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Linux环境变量问题汇总

测试好的脚本放到 crontab 里就报错: 找不到命令

写好一个脚本,测试没有问题,然后放到crontab 想要定时执行,但是总是报错,去看日志的话显示某些命令找不到,这种一般都是因为PATH环境变量变了导致的

自己在shell命令行下测试的时候当前环境变量就是这个用户的环境变量,可以通过命令:env 看到,脚本放到crontab 里面后一般都加了sudo 这个时候 env 变了。比如你可以在命令行下执行 env 和 sudo env 比较一下就发现他们很不一样

sudo有一个参数 -E (–preserver-env)就是为了解决这个问题的。

这个时候再比较一下

  • env
  • sudo env
  • sudo -E env

大概就能理解这里的区别了。

本文后面的回复中有同学提到了:

第一个问题,sudo -E在集团的容器中貌似是不行的,没有特别好的解,我们最后是通过在要执行的脚本中手动source “/etc/profile.d/dockerenv.sh”才行

我也特意去测试了一下官方的Docker容器,也有同样的问题,/etc/profile.d/dockerenv.sh 中的脚本没有生效,然后debug看了看,主要是因为bashrc中的 . 和 source 不同导致的,不能说没有生效,而是加载 /etc/profile.d/dockerenv.sh 是在一个独立的bash 进程中,加载完毕进程结束,所有加载过的变量都完成了生命周期释放了,类似我文章中的export部分提到的。我尝试把 ~/.bashrc 中的 . /etc/bashrc 改成 source /etc/bashrc , 同时也把 /etc/bashrc 中的 . 改成 source,就可以了,再次进到容器不需要任何操作就能看到所有:/etc/profile.d/dockerenv.sh 中的变量了,所以我们制作镜像的时候考虑改改这里

crontab

docker 容器中admin取不到env参数

docker run的时候带入一堆参数,用root能env中能看到这些参数,admin用户也能看见这些参数,但是通过crond用admin就没法启动应用了,因为读不到这些env。

同样一个命令ssh执行不了, 报找不到命令

比如:

ssh user@ip “ ip a “ 报错: bash: ip: command not found

但是你要是先执行 ssh user@ip 连上服务器后,再执行 ip a 就可以,这里是同一个命令通过两种不同的方式使用,但是环境变量也不一样了。

同样想要解决这个问题的话可以先 ssh 连上服务器,再执行 which ip ; env | grep PATH

$ which ip
/usr/sbin/ip
$ env | grep PATH
PATH=/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin

很明显这里因为 ip在/usr/sbin下,而/usr/sbin又在PATH变量中,所以可以找到。

那么接下来我们看看

$ssh user@ip "env | grep PATH"
PATH=/usr/local/bin:/usr/bin

很明显这里的PATH比上面的PATH短了一截,/usr/sbin也没有在里面,所以/usr/sbin 下的ip命令自然也找不到了,这里虽然都是同一个用户,但是他们的环境变量还不一样,有点出乎我的意料之外。

主要原因是我们的shell 分为login shell 和 no-login shell , 先ssh 登陆上去再执行命令就是一个login shell,Linux要为这个终端分配资源。

而下面的直接在ssh 里面放执行命令实际上就不需要login,所以这是一个no-login shell.

login shell 和 no-login shell又有什么区别呢?

  • login shell加载环境变量的顺序是:① /etc/profile ② ~/.bash_profile ③ ~/.bashrc ④ /etc/bashrc
  • 而non-login shell加载环境变量的顺序是: ① ~/.bashrc ② /etc/bashrc

也就是nog-login少了前面两步,我们先看后面两步。

下面是一个 .bashrc 的内容:

$ cat .bashrc 
# .bashrc

# Source global definitions
if [ -f /etc/bashrc ]; then
	. /etc/bashrc
fi

基本没有什么内容,它主要是去加载 /etc/bashrc 而他里面也没有看到sbin相关的东西

那我们再看non-login少的两步: ① /etc/profile ② ~/.bash_profile

cat /etc/profile :
if [ “$EUID” = “0” ]; then
pathmunge /usr/sbin
pathmunge /usr/local/sbin
else
pathmunge /usr/local/sbin after
pathmunge /usr/sbin after
fi

这几行代码就是把 /usr/sbin 添加到 PATH 变量中,正是他们的区别决定了这里的环境变量不一样。

用一张图来表述他们的结构,箭头代表加载顺序,红框代表不同的shell的初始入口
image.png

像 ansible 这种自动化工具,或者我们自己写的自动化脚本,底层通过ssh这种non-login的方式来执行的话,那么都有可能碰到这个问题,如何修复呢?

在 /etc/profile.d/ 下创建一个文件:/etc/profile.d/my_bashenv.sh 内容如下:

$cat /etc/profile.d/my_bashenv.sh 

pathmunge () {
if ! echo $PATH | /bin/egrep -q "(^|:)$1($|:)" ; then
   if [ "$2" = "after" ] ; then
  PATH=$PATH:$1
   else
  PATH=$1:$PATH
   fi
fi
}
 
pathmunge /sbin
pathmunge /usr/sbin
pathmunge /usr/local/sbin
pathmunge /usr/local/bin
pathmunge /usr/X11R6/bin after
 
unset pathmunge

complete -cf sudo
 
    alias chgrp='chgrp --preserve-root'
    alias chown='chown --preserve-root'
    alias chmod='chmod --preserve-root'
    alias rm='rm -i --preserve-root'
    
HISTTIMEFORMAT='[%F %T] '
HISTSIZE=1000
export EDITOR=vim    
export PS1='\n\e[1;37m[\e[m\e[1;32m\u\e[m\e[1;33m@\e[m\e[1;35m\H\e[m \e[4m`pwd`\e[m\e[1;37m]\e[m\e[1;36m\e[m\n\$'

