前面两章，我们分析了Linux内存分配的策略以及Linux通过使用 OOM_Killer的机制解决了“超售”引起的风险，MySQL同其他的应用程序一样，在操作系统允许的范围内也是可以超售的，一般人
前面两章，我们分析了Linux内存分配的策略以及Linux通过使用 OOM_Killer的机制解决了“超售”引起的风险，MySQL同其他的应用程序一样，在操作系统允许的范围内也是可以超售的，一般人理解，Innodb_buffer_pool必须小于实际物理内存，否则MySQL会启动失败。其实这是一个误区，这个不是MySQL层控制的，这个是操作系统（OS）层控制的，就是前面提到的/proc/sys/overcommit_memory控制OS是否允许“超售”。如果允许“超售”，则Innodb_buffer_pool可以远远超过实际的内存空间大小，但是这部分空间是没有使用的。我们可以做个小实验，见下图：
MySQL的Innodb_buffer_pool开了5G，但实际内存只有3G。
讲了这么多，现在言归正传，回到我们最早提到的RDS实例被OS Kill掉的问题上来，前面我们也提到了，一旦实例可用内存不足，MySQL一般都会成为OOM_Killer的首选目标。这里就涉及到两个问题：
1.为什么会内存不足？
2.如何让MySQL摆脱被Kill的厄运？
首先我们来看一下第一个问题。内存不足这个问题产生原因很多，但是主要就两个方面，第一个是MySQL自身内存的规划有问题。第二个就是一般部署MySQL的服务器，都会部署很多的监控或者定时任务脚本，而这些脚本往往缺少必要的内存限制，导致在高峰期的时候占用大量的内存，导致触发Linux OOM_Killer机制，MySQL就无辜牺牲了。
那如何才能让MySQL摆脱被Kill的厄运呢？ MySQL被Kill的根源在于Linux超售的内存分配机制，前面也提到了，只要存在这种超售的机制，就不可能完全避免某一个应用程序被Kill的风险。那要使得MySQL一定不会被Kill掉，只能禁止操作系统超出实际内存空间的分配内存。但是前面我们也提过，对于部署了MySQL的服务器，我们不建议这么做，因为MySQL的很多内存都是刚开始申请了，并不是立即使用的，OS一旦禁止超售，这不仅对MySQL自身内存规划提出更苛刻的要求，同时也存在内存无法充分利用的问题。同时，MySQL的每个连接的私有内存是动态分配的，如果分配不到，就会直接导致服务器Crash，这样也会增加MySQL Crash的风险。
既然受限于操作系统，无法完全做到避免被Kill，那只能尽量降低MySQL被Kill的几率。我觉得至少可以做下面3个事情：
1)合理的规划MySQL的内存使用。
2)调整OOM_adj参数，将MySQL被OOM_Killer锁定的优先级降低。
3)加强内存的监控和报警，一旦报警，DBA应该迅速介入，Kill掉一些占用较多内存的连接。
