docker 内存监控与压测方式

一直运行的docker容器显示内存已经耗尽，并且容器内存耗尽也没出现重启情况，通过后台查看发现进程没有占用多少内存。内存的监控使用的是cadvisor，计算方式也是使用cadvisor的页面计算方式，所以决定对docker的内存计算做下研究。

docker version:

Client:
 Version:  1.12.6
 API version: 1.24
 Go version: go1.6.4
 Git commit: 78d1802
 Built:  Tue Jan 10 20:20:01 2017
 OS/Arch:  linux/amd64

Server:
 Version:  1.12.6
 API version: 1.24
 Go version: go1.6.4
 Git commit: 78d1802
 Built:  Tue Jan 10 20:20:01 2017
 OS/Arch:  linux/amd64

kubernetes version:

Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"8", GitVersion:"v1.8.2+coreos.0", GitCommit:"4c0769e81ab01f47eec6f34d7f1bb80873ae5c2b", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2017-10-25T16:24:46Z", GoVersion:"go1.8.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}
Server Version: version.Info{Major:"1", Minor:"8", GitVersion:"v1.8.2+coreos.0", GitCommit:"4c0769e81ab01f47eec6f34d7f1bb80873ae5c2b", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2017-10-25T16:24:46Z", GoVersion:"go1.8.3", Compiler:"gc", Platform:"linux/amd64"}

1.创建pod yaml文件，使用busybox镜像做测试，对镜像设定2核2G内存的限制

[docker@k8s busybox]$ cat busybox.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
 name: busybox
 namespace: default
spec:
 containers:
 - image: registry.dcos:8021/public/busybox:latest
 command:
  - sleep
  - "3600"
 imagePullPolicy: IfNotPresent
 name: busybox
 resources:
  limits:
  cpu: "2"
  memory: 2Gi
  requests:
  cpu: 100m
  memory: 64Mi
 restartPolicy: Always

2.通过kubectl命令生成busybox服务

[docker@k8s busybox]$ kubectl create -f busybox.yaml

pod "busybox" created

3.进入容器的/sys/fs/cgroup/memory目录，ls查看得到如下文件

-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 cgroup.clone_children
--w--w--w- 1 root  root   0 May 31 03:18 cgroup.event_control
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 cgroup.procs
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.failcnt
--w------- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.force_empty
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.kmem.failcnt
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.kmem.limit_in_bytes
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.kmem.max_usage_in_bytes
-r--r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.kmem.slabinfo
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.kmem.tcp.failcnt
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.kmem.tcp.limit_in_bytes
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.kmem.tcp.max_usage_in_bytes
-r--r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.kmem.tcp.usage_in_bytes
-r--r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.kmem.usage_in_bytes
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.limit_in_bytes
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.max_usage_in_bytes
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.memsw.failcnt
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.memsw.limit_in_bytes
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.memsw.max_usage_in_bytes
-r--r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.memsw.usage_in_bytes
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.move_charge_at_immigrate
-r--r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.numa_stat
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.oom_control
---------- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.pressure_level
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.soft_limit_in_bytes
-r--r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.stat
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.swappiness
-r--r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.usage_in_bytes
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 memory.use_hierarchy
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root  root   0 May 31 03:18 tasks

我们主要关注一下几个文件

memory.stat的文件包含的内容

查看memory.limit_in_bytes文件

/sys/fs/cgroup/memory # cat memory.limit_in_bytes
2147483648

计算容器的限制内存为2g，和yaml文件里面定义的限制内存一样。查看memory.usag_in_bytes文件

/sys/fs/cgroup/memory # cat memory.usage_in_bytes
2739376

通过docker stats 容器id查看容器的占用内存，和memory.usage_in_bytes的数据相符。

4.使用dd命令快速生成1.5g大文件

~ # dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=1500
1500+0 records in
1500+0 records out
1572864000 bytes (1.5GB) copied, 1.279989 seconds, 1.1GB/s

