Docker 容器内存监控原理及应用

服务器 2024/11/17 佚名

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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

可以参考这里。

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

名称说明 total_mem 物理内存总量 used_mem 已使用的物理内存量 free_mem 空闲的物理内存量 shared_mem 共享内存量 buffer buffer所占内存量 cache cache所占内存量 real_used 实际使用的内存量 real_free 实际空闲的内存量 total_swap swap总量 used_swap 已使用的swap free_swap 空闲的swap

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。

[root@localhost ~]$ 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。

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

文件名说明 memory.usage_in_bytes 已使用的内存量(包含cache和buffer)(字节)，相当于linux的used_meme memory.limit_in_bytes 限制的内存总量(字节)，相当于linux的total_mem memory.failcnt 申请内存失败次数计数 memory.memsw.usage_in_bytes 已使用的内存和swap(字节) memory.memsw.limit_in_bytes 限制的内存和swap容量(字节) memory.memsw.failcnt 申请内存和swap失败次数计数 memory.stat 内存相关状态

以下为一个容器的样例。

[root@localhost 53a11f13c08099dd6d21030dd2ddade54d5cdd7ae7e9e68f5ba055ad28498b6f]$ cat memory.usage_in_bytes 
135021858816

[root@localhost 53a11f13c08099dd6d21030dd2ddade54d5cdd7ae7e9e68f5ba055ad28498b6f]$ cat memory.memsw.usage_in_bytes 
135679291392

[root@localhost 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

统计描述 cache 页缓存，包括 tmpfs（shmem），单位为字节 rss 匿名和 swap 缓存，不包括 tmpfs（shmem），单位为字节 mapped_file memory-mapped 映射的文件大小，包括 tmpfs（shmem），单位为字节 pgpgin 存入内存中的页数 pgpgout 从内存中读出的页数 swap swap 用量，单位为字节 active_anon 在活跃的最近最少使用（least-recently-used，LRU）列表中的匿名和 swap 缓存，包括 tmpfs（shmem），单位为字节 inactive_anon 不活跃的 LRU 列表中的匿名和 swap 缓存，包括 tmpfs（shmem），单位为字节 active_file 活跃 LRU 列表中的 file-backed 内存，以字节为单位 inactive_file 不活跃 LRU 列表中的 file-backed 内存，以字节为单位 unevictable 无法再生的内存，以字节为单位 hierarchical_memory_limit 包含 memory cgroup 的层级的内存限制，单位为字节 hierarchical_memsw_limit 包含 memory cgroup 的层级的内存加 swap 限制，单位为字节

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)

感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！

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