。当进程被终止时，分配给该进程的内存会被释放，但在重启后，它会继续使用越来越多的 RAM，直到循环重复。

在监控仪表盘中，OOM 循环会出现在 内存使用率 % 指标中，并且看起来与以下内容类似

潜在原因

OOM 循环的原因可能差异很大，并且取决于您对 TICK 堆栈的具体用例，但以下是最常见的

未优化的查询

查询的内容和查询方式会极大地影响 InfluxDB 的内存使用率和性能。OOM 循环会由于重复发出消耗内存的查询而发生。例如，设置为每 30 秒刷新的仪表盘单元格。

选择未指定时间范围的测量

当从没有指定时间范围的测量中进行选择时，InfluxDB 会尝试从 UNIX 纪元时间（1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC）的开始处提取数据点，并将返回的数据存储在内存中，直到准备好输出。操作系统最终会因为内存使用率过高而终止该进程。

选择未指定时间范围的测量的示例

SELECT * FROM "telegraf"."autogen"."cpu"

解决方案

识别和更新未优化的查询

InfluxDB 中 OOM 循环最常见的原因是未优化的查询，但要确定哪些查询可以更好地优化可能具有挑战性。InfluxQL 包含一些工具，可以帮助识别查询的“成本”，并深入了解哪些查询有优化空间。

查看您的 InfluxDB 日志

如果查询被终止，InfluxDB 会记录它。查看您的 InfluxDB 日志，以获取有关哪些查询被终止的提示。

估计查询成本

InfluxQL 的 EXPLAIN 语句解析并计划查询，然后输出估计成本的摘要。这使您可以在运行实际查询之前估计查询的资源密集程度。

EXPLAIN 语句示例

> EXPLAIN SELECT * FROM "telegraf"."autogen"."cpu"

QUERY PLAN
----------
EXPRESSION: <nil>
AUXILIARY FIELDS: cpu::tag, host::tag, usage_guest::float, usage_guest_nice::float, usage_idle::float, usage_iowait::float, usage_irq::float, usage_nice::float, usage_softirq::float, usage_steal::float, usage_system::float, usage_user::float
NUMBER OF SHARDS: 12
NUMBER OF SERIES: 108
CACHED VALUES: 38250
NUMBER OF FILES: 1080
NUMBER OF BLOCKS: 10440
SIZE OF BLOCKS: 23252999

EXPLAIN 将仅输出查询引擎创建的迭代器。它不捕获查询引擎内的任何其他信息，例如实际将处理多少个点。

分析实际查询成本

InfluxQL 的 EXPLAIN ANALYZE 语句实际执行查询并在运行时计算成本。

EXPLAIN ANALYZE 语句示例

> EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM "telegraf"."autogen"."cpu" WHERE time > now() - 1d

EXPLAIN ANALYZE
---------------
.
└── select
    ├── execution_time: 104.608549ms
    ├── planning_time: 5.08487ms
    ├── total_time: 109.693419ms
    └── build_cursor
        ├── labels
        │   └── statement: SELECT cpu::tag, host::tag, usage_guest::float, usage_guest_nice::float, usage_idle::float, usage_iowait::float, usage_irq::float, usage_nice::float, usage_softirq::float, usage_steal::float, usage_system::float, usage_user::float FROM telegraf.autogen.cpu
        └── iterator_scanner
            ├── labels
            │   └── auxiliary_fields: cpu::tag, host::tag, usage_guest::float, usage_guest_nice::float, usage_idle::float, usage_iowait::float, usage_irq::float, usage_nice::float, usage_softirq::float, usage_steal::float, usage_system::float, usage_user::float
            └── create_iterator
                ├── labels
                │   ├── measurement: cpu
                │   └── shard_id: 317
                ├── cursors_ref: 0
                ├── cursors_aux: 90
                ├── cursors_cond: 0
                ├── float_blocks_decoded: 450
                ├── float_blocks_size_bytes: 960943
                ├── integer_blocks_decoded: 0
                ├── integer_blocks_size_bytes: 0
                ├── unsigned_blocks_decoded: 0
                ├── unsigned_blocks_size_bytes: 0
                ├── string_blocks_decoded: 0
                ├── string_blocks_size_bytes: 0
                ├── boolean_blocks_decoded: 0
                ├── boolean_blocks_size_bytes: 0
                └── planning_time: 4.523978ms

扩展可用内存

如果可能，增加 InfluxDB 可用的内存量。如果在虚拟化或云环境中运行，则更容易实现，在这些环境中，资源可以动态扩展。在资源固定的环境中，这可能是一个非常难以克服的挑战。