大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了cgroup rss的内存远远高于docker容器中所有进程的内存使用情况汇总,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我有一个在容器中运行的 Redis。 里面的容器 cgroup RSS 显示使用了大约 1283MB 内存。
kmem 内存使用量为 30.75MB。
docker 容器中所有进程的内存使用情况汇总为 883MB。
我如何找出“消失的内存”(1296-883-30=383MB)。“消失的内存”会随着时间的推移而增长。最后,容器将被 oom 杀死。
环境信息是
redis version:4.0.1
docker version:18.09.9
k8s version:1.13
**内存使用量为 1283MB **
root@redis-m-s-rbac-0:/opt#cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes
1346289664 >>>> 1283.921875 MB
kmem 内存使用量为 30.75MB
root@redis-m-s-rbac-0:/opt#cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.kmem.usage_in_bytes
32194560 >>> 30.703125 MB
root@redis-m-s-rbac-0:/opt#cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat
cache 3358720
RSS 1359073280 >>> 1296.11328125 MB
RSS_huge 515899392
shmem 0
mapped_file 405504
dirty 0
writeback 0
swap 0
pgpgin 11355630
pgpgout 11148885
pgfault 25710366
pgmajfault 0
inactive_anon 0
active_anon 1359245312
inactive_file 2351104
active_file 1966080
unevictable 0
hIErarchical_memory_limit 4294967296
hIErarchical_memsw_limit 4294967296
total_cache 3358720
total_RSS 1359073280
total_RSS_huge 515899392
total_shmem 0
total_mapped_file 405504
total_dirty 0
total_writeback 0
total_swap 0
total_pgpgin 11355630
total_pgpgout 11148885
total_pgfault 25710366
total_pgmajfault 0
total_inactive_anon 0
total_active_anon 1359245312
total_inactive_file 2351104
total_active_file 1966080
total_unevictable 0
**docker 容器中所有进程的内存使用汇总为 883MB **
root@redis-m-s-rbac-0:/opt#ps aux | awk '{sum+=$6} END {print sum / 1024}'
883.609
发生这种情况是因为 python -m pip install --upgrade cffi
没有显示内存和交换使用的确切值。 usage_in_bytes
显示当前内存(RSS+Cache)使用情况。
5.5 usage_in_bytes 为了效率,和其他内核组件一样,内存cgroup使用了一些优化来避免不必要的cacheline 虚假分享。 usage_in_bytes 受该方法的影响,并且不会 显示内存(和交换)使用的“确切”值,这是一个模糊值 高效访问。 (当然,必要时,它是同步的。)如果 你想知道更准确的内存使用情况,你应该使用 memory.stat 中的 RSS+CACHE(+SWAP) 值(见 5.2)。
参考: https://www.kernel.org/doc/Documentation/cgroup-v1/memory.txt
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