通过前面我们可以看到 /etc/bashrc 总是会去加载 /etc/profile.d/ 下的所有 *.sh 文件,同时我们还可以在这个文件中修改我们喜欢的 shell 配色方案和环境变量等等

脚本前增加如下一行是好习惯

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#!/bin/bash --login

image-20220505213833017

BASH

1、交互式的登录shell (bash –il xxx.sh)
载入的信息:
/etc/profile
~/.bash_profile( -> ~/.bashrc -> /etc/bashrc)
~/.bash_login
~/.profile

2、非交互式的登录shell (bash –l xxx.sh)
载入的信息:
/etc/profile
~/.bash_profile ( -> ~/.bashrc -> /etc/bashrc)
~/.bash_login
~/.profile
$BASH_ENV

3、交互式的非登录shell (bash –i xxx.sh)
载入的信息:
~/.bashrc ( -> /etc/bashrc)

4、非交互式的非登录shell (bash xxx.sh)
载入的信息:
$BASH_ENV

SH

1、交互式的登录shell
载入的信息:
/etc/profile
~/.profile

2、非交互式的登录shell
载入的信息:
/etc/profile
~/.profile

3、交互式的非登录shell
载入的信息:
$ENV

练习验证一下bash、sh和login、non-login

  • sudo ll 或者 sudo cd 是不是都报找不到命令
  • 先sudo bash 然后执行 ll或者cd就可以了
  • 先sudo sh 然后执行 ll或者cd还是报找不到命令
  • sudo env | grep PATH 然后 sudo bash 后再执行 env | grep PATH 看到的PATH环境变量不一样了

找不到ll、cd命令不是因为login/non-login而是因为这两个命令是bash内部定义的,所以sh找不到,通过type -a cd 可以看到一个命令到底是哪里来的

4、非交互式的非登录shell
载入的信息:
nothing

history 为什么没有输出

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#cat test.sh
echo $$
pwd
echo "abc"
history | tail -5

执行如上测试文件,为什么pwd 的内容有输出,但是第五行的 history 确是空的?效果如下:

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#bash test.sh  //为什么这样 history 没有输出
31147
/root
abc

#./test.sh //这样 history 有输出
31151
/root
abc
8596 17/04/24 16:02:35 strace -p 30643
8597 17/04/24 16:15:18 cat test.sh
8598 17/04/24 16:15:22 vi test.sh
8599 17/04/24 16:15:44 bash test.sh
8600 17/04/24 16:15:48 ./test.sh

#source ./test.sh //这样 history 有输出
25179
/root
abc
8589 17/04/24 16:15:18 cat test.sh
8590 17/04/24 16:15:22 vi test.sh
8591 17/04/24 16:15:44 bash test.sh
8592 17/04/24 16:15:48 ./test.sh
8593 17/04/24 16:15:56 source ./test.sh

history 是 bash 的内部命令,在非交互环境里默认关闭,可以通过 set -o history 开启。bash test.sh 执行的时候是新启动了一个非交互的bash,然后读入test.sh再执行,在这个新的bash 执行环境下 history 默认是关闭的

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#echo "set -o | grep history" | bash
history off

#set -o |grep history
history on

如果上面的脚本修改一下:

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#cat test.sh
set -o history #打开history 功能
echo $$
pwd
echo "abc"
history | tail -5

然后即使用 bash ./test.sh 也能看到history 的输出了

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#bash test.sh
31463
/root
abc
1 17/04/24 16:24:25 echo $$
2 17/04/24 16:24:25 echo "abc"
3 17/04/24 16:24:25 history | tail -5

export命令的作用

Linux 中export是一种命令工具通过export命令把shell变量中包含的用户变量导入给子程序.默认情况下子程序仅会继承父程序的环境变量,子程序不会继承父程序的自定义变量,所以需要export让父程序中的自定义变量变成环境变量,然后子程序就能继承过来了。

我们来看一个例子, 有一个变量,名字 abc 内容123 如果没有export ,那么通过bash创建一个新的shell(新shell是之前bash的子程序),在新的shell里面就没有abc这个变量, export之后在新的 shell 里面才可以看到这个变量,但是退出重新login后(产生了一个新的bash,只会加载env)abc变量都不在了

$echo $abc
$abc="123"
$echo $abc
123
$bash
$echo $abc

$exit
exit

$export abc

$echo $abc
123

$bash

$echo $abc
123

一些常见问题

执行好好地shell 脚本换台服务器就:source: not found

source 是bash的一个内建命令(所以你找不到一个/bin/source 这样的可执行文件),也就是他是bash自带的,如果我们执行脚本是这样: sh shell.sh 而shell.sh中用到了source命令的话就会报 source: not found

这是因为bash 和 sh是两个东西,sh是 POSIX shell,你可以把它看成是一个兼容某个规范的shell,而bash是 Bourne-Again shell script, bash是 POSIX shell的扩展,就是bash支持所有符合POSIX shell的规范,但是反过来就不一定了,而这里的 source 恰好就是 bash内建的,不符合 POSIX shell的规范(POSIX shell 中用 . 来代替source)

. (a period)

. filename [arguments]

Read and execute commands from the filename argument in the current shell context. If filename does not contain a slash, the PATH variable is used to find filename. When Bash is not in POSIX mode, the current directory is searched if filename is not found in $PATH. If any arguments are supplied, they become the positional parameters when filename is executed. Otherwise the positional parameters are unchanged. If the -T option is enabled, source inherits any trap on DEBUG; if it is not, any DEBUG trap string is saved and restored around the call to source, and source unsets the DEBUG trap while it executes. If -T is not set, and the sourced file changes the DEBUG trap, the new value is retained when source completes. The return status is the exit status of the last command executed, or zero if no commands are executed. If filename is not found, or cannot be read, the return status is non-zero. This builtin is equivalent to source.

