一文詳解docker容器中的memory限制
更新時間：2024年04月09日 08:47:53 作者：go4it
在Docker中,內(nèi)存管理是非常重要的一部分,Docker提供了一些功能來管理容器的內(nèi)存使用情況,其中包括內(nèi)存限制、內(nèi)存交換和內(nèi)存統(tǒng)計等,本文給大家詳細(xì)介紹了docker容器中的memory限制,需要的朋友可以參考下
序
本文主要研究一下docker容器的memory限制
內(nèi)存限制
docker run -m 512M -p 8081:8080 --rm docker-demo
通過-m參數(shù)指定限制的內(nèi)存大小
buffer/cache
所謂Cache，就是為了彌補(bǔ)高速設(shè)備和低速設(shè)備之間的矛盾而設(shè)立的一個中間層。 緩沖（Buffer）是根據(jù)磁盤的讀寫設(shè)計的，它把分散的寫操作集中進(jìn)行，減少磁盤碎片和硬盤的反復(fù)尋道，從而提高系統(tǒng)性能。
區(qū)別與聯(lián)系
- 都是為了解決速度不對等的問題。
- 緩存（Cache）是把讀取過的數(shù)據(jù)保存起來，重新讀取時若命中（找到需要的數(shù)據(jù)）就不要去讀硬盤了，若沒有命中再讀硬盤。其中的數(shù)據(jù)會根據(jù)讀取頻率進(jìn)行組織，把最頻繁讀取的內(nèi)容放在最容易找到的位置，把不再讀的內(nèi)容不斷往后排，直至從中刪除。
- Buffer是即將要被寫入磁盤的，而Cache是被從磁盤中讀出來的。
- 在應(yīng)用場景上，Buffer是由各種進(jìn)程分配的，被用在如輸入隊列等方面。一個簡單的例子，如某個進(jìn)程要求有多個字段讀入，在所有字段被讀入完整之前，進(jìn)程把先前讀入的字段放在Buffer中保存；Cache經(jīng)常被用在磁盤的I/O請求上，如果有多個進(jìn)程都要訪問某個文件，于是該文件便被做成 Cache以方便下次被訪問，這樣可提高系統(tǒng)性能。比如linux系統(tǒng)中有一個守護(hù)進(jìn)程定期清空緩沖內(nèi)容（即寫入磁盤），也可以通過 sync 命令手動清空緩沖。
操作系統(tǒng)中的Page Cache與Buffer Cache
磁盤數(shù)據(jù)會被讀取到Page Cache進(jìn)行緩存，程序要讀取數(shù)據(jù)的時候，可以直接從Page Cache讀取，這是讀取數(shù)據(jù)的一條線路。 此外，當(dāng)Page Cache的數(shù)據(jù)需要刷新時，Page Cache中的數(shù)據(jù)會交給Buffer Cache，而Buffer Cache中的所有數(shù)據(jù)都會定時刷新到磁盤。這是寫入數(shù)據(jù)的另一條線。 page-cache.png
- Page Cache：Page Cache是文件系統(tǒng)層級的緩存，它從磁盤里讀取的內(nèi)容都會存儲到這里，這樣程序讀取磁盤內(nèi)容就會非常快。例如，使用grep和find等命令查找內(nèi)容和文件時，第1次會比較慢，再次執(zhí)行就快好多倍，幾乎是瞬間。
- Buffer Cache：Buffer Cache是磁盤等塊設(shè)備的緩沖，這部分內(nèi)存數(shù)據(jù)是要寫入到磁盤的。這里需要注意，位于內(nèi)存 Buffer 中的數(shù)據(jù)不是即時寫入磁盤的，而是系統(tǒng)空閑或者 Buffer達(dá)到一定大小統(tǒng)一寫到磁盤中，所以斷電易失。為了防止數(shù)據(jù)丟失，最好正常關(guān)機(jī)或者多執(zhí)行幾次sync命令，讓位于Buffer上的數(shù)據(jù)立刻寫到磁盤里。 Page Cache可以極大地提高系統(tǒng)整體性能。例如，進(jìn)程A讀一個文件，內(nèi)核空間會申請Page Cache與此文件對應(yīng)，并記錄對應(yīng)關(guān)系，進(jìn)程B再次讀同樣的文件就會直接命中上一次的Page Cache，讀寫速度顯著提升。但注意，Page Cache會根據(jù)LRU算法（最近最少使用）進(jìn)行替換。
實例
top(不支持docker)
top - 09:33:37 up 10 min, 0 users, load average: 0.03, 0.17, 0.18
Tasks: 4 total, 1 running, 3 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.2 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 99.3 id, 0.0 wa, 0.3 hi, 0.0 si, 0.0 st
MiB Mem : 1887.4 total, 463.7 free, 438.2 used, 985.6 buff/cache
MiB Swap: 0.0 total, 0.0 free, 0.0 used. 1303.0 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
7 root 20 0 2553756 165584 16608 S 1.0 8.6 0:16.06 java
1 root 20 0 2388 756 692 S 0.0 0.0 0:00.02 sh
82 root 20 0 2388 1448 1356 S 0.0 0.1 0:00.01 sh
98 root 20 0 7980 3100 2672 R 0.0 0.2 0:00.00 top
上面顯示的mem也是宿主機(jī)的，不是docker實例的
free(不支持docker)
# free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 1.8Gi 437Mi 464Mi 2.0Mi 985Mi 1.3Gi
Swap: 0B 0B 0B
這里顯示的是宿主機(jī)的，而非docker的
查看容器內(nèi)存指標(biāo)
# cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes 240824320 # cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes 536870912
通過/sys/fs/cgroup/memory/底下的文件查看到的就是docker實例使用的以及docker實例的內(nèi)存限制
docker stats
CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS 7f2f15949afc practical_spence 0.75% 141.8MiB / 512MiB 27.70% 2.23kB / 0B 0B / 0B 45
docker status這里的MEM USAGE統(tǒng)計的是mem.Usage - mem.Stats["inactive_file"]
// calculateMemUsageUnixNoCache calculate memory usage of the container.