再次通过docker stats 容器id查看容器的占用内存

查看memory.usage_in_bytes文件

/sys/fs/cgroup/memory # cat memory.usage_in_bytes
1619329024

发现容器的占用内存达到了1.5g，查看memory.stat

/sys/fs/cgroup/memory # cat memory.stat
cache 1572868096
rss 147456
rss_huge 0
mapped_file 0
dirty 1572868096
writeback 0
swap 0
pgpgin 384470
pgpgout 433
pgfault 607
pgmajfault 0
inactive_anon 77824
active_anon 12288
inactive_file 1572864000
active_file 4096
unevictable 0
hierarchical_memory_limit 2147483648
hierarchical_memsw_limit 4294967296
total_cache 1572868096
total_rss 147456
total_rss_huge 0
total_mapped_file 0
total_dirty 1572868096
total_writeback 0
total_swap 0
total_pgpgin 384470
total_pgpgout 433
total_pgfault 607
total_pgmajfault 0
total_inactive_anon 77824
total_active_anon 12288
total_inactive_file 1572864000
total_active_file 4096
total_unevictable 0

memory.stat文件中的cache字段添加了1.5g，而inactive_file字段为1.5g，因此，dd所产生的文件cache计算在inactive_file上。这就导致了所看到的容器内存的监控居高不下，因为cache是可重用的，并不能反映进程占用内存。

一般情况下，计算监控内存可根据计算公式：

active_anon + inactive_anon = anonymous memory + file cache for tmpfs + swap cache
Therefore
active_anon + inactive_anon ≠ rss, because rss does not include tmpfs.
active_file + inactive_file = cache - size of tmpfs

所以实际内存使用计算为：

real_used = memory.usage_in_bytes - (active_file + inactive_file)

5.压测

(1)准备tomcat镜像和jmeter压测工具，tomcat的yaml文件如下

apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
 name: tomcat-deployment
spec:
 replicas: 1
 template:
 metadata:
  labels:
  app: tomcat
 spec:
  containers:
  - name: tomcat
  image: registy.dcos:8021/public/tomcat:8
  ports:
  - containerPort: 8080
  resources:
   limits:
   cpu: "1"
   memory: 300Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
 labels:
 name: tomcat
 name: tomcat
 namespace: default
spec:
 ports:
 - name: tomcat
 port: 8080
 protocol: TCP
 targetPort: 8080
 type: NodePort
 selector:
 app: tomcat

yaml文件中限制tomcat镜像的使用内存为300Mi，执行命令生成文件。通过docker stats查看没有负载情况下tomcat容器的内存占用。

(2)提取tomcat的service nodePort端口

[docker@ecs-5f72-0006 ~]$ kubectl get svc tomcat -o=custom-columns=nodePort:.spec.ports[0].nodePort
nodePort
31401

(3)登陆jmeter官网下载压测工具

在windows上运行jmeter工具，到bin目录点击运行jmeter，配置jmeter如下：

配置好测试选项后点击启动按钮开始压测，通过docker stats查看容器内存使用情况发现已经到达限制。

通过kubectl get pods查看pod的运行情况发现tomcat由于内存超过限制值被kill掉。

总结

关于docker stats内存监控的问题一直存在，docker将cache/buffer纳入内存计算引起误解。docker内存的计算方式和linux的内存使用计算方式一致，也包含了cache/buffer。

但是cache是可重复利用的，经常使用在I/O请求上，使用内存来缓解可能被再次访问的数据，为提高系统性能。

在官方github上，也有很多人提交了关于内存监控的issue，直到了Docker 17.06版本，docker stats才解决了这个问题。

但是这也仅仅是docker stats的显示看起来正常了，而进入容器查看内存的使用还是包含的cache，如果直接使用cadvisor搜集的数据，还是会出现包含了cache的情况。

通过压测docker，最后发现当压测到程序的限制内存时，pod出现重启，这也解释了我们在使用docker监控时，即使内存占用99%+，却不出现pod重启的情况，这里面有相当一部分的内存是cache占用。

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。