서버 기동 시 Out of Memory(OOM) 오류 원인과 해결 방법

서버를 기동할 때 Out of Memory (OOM) 오류가 발생하면 시스템이 할당된 메모리를 초과하여 사용하고 있다는 의미입니다. 이는 웹 애플리케이션, 데이터베이스, 컨테이너 환경 등 다양한 상황에서 발생할 수 있으며, 원인과 해결 방법을 정확히 파악하는 것이 중요합니다.

 

1. OOM 오류의 주요 원인

1.1 서버의 물리적 메모리 부족

• 서버의 실제 RAM이 애플리케이션 실행에 필요한 메모리보다 부족할 경우 발생합니다.
• 다수의 프로세스가 동시에 실행되면서 전체 메모리가 소진될 수 있습니다.

1.2 애플리케이션의 과도한 메모리 사용

• Java 애플리케이션의 경우 JVM의 -Xmx 설정이 너무 커서 전체 메모리를 초과할 수 있습니다.
• 데이터베이스(MySQL, PostgreSQL 등)가 과도한 캐시를 사용하여 메모리 부족 현상이 발생할 수 있습니다.
• 컨테이너 환경(Docker, Kubernetes)에서 메모리 리밋을 초과하면 OOM이 발생합니다.

1.3 리소스 제한 설정 문제

• Linux OOM Killer가 메모리 사용량이 높은 프로세스를 강제 종료할 수 있습니다.
• ulimit 또는 cgroups 설정이 메모리 사용을 제한하고 있을 가능성이 있습니다.

1.4 메모리 누수 (Memory Leak)

• 애플리케이션에서 객체를 적절히 해제하지 않아 메모리가 지속적으로 증가하는 경우 OOM이 발생할 수 있습니다.

1.5 스왑(Swap) 공간 부족

• 스왑 공간이 부족하거나 비활성화된 경우, 물리적 RAM이 부족할 때 이를 보완할 방법이 없어 OOM이 발생할 수 있습니다.

2. OOM 오류 해결 방법

2.1 메모리 사용량 확인

먼저 현재 메모리 사용량을 확인하여 어느 프로세스가 많은 메모리를 사용하는지 점검해야 합니다.

free -m   # 시스템 전체 메모리 사용량 확인
top       # 프로세스별 메모리 사용량 모니터링
ps aux --sort=-%mem | head -10  # 가장 많은 메모리를 차지하는 프로세스 확인

2.2 OOM Killer 로그 확인

Linux에서는 OOM Killer가 메모리를 과도하게 사용하는 프로세스를 종료하는 경우가 많습니다. 로그를 확인하여 어떤 프로세스가 종료되었는지 살펴봅니다.

dmesg | grep -i 'out of memory'
journalctl -k | grep -i 'oom'

2.3 애플리케이션의 메모리 설정 조정

• JVM 애플리케이션: -Xmx 값을 서버의 가용 메모리 내에서 적절하게 조정해야 합니다.
• JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx2g"
• MySQL: innodb_buffer_pool_size 값을 조정하여 과도한 캐시 사용을 방지합니다.
• SET GLOBAL innodb_buffer_pool_size = 2G;
• 컨테이너(Kubernetes, Docker): memory limit 값을 올려 OOM을 방지할 수 있습니다.
• resources: requests: memory: "512Mi" limits: memory: "2Gi"

2.4 불필요한 프로세스 종료

kill -9 <PID>   # 특정 프로세스 종료

2.5 스왑 공간 추가

스왑 공간을 추가하여 RAM이 부족할 때 보조 저장 공간을 활용할 수 있습니다.

sudo fallocate -l 2G /swapfile
sudo chmod 600 /swapfile
sudo mkswap /swapfile
sudo swapon /swapfile

3. 실제 사례로 보는 OOM 오류 해결법

3.1 웹 애플리케이션 서버에서 OOM 발생 (Tomcat, Node.js)

• 문제: 트래픽 증가로 인해 Tomcat의 메모리 사용량이 90%를 초과하며 OOM 발생.
• 해결: JVM 힙 메모리 조정(-Xmx2g), Nginx Keep-Alive 최적화, GC 튜닝.

3.2 데이터베이스(MySQL, PostgreSQL)에서 OOM 발생

• 문제: InnoDB 캐시 크기가 너무 커서 OOM 발생.
• 해결: innodb_buffer_pool_size와 max_connections 조정, 불필요한 쿼리 최적화.

3.3 컨테이너 환경(Kubernetes, Docker)에서 OOM 발생

• 문제: kubectl describe pod 결과 OOMKilled 메시지 확인됨.
• 해결: resources.limits.memory 증가 및 JVM -XX:MaxRAMPercentage 설정.

3.4 대량 로그 적재 시 OOM 발생 (Elasticsearch)

• 문제: 로그 분석 중 메모리 부족으로 OOM 발생.
• 해결: Elasticsearch 힙 메모리 조정(-Xms4g -Xmx4g), 오래된 로그 자동 삭제.

3.5 배치 작업 실행 중 OOM 발생 (Spark, Python Pandas)

• 문제: 대량 CSV 데이터 로드 중 java.lang.OutOfMemoryError 발생.
• 해결: Spark 실행 메모리 조정(--executor-memory 4g), repartition() 사용.

4. 결론

서버 기동 시 OOM 오류를 방지하려면 메모리 사용량을 정기적으로 모니터링하고, 애플리케이션별로 적절한 메모리 제한을 설정해야 합니다. 주요 해결책을 요약하면 다음과 같습니다.

✅ 메모리 사용량 점검 (free -m, top, ps aux) ✅ OOM Killer 로그 확인 (dmesg, journalctl) ✅ 적절한 메모리 설정 (Xmx, DB 설정, 컨테이너 리소스 제한) ✅ GC 튜닝 및 불필요한 캐싱 최소화 ✅ 스왑 공간 추가 및 불필요한 프로세스 종료

 

 

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