在centos执行好好的脚本放到Ubuntu上就不行了,报语法错误

同上,如果到ubuntu上用 bash shell.sh是可以的,但是sh shell.sh就报语法错误,但是在centos上执行:sh或者bash shell.sh 都可以通过。 在centos上执行 ls -lh /usr/bin/sh 可以看到 /usr/bin/sh link到了 /usr/bin/bash 也就是sh等同于bash,所以都可以通过不足为奇。

但是在ubuntu上执行 ls -lh /usr/bin/sh 可以看到 /usr/bin/sh link到了 /usr/bin/dash , 这就是为什么ubuntu上会报错

source shell.sh 和 bash shell.sh以及 ./shell.sh的区别

source shell.sh就在本shell中展开执行
bash shell.sh表示在本shell启动一个子程序(bash),在子程序中执行 shell.sh (shell.sh中产生的一些环境变量就没法带回父shell进程了), 只需要有读 shell.sh 权限就可以执行
./shell.sh 跟bash shell.sh类似,但是必须要求shell.sh有rx权限,然后根据shell.sh前面的 #! 后面的指示来确定用bash还是sh

$cat test.sh 
echo $$

$echo $$
2299

$source test.sh 
2299

$bash test.sh 
4037

$./test.sh 
4040

如上实例,只有source的时候进程ID和bash进程ID一样,其它方式都创建了一个新的bash进程,所以ID也变了。

bash test.sh 产生一个新的bash,但是这个新的bash中不会加载 .bashrc 需要加载的话必须 bash -l test.sh.

通过ssh 执行命令(命令前有sudo)的时候报错:sudo: sorry, you must have a tty to run sudo

这是因为 /etc/sudoers (Linux控制sudo行为、权限的配置文件)中指定了 requiretty(Redhat、Fedora默认行为),但是 通过ssh远程执行命令是没有tty的(不需要交互)。
解决办法可以试试 ssh -t or -tt (强制分配tty)或者先修改 /etc/sudoers把 requiretty 删掉或者改成 !requiretty

cp 命令即使使用了 -f force参数,overwrite的时候还是弹出交互信息,必须手工输入Y、yes等

Google搜索一下别人给出的方案是这样 echo yes | cp -rf xxx yyy 算是笨办法,但是没有找到这里为什么-f 不管用。
type -a cp 先确认一下 cp到底是个什么东西:

	#type -a cp
	cp is aliased to `cp -i'
	cp is /usr/bin/cp

这下算是有点清楚了,原来默认cp 都是-i了(-i, –interactive prompt before overwrite (overrides a previous -n option)),看起来就是默认情况下为了保护我们的目录不经意间被修改了。所以真的确认要overwrite的话直接用 /usr/bin/cp -f 就不需要每次yes确认了

重定向

sudo docker logs swarm-agent-master >master.log 2>&1 输出重定向http://www.kissyu.org/2016/12/25/shell%E4%B8%AD%3E%20:dev:null%202%20%3E%20&1%E6%98%AF%E4%BB%80%E4%B9%88%E9%AC%BC%EF%BC%9F/

>/dev/null 2>&1 标准输出丢弃 错误输出丢弃
2>&1 >/dev/null 标准输出丢弃 错误输出屏幕

http://kodango.com/bash-one-liners-explained-part-three

umask

创建文件的默认权限是 666 文件夹是777 但是都要跟 umask做运算(按位减法) 一般umask是002
所以创建出来文件最终是664,文件夹是775,如果umask 是027的话最终文件是 640 文件夹是750
『尽量不要以数字相加减啦!』你应该要这样想(-rw-rw- rw-) – (——–wx)=-rw-rw-r–这样就对啦!不要用十进制的数字喔!够能力的话,用二进制来算,不晓得的话,用 rwx 来算喔!

其它

echo $-   // himBH 

“$-” 中含有“i”代表“交互式shell”
“$0”的显示结果为“-bash”,bash前面多个“-”,代表“登录shell”.
没有“i“和“-”的,是“非交互式的非登录shell”

set +o histexpand (! 是history展开符号, histexpand 可以打开或者关闭这个展开符)
alias 之后,想要用原来的命令:+alias (命令前加)

bash程序执行,当“$0”是“sh”的时候,则要求下面的代码遵循一定的规范,当不符合规范的语法存在时,则会报错,所以可以这样理解,“sh”并不是一个程序,而是一种标准(POSIX),这种标准,在一定程度上(具体区别见下面的“Things bash has that sh does not”)保证了脚本的跨系统性(跨UNIX系统)

Linux 分 shell变量(set),用户变量(env), shell变量包含用户变量,export是一种命令工具,是显式那些通过export命令把shell变量中包含的用户变量导入给用户变量的那些变量.

set -euxo pipefail //-u unset -e 异常退出 http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/11/bash-set.html

