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

可以参考这里。

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   cached
Mem:     total_mem   used_mem    free_mem   shared_mem    buffer     cache
-/+ buffers/cache:  real_used   real_free
Swap:   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 - cache
real_free = free_mem + buffer + cache
total_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 kB
MemFree:        50566436 kB
Buffers:         2095356 kB
Cached:         175732644 kB
SwapCached:       123688 kB
Active:         165515340 kB
Inactive:       37004224 kB
Active(anon):   92066880 kB
Inactive(anon):  4455076 kB
Active(file):   73448460 kB
Inactive(file): 32549148 kB
Unevictable:      362900 kB
Mlocked:           74696 kB
SwapTotal:      16777212 kB
SwapFree:       15499248 kB
Dirty:              2860 kB
Writeback:             0 kB
AnonPages:      24932928 kB
Mapped:         58165040 kB
Shmem:          71822688 kB
Slab:            8374496 kB
SReclaimable:    8163096 kB
SUnreclaim:       211400 kB
KernelStack:       45824 kB
PageTables:       606296 kB
NFS_Unstable:          0 kB
Bounce:                0 kB
WritebackTmp:          0 kB
CommitLimit:    148987552 kB
Committed_AS:   114755628 kB
VmallocTotal:   34359738367 kB
VmallocUsed:      772092 kB
VmallocChunk:   34225428328 kB
HardwareCorrupted:     0 kB
AnonHugePages:  22083584 kB
HugePages_Total:       0
HugePages_Free:        0
HugePages_Rsvd:        0
HugePages_Surp:        0
Hugepagesize:       2048 kB
DirectMap4k:        7168 kB
DirectMap2M:     2015232 kB
DirectMap1G:    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。

以下为一个容器的样例。

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