// Cache is intentionally excluded to avoid misinterpretation of the output.
//
// On cgroup v1 host, the result is `mem.Usage - mem.Stats["total_inactive_file"]` .
// On cgroup v2 host, the result is `mem.Usage - mem.Stats["inactive_file"] `.
//
// This definition is consistent with cadvisor and containerd/CRI.
// * https://github.com/google/cadvisor/commit/307d1b1cb320fef66fab02db749f07a459245451
// * https://github.com/containerd/cri/commit/6b8846cdf8b8c98c1d965313d66bc8489166059a
//
// On Docker 19.03 and older, the result was `mem.Usage - mem.Stats["cache"]`.
// See https://github.com/moby/moby/issues/40727 for the background.
func calculateMemUsageUnixNoCache(mem types.MemoryStats) float64 {
// cgroup v1
if v, isCgroup1 := mem.Stats["total_inactive_file"]; isCgroup1 && v < mem.Usage {
return float64(mem.Usage - v)
}
// cgroup v2
if v := mem.Stats["inactive_file"]; v < mem.Usage {
return float64(mem.Usage - v)
}
return float64(mem.Usage)
}
func calculateMemPercentUnixNoCache(limit float64, usedNoCache float64) float64 {
// MemoryStats.Limit will never be 0 unless the container is not running and we haven't
// got any data from cgroup
if limit != 0 {
return usedNoCache / limit * 100.0
}
return 0
}
k8s中統(tǒng)計
func decodeMemory(target *resource.Quantity, memStats *stats.MemoryStats) error {
if memStats == nil || memStats.WorkingSetBytes == nil {
return fmt.Errorf("missing memory usage metric")
}
*target = *uint64Quantity(*memStats.WorkingSetBytes, 0)
target.Format = resource.BinarySI
return nil
}
func setMemoryStats(s *cgroups.Stats, ret *info.ContainerStats) {
ret.Memory.Usage = s.MemoryStats.Usage.Usage
ret.Memory.MaxUsage = s.MemoryStats.Usage.MaxUsage
ret.Memory.Failcnt = s.MemoryStats.Usage.Failcnt
if s.MemoryStats.UseHierarchy {
ret.Memory.Cache = s.MemoryStats.Stats["total_cache"]
ret.Memory.RSS = s.MemoryStats.Stats["total_rss"]
ret.Memory.Swap = s.MemoryStats.Stats["total_swap"]
ret.Memory.MappedFile = s.MemoryStats.Stats["total_mapped_file"]
} else {
ret.Memory.Cache = s.MemoryStats.Stats["cache"]
ret.Memory.RSS = s.MemoryStats.Stats["rss"]
ret.Memory.Swap = s.MemoryStats.Stats["swap"]
ret.Memory.MappedFile = s.MemoryStats.Stats["mapped_file"]
}
if v, ok := s.MemoryStats.Stats["pgfault"]; ok {
ret.Memory.ContainerData.Pgfault = v
ret.Memory.HierarchicalData.Pgfault = v
}
if v, ok := s.MemoryStats.Stats["pgmajfault"]; ok {
ret.Memory.ContainerData.Pgmajfault = v
ret.Memory.HierarchicalData.Pgmajfault = v
}
workingSet := ret.Memory.Usage
if v, ok := s.MemoryStats.Stats["total_inactive_file"]; ok {
if workingSet < v {
workingSet = 0
} else {
workingSet -= v
}
}
ret.Memory.WorkingSet = workingSet
}
kubectl top pod命令查詢到的內(nèi)存使用為Memory WorkingSet = Memory.Usage - memory.stat[total_inactive_file]。 k8s的OOMKiller使用的是container_memory_working_set_bytes指標(biāo)，其計算指標(biāo)如下：
container_memory_working_set_bytes = container_memory_usage_bytes - total_inactive_file = total_cache + total_rss - total_inactive_file = total_inactive_file + total_active_file + total_rss - total_inactive_file = total_active_file + total_rss
oom killed
"State": {
"Status": "exited",
"Running": false,
"Paused": false,
"Restarting": false,
"OOMKilled": true,
"Dead": false,
"Pid": 0,
"ExitCode": 137,
"Error": "",
"StartedAt": "2024-04-08T08:34:58.271711439Z",
"FinishedAt": "2024-04-08T08:35:57.360091044Z"
}
如果是因為內(nèi)存原因被kill的話，通過docker inspect 容器id，查看State部分，可以看到
"OOMKilled": true
小結(jié)
- docker容器的memory限制使用的是
mem.Usage - mem.Stats["inactive_file"]與limit的對比，如果超出則會被kill；free及top顯示的都是宿主機(jī)的內(nèi)存信息 - kubectl top pod命令是通過memory_working_set(
Memory.Usage - memory.stat[total_inactive_file])來統(tǒng)計容器的內(nèi)存使用 - k8s的OOMKiller使用的是container_memory_working_set_bytes指標(biāo)(
total_active_file + total_rss)，如果超出該容器的limit，則會被OOMKiller銷毀掉
以上就是一文詳解docker容器中的memory限制的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于docker memory限制的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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