引号

shell 中:单引号的处理是比较简单的,被单引号包括的所有字符都保留原有的意思,例如’$a’不会被展开, ‘cmd‘也不会执行命令;而双引号,则相对比较松,在双引号中,以下几个字符 $, `, \ 依然有其特殊的含义,比如$可以用于变量展开, 反引号`可以执行命令,反斜杠\可以用于转义。但是,在双引号包围的字符串里,反斜杠的转义也是有限的,它只能转义$, `, “, \或者newline(回车)这几个字符,后面如果跟着的不是这几个字符,只不会被黑底,反斜杠会被保留 http://kodango.com/simple-bash-programming-skills-2

su 和 su - 的区别

su命令和su -命令最大的本质区别就是:前者只是切换了root身份,但Shell环境仍然是普通用户的Shell;而后者连用户和Shell环境一起切换成root身份了。只有切换了Shell环境才不会出现PATH环境变量错误。su切换成root用户以后,pwd一下,发现工作目录仍然是普通用户的工作目录;而用su -命令切换以后,工作目录变成root的工作目录了。用echo $PATH命令看一下su和su -以后的环境变量有何不同。以此类推,要从当前用户切换到其它用户也一样,应该使用su -命令。

比如:
su admin 会重新加载 ~/.bashrc ,但是不会切换到admin 的home目录。
但是 su - admin 不会重新加载 ~/.bashrc ,但是会切换admin的home目录。

The su command is used to become another user during a login session. Invoked without a username, su defaults to becoming the superuser. The optional argument - may be used to provide an environment similar to what the user would expect had the user logged in directly.

后台任务执行

将任务放到后台,断开ssh后还能运行:
“ctrl-Z”将当前任务挂起(实际是发送 SIGTSTP 信号),父进程ssh退出时会给所有子进程发送 SIGHUP;

jobs -l 查看所有job

“disown -h %序号” 让该任务忽略SIGHUP信号(不会因为掉线而终止执行),序号为 Jobs -l 看到的顺序号;
“bg”让该任务在后台恢复运行。

shell 调试与参数

为了方便 Debug,有时在启动 Bash 的时候,可以加上启动参数。

  • -n:不运行脚本,只检查是否有语法错误。
  • -v:输出每一行语句运行结果前,会先输出该行语句。
  • -x:每一个命令处理完以后,先输出该命令,再进行下一个命令的处理。
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$ bash -n scriptname
$ bash -v scriptname
$ bash -x scriptname

shell 数值运算

bash中数值运算要这样 $(( $a+$b )) // declare -i 才是定义一个整型变量

  • 在中括号 [] 内的每个组件都需要有空白键来分隔;
  • 在中括号内的变量,最好都以双引号括号起来;
  • 在中括号内的常数,最好都以单或双引号括号起来。

在bash中为变量赋值的语法是foo=bar,访问变量中存储的数值,其语法为 $foo。 需要注意的是,foo = bar (使用空格隔开)是不能正确工作的,因为解释器会调用程序foo 并将 =bar作为参数。 总的来说,在shell脚本中使用空格会起到分割参数的作用,有时候可能会造成混淆,请务必多加检查。

其它

  • 系统合法的 shell 均写在 /etc/shells 文件中;
  • 用户默认登陆取得的 shell 记录于 /etc/passwd 的最后一个字段;
  • type 可以用来找到运行命令为何种类型,亦可用于与 which 相同的功能 [type -a];
  • 变量主要有环境变量与自定义变量,或称为全局变量与局部变量
  • 使用 env 与 export 可观察环境变量,其中 export 可以将自定义变量转成环境变量;
  • set 可以观察目前 bash 环境下的所有变量;
  • stty -a
  • $? 亦为变量,是前一个命令运行完毕后的回传值。在 Linux 回传值为 0 代表运行成功;
  • bash 的配置文件主要分为 login shell 与 non-login shell。login shell 主要读取 /etc/profile 与 ~/.bash_profile, non-login shell 则仅读取 ~/.bashrc

在bash中进行比较时,尽量使用双方括号 [[ ]] 而不是单方括号 [ ]这样会降低犯错的几率,尽管这样并不能兼容 sh

type

执行顺序(type -a ls 可以查看到顺序):

  1. 以相对/绝对路径运行命令,例如『 /bin/ls 』或『 ./ls 』;
  2. 由 alias 找到该命令来运行;
  3. 由 bash 内建的 (builtin) 命令来运行;
  4. 透过 $PATH 这个变量的顺序搜寻到的第一个命令来运行。

tldr 可以用来查询命令的常用语法,比man简短些,偏case型

参考文章:

关于ansible远程执行的环境变量问题

Bash和Sh的区别

什么是交互式登录 Shell what-is-interactive-and-login-shell

Shell 默认选项 himBH 的解释

useful-documents-about-shell

linux cp实现强制覆盖

https://wangdoc.com/bash/startup.html

编写一个最小的 64 位 Hello World

计算机教育中缺失的一课

macOS设置环境变量path/paths的完全总结 很详细

如何设置git Proxy

git http proxy

首先你要有一个socks5代理服务器,从 github.com 拉代码的话海外的代理速度才快,可以用阿里郎的网络加速,也可以自己配置shadowsocks这样的代理。

Windows 阿里郎会在本地生成socks5代理:127.0.0.1:13658

下面的例子假设你的socks5代理是: 127.0.0.1:13658

配置git http proxy

git config --global http.proxy socks5h://127.0.0.1:13658 //或者 socks5://127.0.0.1:13658

上面的命令实际上是修改了 .gitconfig:

$cat ~/.gitconfig   
[http]
	proxy = socks5h://127.0.0.1:13658

现在git的http代理就配置好了, git clone https://github.com/torvalds/linux.git 速度会快到你流泪(取决于你的代理速度),我这里是从每秒10K到了3M 。

注意:

  • http.proxy就可以了,不需要配置https.proxy
  • 这个http代理仅仅针对 git clone https:// 的方式生效
  • socks5 本地解析域名;socks5h 将域名也发到远程代理来解析(推荐使用,比如 github.com 在 2024 走 socks5 都无法拉取)

