本篇内容主要讲解“Docker容器内存监控怎么实现”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Docker容器内存监控怎么实现”吧!

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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     cachedMem:     264420684  213853512   50567172   71822688    2095364  175733516-/+ buffers/cache:   36024632  228396052Swap:     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

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   cachedMem:     total_mem   used_mem    free_mem   shared_mem    buffer     cache
-/+ buffers/cache:  real_used   real_freeSwap:   total_swap  used_swap   free_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 - cachereal_free = free_mem + buffer + cachetotal_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 kBMemFree:        50566436 kBBuffers:         2095356 kBCached:         175732644 kBSwapCached:       123688 kBActive:         165515340 kBInactive:       37004224 kBActive(anon):   92066880 kBInactive(anon):  4455076 kBActive(file):   73448460 kBInactive(file): 32549148 kBUnevictable:      362900 kBMlocked:           74696 kBSwapTotal:      16777212 kBSwapFree:       15499248 kBDirty:              2860 kBWriteback:             0 kBAnonPages:      24932928 kBMapped:         58165040 kBShmem:          71822688 kBSlab:            8374496 kBSReclaimable:    8163096 kBSUnreclaim:       211400 kBKernelStack:       45824 kBPageTables:       606296 kBNFS_Unstable:          0 kBBounce:                0 kBWritebackTmp:          0 kBCommitLimit:    148987552 kBCommitted_AS:   114755628 kBVmallocTotal:   34359738367 kBVmallocUsed:      772092 kBVmallocChunk:   34225428328 kBHardwareCorrupted:     0 kBAnonHugePages:  22083584 kBHugePages_Total:       0HugePages_Free:        0HugePages_Rsvd:        0HugePages_Surp:        0Hugepagesize:       2048 kBDirectMap4k:        7168 kBDirectMap2M:     2015232 kBDirectMap1G:    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。

[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 134325506048rss 695980032mapped_file 16155119616pgpgin 21654116032pgpgout 21705492352swap 655171584inactive_anon 4218880active_anon 74202603520inactive_file 8365199360active_file 52449439744unevictable 0hierarchical_memory_limit 137438953472hierarchical_memsw_limit 274877906944total_cache 134325506048total_rss 695980032total_mapped_file 16155119616total_pgpgin 21654116032total_pgpgout 21705492352total_swap 655171584total_inactive_anon 4218880total_active_anon 74202603520total_inactive_file 8365199360total_active_file 52449439744total_unevictable 0

memory.stat

memory.stat包含有最丰富的

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)

到此，相信大家对“Docker容器内存监控怎么实现”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！

本文题目：Docker容器内存监控怎么实现
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