限制Docker容器上的内存不起作用

Dis*_*sco 39 ubuntu cgroups docker

我在Ubuntu 13.04(Raring Ringtail)上运行最新版本的Docker:

root@docker:~# docker version
Client version: 0.6.6
Go version (client): go1.2rc3
Git commit (client): 6d42040
Server version: 0.6.6
Git commit (server): 6d42040
Go version (server): go1.2rc3
Last stable version: 0.6.6
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

但是当我启动容器时,

root@docker:~# docker run -m=1524288 -i  -t ubuntu /bin/bash
root@7b09f638871a:/# free -m
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:          1992        608       1383          0         30        341
-/+ buffers/cache:        237       1755
Swap:         2047          0       2047
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我没有看到任何限制,我的内核启用了cgroups内存限制:

kernel /boot/vmlinuz-3.8.0-33-generic ro console=tty0 root=/dev/xvda1 cgroup_enable=memory swapaccount=1
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我在这里错过了什么明显的东西?

小智 47

free不会显示它,因为这是通过cgroups强制执行的.而是在主机(容器外),您可以检查使用/sysfs和cgroup内存:

vagrant@precise64:~$ docker run -m=524288 -d  -t busybox sleep 3600
f03a017b174f
vagrant@precise64:~$ cat /sys/fs/cgroup/memory/lxc/f03a017b174ff1022e0f46bc1b307658c2d96ffef1dd97e7c1929a4ca61ab80f//memory.limit_in_bytes
524288
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

要查看内存不足,您可以运行使用比分配更多内存的内容 - 例如:

docker run -m=524288 -d -p 8000:8000 -t ubuntu:12.10  /usr/bin/python3 -m http.server
8480df1d2d5d
vagrant@precise64:~$ docker ps | grep 0f742445f839
vagrant@precise64:~$ docker ps -a | grep 0f742445f839
0f742445f839        ubuntu:12.10        /usr/bin/python3 -m    16 seconds ago       Exit 137                                blue_pig
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

dmesg你应该看到容器和进程被杀死:

[  583.447974] Pid: 1954, comm: python3 Tainted: GF          O 3.8.0-33-generic #48~precise1-Ubuntu
[  583.447980] Call Trace:
[  583.447998]  [<ffffffff816df13a>] dump_header+0x83/0xbb
[  583.448108]  [<ffffffff816df1c7>] oom_kill_process.part.6+0x55/0x2cf
[  583.448124]  [<ffffffff81067265>] ? has_ns_capability_noaudit+0x15/0x20
[  583.448137]  [<ffffffff81191cc1>] ? mem_cgroup_iter+0x1b1/0x200
[  583.448150]  [<ffffffff8113893d>] oom_kill_process+0x4d/0x50
[  583.448171]  [<ffffffff816e1cf5>] mem_cgroup_out_of_memory+0x1f6/0x241
[  583.448187]  [<ffffffff816e1e7f>] mem_cgroup_handle_oom+0x13f/0x24a
[  583.448200]  [<ffffffff8119000d>] ? mem_cgroup_margin+0xad/0xb0
[  583.448212]  [<ffffffff811949d0>] ? mem_cgroup_charge_common+0xa0/0xa0
[  583.448224]  [<ffffffff81193ff3>] mem_cgroup_do_charge+0x143/0x170
[  583.448236]  [<ffffffff81194125>] __mem_cgroup_try_charge+0x105/0x350
[  583.448249]  [<ffffffff81194987>] mem_cgroup_charge_common+0x57/0xa0
[  583.448261]  [<ffffffff8119517a>] mem_cgroup_newpage_charge+0x2a/0x30
[  583.448275]  [<ffffffff8115b4d3>] do_anonymous_page.isra.35+0xa3/0x2f0
[  583.448288]  [<ffffffff8115f759>] handle_pte_fault+0x209/0x230
[  583.448301]  [<ffffffff81160bb0>] handle_mm_fault+0x2a0/0x3e0
[  583.448320]  [<ffffffff816f844f>] __do_page_fault+0x1af/0x560
[  583.448341]  [<ffffffffa02b0a80>] ? vfsub_read_u+0x30/0x40 [aufs]
[  583.448358]  [<ffffffffa02ba3a7>] ? aufs_read+0x107/0x140 [aufs]
[  583.448371]  [<ffffffff8119bb50>] ? vfs_read+0xb0/0x180
[  583.448384]  [<ffffffff816f880e>] do_page_fault+0xe/0x10
[  583.448396]  [<ffffffff816f4bd8>] page_fault+0x28/0x30
[  583.448405] Task in /lxc/0f742445f8397ee7928c56bcd5c05ac29dcc6747c6d1c3bdda80d8e688fae949 killed as a result of limit of /lxc/0f742445f8397ee7928c56bcd5c05ac29dcc6747c6d1c3bdda80d8e688fae949
[  583.448412] memory: usage 416kB, limit 512kB, failcnt 342
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

  • `docker stats`还提供了一个交互式界面,显示限制和当前容器资源的使用情况 (3认同)

Ham*_*amy 22

我正在链接到这篇关于压力容器内存使用情况的好文章.这里是摘要,修改了一些适用于Docker而不是通用LXC:

启动具有内存限制的容器:

$ sudo docker run -m 512M -it ubuntu /bin/bash
root# apt-get update && apt-get install -y build-essential
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

foo.c使用以下内容在容器内创建文件:

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

int main(void) {
    int i;
    for (i=0; i<65536; i++) {
        char *q = malloc(65536);
        printf ("Malloced: %ld\n", 65536*i);
    }
    sleep(9999999);
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

编译文件:

gcc -o foo foo.c
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打开一个新终端来监控容器内存使用情况:

$ cd /sys/fs/cgroup/memory/lxc/{{containerID}}
$ while true; do echo -n "Mem Usage (mb): " && expr `cat memory.usage_in_bytes` / 1024 / 1024; echo -n "Mem+swap Usage (mb): " && expr `cat memory.limit_in_bytes` / 1024 / 1024; sleep 1; done
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启动容器中的内存消耗

$ ./foo
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

现在最好注意你的容器.注意:当你内存不足时,malloc开始失败,否则容器就会被遗忘.通常情况下,由于malloc失败,容器内的软件会崩溃,但具有弹性的软件将继续运行.

最后注意:Docker的-m标志不会单独计算交换和RAM.如果您使用-m 512M那么512中的一些将是交换,而不是RAM.如果只需要RAM,则需要直接使用LXC选项(这意味着您需要使用LXC执行驱动程序而不是libcontainer运行Docker):

# Same as docker -m 512m
sudo docker run --lxc-conf="lxc.cgroup.memory.limit_in_bytes=512M" -it ubuntu /bin/bash

# Set total to equal maximum RAM (for example, don't use swap)
sudo docker run --lxc-conf="lxc.cgroup.memory.max_usage_in_bytes=512M" --lxc-conf="lxc.cgroup.memory.limit_in_bytes=512M" -it ubuntu /bin/bash
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

使用swap作为总数的一部分之间有一个显着的区别 - 通过交换foo程序快速达到~450 MB然后慢慢消耗剩余部分,而只有RAM它立即跳到511 MB.使用swap时,只要我输入容器,容器的内存消耗就会标记为~60 MB - 这基本上是将交换计为"使用".在没有交换的情况下,当我进入容器时,我的内存使用量小于10 MB.