配置git ssh proxy

如果想要 git clone **git@**github.com:torvalds/linux.git 也要快起来的话 需要配置 ssh proxy

这里要求你有一台海外的服务器,能ssh登陆,做好免密码,假设这台服务器的IP是:2.2.2.2

修改(如果没有就创建这个文件)~/.ssh/config, 内容如下:

$cat ~/.ssh/config 
host github.com
#LogLevel DEBUG3
ProxyCommand ssh -l root 2.2.2.2 exec /usr/bin/nc %h %p

然后 git clone git@github.com:torvalds/linux.git 也能飞起来了

需要注意你的代理服务器2.2.2.2上nc有没有安装,没有的话yum装上,装上后再检查一下安装的位置,对应配置中的 /usr/bin/nc
写这些主要是从Google上搜索到的一些文章,http的倒还是靠谱,但是ssh的就有点乱,还要在本地安装东西,对nc版本有要求之类的,于是就折腾了一下,上面的方式都是靠谱的。

整个原理还是穿墙术。 可以参考 :SSH 高级用法和技巧大全

配置git 走socks

如果没有海外服务器,但是本地已经有了socks5 服务那么也可以直接走socks5来proxy所有git 流量

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cat ~/.ssh/config
host github.com
ProxyCommand /usr/bin/nc -X 5 -x 127.0.0.1:12368 %h %p //走本地socks5端口来转发代理流量
#ProxyCommand ssh -l root jump exec /usr/bin/nc %h %p //这个是走 jump

nc 代理参数-X proxy_version 指定 nc 请求时使用代理服务的协议

  • proxy_version4 : 表示使用的代理为 SOCKS4 代理
  • proxy_version5 : 表示使用的代理为 SOCKS5 代理
  • proxy_versionconnect : 表示使用的代理为 HTTPS 代理
  • 如果不指定协议, 则默认使用的代理为 SOCKS5 代理

-X proxy_version
Requests that nc should use the specified protocol when talking to the proxy server. Supported protocols are ‘’4’’ (SOCKS v.4), ‘’5’’ (SOCKS v.5) and ‘’connect’’ (HTTPS proxy). If the protocol is not specified, SOCKS version 5 is used.

我的拉起代理自动脚本

下面的脚本总共拉起了三个socks5代理,端口13657-13659,其中13659是阿里郎网络加速的代理
最后还启动了一个8123的http 代理(有些场景只支持http代理)

macOS:

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listPort=`/usr/sbin/netstat -ant |grep "127.0.0.1.13658" |grep LISTEN`
if [[ "$listPort" != tcp4* ]]; then
#sh ~/ssh-jump.sh
nohup ssh -qTfnN -D 13658 root@jump vmstat 10 >/dev/null 2>&1
echo "start socks5 on port 13658"
fi

listPort=`/usr/sbin/netstat -ant |grep "127.0.0.1.13657" |grep LISTEN`
if [[ "$listPort" != tcp4* ]]; then
nohup ssh -qTfnN -D 13657 azureuser@yu2 vmstat 10 >/dev/null 2>&1
echo "start socks5 on port 13657"
fi

listPort=`/usr/sbin/netstat -ant |grep "127.0.0.1.13659" |grep LISTEN`
#if [ "$listPort" != "tcp4 0 0 127.0.0.1.13659 *.* LISTEN " ]; then
if [[ "$listPort" != tcp4* ]]; then
Applications/AliLang.app/Contents/Resources/AliMgr/AliMgrSockAgent -bd 参数1 -wd 工号 -td 参数2 >~/jump.log 2>&1
echo "start listPort $listPort"
fi

listPort=`/usr/sbin/netstat -ant |grep "127.0.0.1.8123 " |grep LISTEN`
if [[ "$listPort" != tcp4* ]]; then
polipo socksParentProxy=127.0.0.1:13659 1>~/jump.log 2>1&
echo "start polipo http proxy at 8123"
fi

#分别测试http和socks5代理能工作
#curl --proxy http://127.0.0.1:8123 https://www.google.com
#curl -x socks5h://localhost:13657 http://www.google.com/

Docker 常见问题

启动

docker daemon启动的时候如果报 socket错误,是因为daemon启动参数配置了: -H fd:// ,但是 docker.socket是disable状态,启动daemon依赖socket,但是systemctl又拉不起来docker.socket,因为被disable了,先 sudo systemctl enable docker.socket 就可以了。

如果docker.socket service被mask后比disable更粗暴,mask后手工都不能拉起来了,但是disable后还可以手工拉起,然后再拉起docker service。 这是需要先 systemctl unmask

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$sudo systemctl restart docker.socket
Failed to restart docker.socket: Unit docker.socket is masked.

另外 docker.socket 启动依赖环境的要有 docker group这个组,可以添加: groupadd docker

failed to start docker.service unit not found. rhel 7.7

systemctl list-unit-files |grep docker.service 可以看到docker.service 是存在并enable了

实际是redhat 7.7的yum仓库所带的docker启动参数变了, 如果手工启动的话也会报找不到docker-runc 手工:

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ln -s /usr/libexec/docker/docker-runc-current /usr/bin/docker-runc

https://access.redhat.com/solutions/2876431 https://stackoverflow.com/questions/42754779/docker-runc-not-installed-on-system

yum安装docker会在 /etc/sysconfig 下放一些配置参数(docker.service 环境变量)

Docker 启动报错: Error starting daemon: Error initializing network controller: list bridge addresses failed: no available network

这是因为daemon启动的时候缺少docker0网桥,导致启动失败,手工添加:

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ip link add docker0 type bridge
ip addr add dev docker0 172.30.0.0/24

