因为container_memory_usage_bytes = rss + swap + cache,在总和 container_memory_usage_bytes 不变的情况下,容器可以减少 container_memory_cache ,继续增加 container_memory_rss 。 当container_memory_working_set_bytes 达到 Cgroup 内存限制时,会触发 OOM ,杀死容器内进程。
kubectl top pod 得到的内存使用量,并不是cadvisor 中的container_memory_usage_bytes,而是container_memory_working_set_bytes,计算方式为: container_memory_usage_bytes == container_memory_rss + container_memory_cache + kernel memory container_memory_working_set_bytes = container_memory_usage_bytes - total...
container_memory_usage_bytes的计算原理是基于cAdvisor(容器监视器)的数据收集和处理。cAdvisor是Kubernetes中一个用于监控容器资源使用的组件,它会自动收集关于容器的各种指标,并将其提供给Kubernetes的监控系统。 cAdvisor在每个节点上以守护进程的形式运行,它通过与Docker或其他容器运行时交互,获取容器的各项资源使用指标,...
container_memory_working_set_bytes 内存统计不准确 内存检测errors好多,当我们运持某个程序经常会出现内存为只读Read错误...点确定就自动关掉了无法运行而苦脑时请看完下面的文章也许对你有帮助.:)出现这个现象有方面的,一是硬件,即内存方面有问题,二是软件,这就有
为什么两者之间的差异如此之大(几乎是10倍以上)container_memory_working_set_bytesprocess_resident_memory_bytes另外,和之间的关系在这里很奇怪,这是我没想到的,读完这里后container_memory_working_set_bytescontainer_memory_rss + file_mapped匿名和交换缓存内存的总量(它包括透明的大页面),它等于来自 memory.status...
`container_memory_usage_bytes`指标的计算原理可以分为两个步骤:通过cAdvisor获取容器内存使用统计数据,然后进行加总计算。 1.cAdvisor数据收集 cAdvisor(ContainerAdvisor)是一个用于监控和分析容器资源使用情况的开源工具。它会定期收集容器的性能数据,并提供一个API供Kubernetes使用。 对于`container_memory_usage_bytes`...
K8S中创建pod时,可以显示地指明包含的container的资源需求(resouce request和resource limit),通常是CPU和Memory(RAM). kube-scheduler将用这些container的资源请求(resource request)汇总成该pod的需求,来决定在哪个node上部署这个pod;而node上的kubelet则保留相应的资源给container使用,以及根据这些container的资源限制(resou...
我们进行手动的编写close()方法进行关闭，然而，每次这些写会造成代码冗余不优雅，JDK中对于释放资源有...
推荐用下面的， image 非空的说明是 Pod 的 RSS 指标： (sum(container_memory_rss{id!
When the container_memory_working_set_bytes indicator is queried through the Cadvisor interface, three data records exist in the same container, and the corresponding IDs are nested. Why? [root@master1 log]# kubectl get --raw /api/v1/nodes/master1/proxy/metrics/cadvisor | grep container_memo...