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2020
09-21

Docker容器内存监控

linux内存监控

要明白docker容器内存是如何计算的,首先要明白linux中内存的相关概念。

使用free命令可以查看当前内存使用情况。

[root@localhost ~]$ free total used free shared buffers cached Mem: 264420684 213853512 50567172 71822688 2095364 175733516 -/+ buffers/cache: 36024632 228396052 Swap: 16777212 1277964 15499248

这里有几个概念:

  • mem: 物理内存
  • swap: 虚拟内存。即可以把数据存放在硬盘上的数据
  • shared: 共享内存。存在在物理内存中。
  • buffers: 用于存放要输出到disk(块设备)的数据的
  • cached: 存放从disk上读出的数据

为方便说明,我对free的结果做了一个对应。

[root@localhost ~]$ free  total used       free        shared    buffers   cached Mem: total_mem   used_mem    free_mem   shared_mem    buffer     cache -/+ buffers/cache: real_used   real_free Swap: total_swap  used_swap   free_swap

attachments-2020-09-tLGIHGjk5f62ff17e6b51.jpg

一般认为,buffer和cache是还可以再进行利用的内存,所以在计算空闲内存时,会将其剔除。
因此这里有几个等式:

real_used = used_mem - buffer - cache real_free = free_mem + buffer + cache total_mem = used_mem + free_mem

了解了这些,我们再来看free的数据源。其实其数据源是来自于/proc/memeinfo文件。

[[email protected] ~]$ cat /proc/meminfo MemTotal: 264420684 kB MemFree: 50566436 kB Buffers: 2095356 kB Cached: 175732644 kB SwapCached: 123688 kB Active: 165515340 kB Inactive: 37004224 kB Active(anon): 92066880 kB Inactive(anon): 4455076 kB Active(file): 73448460 kB Inactive(file): 32549148 kB Unevictable: 362900 kB Mlocked: 74696 kB SwapTotal: 16777212 kB SwapFree: 15499248 kB Dirty: 2860 kB Writeback: 0 kB AnonPages: 24932928 kB Mapped: 58165040 kB Shmem: 71822688 kB Slab: 8374496 kB SReclaimable: 8163096 kB SUnreclaim: 211400 kB KernelStack: 45824 kB PageTables: 606296 kB NFS_Unstable: 0 kB Bounce: 0 kB WritebackTmp: 0 kB CommitLimit: 148987552 kB Committed_AS: 114755628 kB VmallocTotal: 34359738367 kB VmallocUsed: 772092 kB VmallocChunk: 34225428328 kB HardwareCorrupted: 0 kB AnonHugePages: 22083584 kB HugePages_Total: 0 HugePages_Free: 0 HugePages_Rsvd: 0 HugePages_Surp: 0 Hugepagesize: 2048 kB DirectMap4k: 7168 kB DirectMap2M: 2015232 kB DirectMap1G: 266338304 kB

docker

说完linux的内存,我们再来看下docker的内存监控。docker自身提供了一种内存监控的方式,即可以通过docker stats对容器内存进行监控。
该方式实际是通过对cgroup中相关数据进行取值从而计算得到。

cgroup

cgroup中的memory子系统为hierarchy提供了如下文件。

[[email protected] ~]$ ll /cgroup/memory/docker/53a11f13c08099dd6d21030dd2ddade54d5cdd7ae7e9e68f5ba055ad28498b6f/ 总用量 0 --w--w--w- 1 root root 0 2 22 12:51 cgroup.event_control -rw-r--r-- 1 root root 0 5 25 17:07 cgroup.procs -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.failcnt --w------- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.force_empty -rw-r--r-- 1 root root 0 3 30 17:06 memory.limit_in_bytes -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.max_usage_in_bytes -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.memsw.failcnt -rw-r--r-- 1 root root 0 3 30 17:06 memory.memsw.limit_in_bytes -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.memsw.max_usage_in_bytes -r--r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.memsw.usage_in_bytes -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.move_charge_at_immigrate -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.oom_control -rw-r--r-- 1 root root 0 3 30 17:06 memory.soft_limit_in_bytes -r--r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.stat -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.swappiness -r--r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.usage_in_bytes -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 memory.use_hierarchy -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 notify_on_release -rw-r--r-- 1 root root 0 2 22 12:51 tasks

这些文件的具体含义可以查看相关资料cgroup memory。
这里主要介绍几个与docker监控相关的。

attachments-2020-09-IS0pkUHu5f62ff50ebe0d.jpg

[[email protected] 53a11f13c08099dd6d21030dd2ddade54d5cdd7ae7e9e68f5ba055ad28498b6f]$ cat memory.usage_in_bytes 135021858816 [[email protected] 53a11f13c08099dd6d21030dd2ddade54d5cdd7ae7e9e68f5ba055ad28498b6f]$ cat memory.memsw.usage_in_bytes 135679291392 [[email protected] 53a11f13c08099dd6d21030dd2ddade54d5cdd7ae7e9e68f5ba055ad28498b6f]$ cat memory.stat cache 134325506048 rss 695980032 mapped_file 16155119616 pgpgin 21654116032 pgpgout 21705492352 swap 655171584 inactive_anon 4218880 active_anon 74202603520 inactive_file 8365199360 active_file 52449439744 unevictable 0 hierarchical_memory_limit 137438953472 hierarchical_memsw_limit 274877906944 total_cache 134325506048 total_rss 695980032 total_mapped_file 16155119616 total_pgpgin 21654116032 total_pgpgout 21705492352 total_swap 655171584 total_inactive_anon 4218880 total_active_anon 74202603520 total_inactive_file 8365199360 total_active_file 52449439744 total_unevictable 0

memory.stat

memory.stat包含有最丰富的

attachments-2020-09-TRRYPU2W5f62fffe6c37e.jpg

active_anon + inactive_anon = anonymous memory + file cache for tmpfs + swap cache

active_file + inactive_file = cache - size of tmpfs

docker原生内存监控

再来说到docker原生的docker stats。其具体实现在libcontainer中可以看到。其将容器的内存监控分为cache,usage,swap usage,kernel usage,kernel tcp usage。

其中cache是从memory.stat中的cache中获取。

usage是使用memory.usage_in_bytes和memory.limit_in_bytes进行相除来计算使用率。这一方式有一个弊端,就是不够细化,没有区分出cache部分,不能真正反映内存使用率。因为一般来说cache是可以复用的内存部分,因此一般将其计入到可使用的部分。

可以考虑的改进计算方式

改进方式在统计内存使用量时将cache计算排除出去。类似于linux中计算real_used时将buffer和cache排除一样。

cache并不能直接应用memory.stat中的cache,因为其中包括了tmpfs,而tmpfs算是实际使用的内存部分。

tmpfs即share memory,共享内存

因为在memory.stat中存在有

active_file + inactive_file = cache - size of tmpfs

因此可以计算实际使用的内存量为

real_used = memory.usage_in_bytes - (rss + active_file + inactive_file)


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