启动成功后即使手工删除docker0,然后再次启动也会成功,这次会自动创建docker0 172.30.0.0/16 。

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#systemctl status docker -l
● docker.service - Docker Application Container Engine
Loaded: loaded (/etc/systemd/system/docker.service; enabled; vendor preset: disabled)
Active: failed (Result: exit-code) since Fri 2021-01-22 17:21:45 CST; 2min 12s ago
Docs: http://docs.docker.io
Process: 68318 ExecStartPost=/sbin/iptables -I FORWARD -s 0.0.0.0/0 -j ACCEPT (code=exited, status=0/SUCCESS)
Process: 68317 ExecStart=/opt/kube/bin/dockerd (code=exited, status=1/FAILURE)
Main PID: 68317 (code=exited, status=1/FAILURE)

Jan 22 17:21:43 l57f12112.sqa.nu8 dockerd[68317]: time="2021-01-22T17:21:43.991179104+08:00" level=warning msg="failed to load plugin io.containerd.snapshotter.v1.aufs" error="modprobe aufs failed: "modprobe: FATAL: Module aufs not found.\n": exit status 1"
Jan 22 17:21:43 l57f12112.sqa.nu8 dockerd[68317]: time="2021-01-22T17:21:43.991371956+08:00" level=warning msg="could not use snapshotter btrfs in metadata plugin" error="path /var/lib/docker/containerd/daemon/io.containerd.snapshotter.v1.btrfs must be a btrfs filesystem to be used with the btrfs snapshotter"
Jan 22 17:21:43 l57f12112.sqa.nu8 dockerd[68317]: time="2021-01-22T17:21:43.991381620+08:00" level=warning msg="could not use snapshotter aufs in metadata plugin" error="modprobe aufs failed: "modprobe: FATAL: Module aufs not found.\n": exit status 1"
Jan 22 17:21:43 l57f12112.sqa.nu8 dockerd[68317]: time="2021-01-22T17:21:43.991388991+08:00" level=warning msg="could not use snapshotter zfs in metadata plugin" error="path /var/lib/docker/containerd/daemon/io.containerd.snapshotter.v1.zfs must be a zfs filesystem to be used with the zfs snapshotter: skip plugin"
Jan 22 17:21:44 l57f12112.sqa.nu8 systemd[1]: Stopping Docker Application Container Engine...
Jan 22 17:21:45 l57f12112.sqa.nu8 dockerd[68317]: failed to start daemon: Error initializing network controller: list bridge addresses failed: PredefinedLocalScopeDefaultNetworks List: [172.17.0.0/16 172.18.0.0/16 172.19.0.0/16 172.20.0.0/16 172.21.0.0/16 172.22.0.0/16 172.23.0.0/16 172.24.0.0/16 172.25.0.0/16 172.26.0.0/16 172.27.0.0/16 172.28.0.0/16 172.29.0.0/16 172.30.0.0/16 172.31.0.0/16 192.168.0.0/20 192.168.16.0/20 192.168.32.0/20 192.168.48.0/20 192.168.64.0/20 192.168.80.0/20 192.168.96.0/20 192.168.112.0/20 192.168.128.0/20 192.168.144.0/20 192.168.160.0/20 192.168.176.0/20 192.168.192.0/20 192.168.208.0/20 192.168.224.0/20 192.168.240.0/20]: no available network
Jan 22 17:21:45 l57f12112.sqa.nu8 systemd[1]: docker.service: main process exited, code=exited, status=1/FAILURE
Jan 22 17:21:45 l57f12112.sqa.nu8 systemd[1]: Stopped Docker Application Container Engine.
Jan 22 17:21:45 l57f12112.sqa.nu8 systemd[1]: Unit docker.service entered failed state.
Jan 22 17:21:45 l57f12112.sqa.nu8 systemd[1]: docker.service failed.

参考:https://github.com/docker/for-linux/issues/123

或者这样解决:https://stackoverflow.com/questions/39617387/docker-daemon-cant-initialize-network-controller

This was related to the machine having several network cards (can also happen in machines with VPN)

The solution was to start manually docker like this:

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/usr/bin/docker daemon --debug --bip=192.168.y.x/24

where the 192.168.y.x is the MAIN machine IP and /24 that ip netmask. Docker will use this network range for building the bridge and firewall riles. The –debug is not really needed, but might help if something else fails.

After starting once, you can kill the docker and start as usual. AFAIK, docker have created a cache config for that –bip and should work now without it. Of course, if you clean the docker cache, you may need to do this again.

本机网络信息默认保存在:/var/lib/docker/network/files/local-kv.db 想要清理bridge网络的话,不能直接 docker network rm bridge 因为bridge是预创建的受保护不能直接删除,可以删掉:/var/lib/docker/network/files/local-kv.db 并且同时删掉 docker0 然后重启dockerd就可以了

alios下容器里面ping不通docker0

alios上跑docker,然后启动容器,发现容器里面ping不通docker0, 手工重新brctl addbr docker0 , 然后把虚拟网卡加进去就可以了。应该是系统哪里bug了.

image.png

非常神奇的是不通的时候如果在宿主机上对docker0抓包就瞬间通了,停掉抓包就不通

docker0-tcpdump.gif

猜测是 alios 的bug

systemctl start docker

Failed to start docker.service: Unit not found.

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UNIT LOAD PATH
Unit files are loaded from a set of paths determined during
compilation, described in the two tables below. Unit files found
in directories listed earlier override files with the same name
in directories lower in the list.

