一直運行的docker容器顯示內存已經耗盡，并且容器內存耗盡也沒出現重啟情況，通過后臺查看發現進程沒有占用多少內存。內存的監控使用的是cadvisor，計算方式也是使用cadvisor的頁面計算方式，所以決定對docker的內存計算做下研究。

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/amd64Server: 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.創建pod yaml文件，使用busybox鏡像做測試，對鏡像設定2核2G內存的限制

[docker@k8s busybox]$ cat busybox.yaml

apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: busybox namespace: defaultspec: 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: Always2.通過kubectl命令生成busybox服務

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

pod 'busybox' created3.進入容器的/sys/fs/cgroup/memory目錄，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

我們主要關注一下幾個文件

文件名 含義 memory.usage_in_bytes 已使用的內存量(包含cache和buffer)(字節)，相當于linux的used_meme memory.limit_in_bytes 限制的內存總量(字節)，相當于linux的total_mem memory.failcnt 申請內存失敗次數計數 memory.stat 內存相關狀態

memory.stat的文件包含的內容

字段 含義 cache 頁緩存，包括 tmpfs（shmem），單位為字節 rss 匿名和 swap 緩存，不包括 tmpfs（shmem），單位為字節 mapped_file memory-mapped 映射的文件大小，包括 tmpfs（shmem），單位為字節 pgpgin 存入內存中的頁數 pgpgout 從內存中讀出的頁數 swap swap 用量，單位為字節 active_anon 在活躍的最近最少使用（least-recently-used，LRU）列表中的匿名和 swap 緩存，包括 tmpfs（shmem），單位為字節 inactive_anon 不活躍的 LRU 列表中的匿名和 swap 緩存，包括 tmpfs（shmem），單位為字節 active_file 活躍 LRU 列表中的 file-backed 內存，以字節為單位 inactive_file 不活躍 LRU 列表中的 file-backed 內存，以字節為單位 unevictable 無法再生的內存，以字節為單位 hierarchical_memory_limit 包含 memory cgroup 的層級的內存限制，單位為字節 hierarchical_memsw_limit 包含 memory cgroup 的層級的內存加 swap 限制，單位為字節

查看memory.limit_in_bytes文件

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

計算容器的限制內存為2g，和yaml文件里面定義的限制內存一樣。查看memory.usag_in_bytes文件

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

通過docker stats 容器id查看容器的占用內存，和memory.usage_in_bytes的數據相符。

4.使用dd命令快速生成1.5g大文件

~ # dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=15001500+0 records in1500+0 records out1572864000 bytes (1.5GB) copied, 1.279989 seconds, 1.1GB/s

再次通過docker stats 容器id查看容器的占用內存

查看memory.usage_in_bytes文件

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

發現容器的占用內存達到了1.5g，查看memory.stat

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

memory.stat文件中的cache字段添加了1.5g，而inactive_file字段為1.5g，因此，dd所產生的文件cache計算在inactive_file上。這就導致了所看到的容器內存的監控居高不下，因為cache是可重用的，并不能反映進程占用內存。

一般情況下，計算監控內存可根據計算公式：

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

所以實際內存使用計算為：

real_used = memory.usage_in_bytes - (active_file + inactive_file)5.壓測

(1)準備tomcat鏡像和jmeter壓測工具，tomcat的yaml文件如下

apiVersion: extensions/v1beta1kind: Deploymentmetadata: name: tomcat-deploymentspec: 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: v1kind: Servicemetadata: labels: name: tomcat name: tomcat namespace: defaultspec: ports: - name: tomcat port: 8080 protocol: TCP targetPort: 8080 type: NodePort selector: app: tomcat

yaml文件中限制tomcat鏡像的使用內存為300Mi，執行命令生成文件。通過docker stats查看沒有負載情況下tomcat容器的內存占用。

(2)提取tomcat的service nodePort端口

[docker@ecs-5f72-0006 ~]$ kubectl get svc tomcat -o=custom-columns=nodePort:.spec.ports[0].nodePortnodePort31401

(3)登陸jmeter官網下載壓測工具

在windows上運行jmeter工具，到bin目錄點擊運行jmeter，配置jmeter如下：

配置好測試選項后點擊啟動按鈕開始壓測，通過docker stats查看容器內存使用情況發現已經到達限制。

通過kubectl get pods查看pod的運行情況發現tomcat由于內存超過限制值被kill掉。

總結

關于docker stats內存監控的問題一直存在，docker將cache/buffer納入內存計算引起誤解。docker內存的計算方式和linux的內存使用計算方式一致，也包含了cache/buffer。

但是cache是可重復利用的，經常使用在I/O請求上，使用內存來緩解可能被再次訪問的數據，為提高系統性能。

在官方github上，也有很多人提交了關于內存監控的issue，直到了Docker 17.06版本，docker stats才解決了這個問題。

但是這也僅僅是docker stats的顯示看起來正常了，而進入容器查看內存的使用還是包含的cache，如果直接使用cadvisor搜集的數據，還是會出現包含了cache的情況。

通過壓測docker，最后發現當壓測到程序的限制內存時，pod出現重啟，這也解釋了我們在使用docker監控時，即使內存占用99%+，卻不出現pod重啟的情況，這里面有相當一部分的內存是cache占用。

以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。