Table 1. Load path when running in system mode (--system).
┌────────────────────────┬─────────────────────────────┐
│Path │ Description │
├────────────────────────┼─────────────────────────────┤
│/etc/systemd/system │ Local configuration │
├────────────────────────┼─────────────────────────────┤
│/run/systemd/system │ Runtime units │
├────────────────────────┼─────────────────────────────┤
│/usr/lib/systemd/system │ Units of installed packages │
└────────────────────────┴─────────────────────────────┘

systemd 设置path环境变量,可以设置

[Service]
Type=notify
Environment=PATH=/opt/kube/bin:/sbin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/usr/X11R6/bin:/opt/satools:/root/bin

容器没有systemctl

Failed to get D-Bus connection: Operation not permitted: systemd容器中默认无法启动,需要启动容器的时候

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docker run -itd --privileged --name=ren drds_base:centos init //init 必须要或者systemd

1号进程需要是systemd(init 是systemd的link),才可以使用systemctl,推荐用这个来解决:https://github.com/gdraheim/docker-systemctl-replacement

systemd是用来取代init的,之前init管理所有进程启动,是串行的,耗时久,也不管最终状态,systemd主要是串行并监控进程状态能反复重启。

新版本init link向了systemd

busybox/Alpine/Scratch

busybox集成了常用的linux工具(nc/telnet/cat……),保持精细,方便一张软盘能装下。

Alpine一个精简版的Linux 发行版,更小更安全,用的musl libc而不是glibc

scratch一个空的框架,什么也没有

找不到shell

Dockerfile 中(https://www.ardanlabs.com/blog/2020/02/docker-images-part1-reducing-image-size.html):

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CMD ./hello OR RUN 等同于 /bin/sh -c "./hello", 需要shell,
改用:
CMD ["./hello"] 等同于 ./hello 不需要shell

entrypoint VS cmd

dockerfile中:CMD 可以是命令、也可以是参数,如果是参数, 把它传递给:ENTRYPOINT

在写Dockerfile时, ENTRYPOINT或者CMD命令会自动覆盖之前的ENTRYPOINT或者CMD命令

从参数中传入的ENTRYPOINT或者CMD命令会自动覆盖Dockerfile中的ENTRYPOINT或者CMD命令

copy VS add

COPY指令和ADD指令的唯一区别在于是否支持从远程URL获取资源。 COPY指令只能从执行docker build所在的主机上读取资源并复制到镜像中。 而ADD指令还支持通过URL从远程服务器读取资源并复制到镜像中。

满足同等功能的情况下,推荐使用COPY指令。ADD指令更擅长读取本地tar文件并解压缩

Digest VS Image ID

pull镜像的时候,将docker digest带上,即使黑客使用手段将某一个digest对应的内容强行修改了,docker也能check出来,因为docker会在pull下镜像的时候,只要根据image的内容计算sha256

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docker images --digests
  • The “digest” is a hash of the manifest, introduced in Docker registry v2.
  • The image ID is a hash of the local image JSON configuration. 就是inspect 看到的 RepoDigests

容器中抓包和调试 – nsenter

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获取pid:docker inspect -f {{.State.Pid}} c8f874efea06

进入namespace:nsenter --target 17277 --net --pid –mount

//只进入network namespace,这样看到的文件还是宿主机的,能直接用tcpdump,但是看到的网卡是容器的
nsenter --target 17277 --net

// ip netns 获取容器网络信息
1022 [2021-04-14 15:53:06] docker inspect -f '{{.State.Pid}}' ab4e471edf50 //获取容器进程id
1023 [2021-04-14 15:53:30] ls /proc/79828/ns/net
1024 [2021-04-14 15:53:57] ln -sfT /proc/79828/ns/net /var/run/netns/ab4e471edf50 //link 以便ip netns List能访问

// 宿主机上查看容器ip
1026 [2021-04-14 15:54:11] ip netns list
1028 [2021-04-14 15:55:19] ip netns exec ab4e471edf50 ifconfig

//nsenter调试网络
Get the pause container's sandboxkey:
root@worker01:~# docker inspect k8s_POD_ubuntu-5846f86795-bcbqv_default_ea44489d-3dd4-11e8-bb37-02ecc586c8d5_0 | grep SandboxKey
"SandboxKey": "/var/run/docker/netns/82ec9e32d486",
root@worker01:~#
Now, using nsenter you can see the container's information.
root@worker01:~# nsenter --net=/var/run/docker/netns/82ec9e32d486 ip addr show
1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN group default qlen 1
link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00
inet 127.0.0.1/8 scope host lo
valid_lft forever preferred_lft forever
3: eth0@if7: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1450 qdisc noqueue state UP group default
link/ether 0a:58:0a:f4:01:02 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff link-netnsid 0
inet 10.244.1.2/24 scope global eth0
valid_lft forever preferred_lft forever
Identify the peer_ifindex, and finally you can see the veth pair endpoint in root namespace.
root@worker01:~# nsenter --net=/var/run/docker/netns/82ec9e32d486 ethtool -S eth0
NIC statistics:
peer_ifindex: 7
root@worker01:~#
root@worker01:~# ip -d link show | grep '7: veth'
7: veth5e43ca47@if3: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1450 qdisc noqueue master cni0 state UP mode DEFAULT group default
root@worker01:~#

nsenter相当于在setns的示例程序之上做了一层封装,使我们无需指定命名空间的文件描述符,而是指定进程号即可,详细case

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#docker inspect cb7b05d82153 | grep -i SandboxKey   //根据 pause 容器id找network namespace
"SandboxKey": "/var/run/docker/netns/d6b2ef3cf886",

[root@hygon252 19:00 /root]
#nsenter --net=/var/run/docker/netns/d6b2ef3cf886 ip addr show
3: eth0@if496: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1450 qdisc noqueue state UP group default //496对应宿主机上的veth编号
link/ether 1e:95:dd:d9:88:bd brd ff:ff:ff:ff:ff:ff link-netnsid 0
inet 192.168.3.22/24 brd 192.168.3.255 scope global eth0
valid_lft forever preferred_lft forever
#nsenter --net=/var/run/docker/netns/d6b2ef3cf886 ethtool -S eth0
NIC statistics:
peer_ifindex: 496

#ip -d -4 addr show cni0
475: cni0: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1450 qdisc noqueue state UP group default qlen 1000
link/ether 8e:34:ba:e2:a4:c6 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff promiscuity 0 minmtu 68 maxmtu 65535
bridge forward_delay 1500 hello_time 200 max_age 2000 ageing_time 30000 stp_state 0 priority 32768 vlan_filtering 0 vlan_protocol 802.1Q bridge_id 8000.8e:34:ba:e2:a4:c6 designated_root 8000.8e:34:ba:e2:a4:c6 root_port 0 root_path_cost 0 topology_change 0 topology_change_detected 0 hello_timer 0.00 tcn_timer 0.00 topology_change_timer 0.00 gc_timer 43.31 vlan_default_pvid 1 vlan_stats_enabled 0 group_fwd_mask 0 group_address 01:80:c2:00:00:00 mcast_snooping 1 mcast_router 1 mcast_query_use_ifaddr 0 mcast_querier 0 mcast_hash_elasticity 4 mcast_hash_max 512 mcast_last_member_count 2 mcast_startup_query_count 2 mcast_last_member_interval 100 mcast_membership_interval 26000 mcast_querier_interval 25500 mcast_query_interval 12500 mcast_query_response_interval 1000 mcast_startup_query_interval 3124 mcast_stats_enabled 0 mcast_igmp_version 2 mcast_mld_version 1 nf_call_iptables 0 nf_call_ip6tables 0 nf_call_arptables 0 numtxqueues 1 numrxqueues 1 gso_max_size 65536 gso_max_segs 65535
inet 192.168.3.1/24 brd 192.168.3.255 scope global cni0
valid_lft forever preferred_lft forever

创建虚拟网卡

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To make this interface you'd first need to make sure that you have the dummy kernel module loaded. You can do this like so:
$ sudo lsmod | grep dummy
$ sudo modprobe dummy
$ sudo lsmod | grep dummy
dummy 12960 0
With the driver now loaded you can create what ever dummy network interfaces you like:

$ sudo ip link add eth10 type dummy

修改网卡名字

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ip link set ens33 down
ip link set ens33 name eth0
ip link set eth0 up

mv /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-{ens33,eth0}
sed -ire "s/NAME=\"ens33\"/NAME=\"eth0\"/" /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
sed -ire "s/DEVICE=\"ens33\"/DEVICE=\"eth0\"/" /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
MAC=$(cat /sys/class/net/eth0/address)
echo -n 'HWADDR="'$MAC\" >> /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

OS版本

搞Docker就得上el7, 6的性能太差了 Docker 对 Linux 内核版本的最低要求是3.10,如果内核版本低于 3.10 会缺少一些运行 Docker 容器的功能。这些比较旧的内核,在一定条件下会导致数据丢失和频繁恐慌错误。

清理mount文件

删除 /var/lib/docker 目录如果报busy,一般是进程在使用中,可以fuser查看哪个进程在用,然后杀掉进程;另外就是目录mount删不掉问题,可以 mount | awk ‘{ print $3 }’ |grep overlay2| xargs umount 批量删除

No space left on device

OSError: [Errno 28] No space left on device

​ 大部分时候不是真的磁盘没有空间了还有可能是inode不够了(df -ih 查看inode使用率)

​ 尝试用 fallocate 来测试创建文件是否成功

​ 尝试fdisk-l / tune2fs -l 来确认分区和文件系统的正确性

​ fallocate 创建一个文件名很长的文件失败(也就是原始报错的文件名),同时fallocate 创建一个短文件名的文件成功

​ dmesg 查看系统报错信息

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[13155344.231942] EXT4-fs warning (device sdd): ext4_dx_add_entry:2461: Directory (ino: 3145729) index full, reach max htree level :2
[13155344.231944] EXT4-fs warning (device sdd): ext4_dx_add_entry:2465: Large directory feature is not enabled on this filesystem

img

看起来是小文件太多撑爆了ext4的BTree索引,通过 tune2fs -l /dev/nvme1n1p1 验证下

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#tune2fs -l /dev/nvme1n1p1 |grep Filesystem
Filesystem volume name: /flash2
Filesystem revision #: 1 (dynamic)
Filesystem features: has_journal ext_attr resize_inode dir_index filetype needs_recovery extent 64bit flex_bg sparse_super large_file huge_file uninit_bg dir_nlink extra_isize
Filesystem flags: signed_directory_hash
Filesystem state: clean
Filesystem OS type: Linux
Filesystem created: Fri Mar 6 17:08:36 2020

​ 执行 tune2fs -O large_dir /dev/nvme1n1p1 打开 large_dir 选项

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tune2fs -l /dev/nvme1n1p1 |grep -i large
Filesystem features: has_journal ext_attr resize_inode dir_index filetype needs_recovery extent flex_bg large_dir sparse_super large_file huge_file uninit_bg dir_nlink extra_isize

如上所示,开启后Filesystem features 多了 large_dir,不过4.13以上内核才支持这个功能

CPU 资源分配

对于cpu的限制,Kubernetes采用cfs quota来限制进程在单位时间内可用的时间片。当独享和共享实例在同一台node节点上的时候,一旦实例的工作负载增加,可能会导致独享实例工作负载在不同的cpu核心上来回切换,影响独享实例的性能。所以,为了不影响独享实例的性能,我们希望在同一个node上,独享实例和共享实例的cpu能够分开绑定,互不影响。

内核的默认cpu.shares是1024,也可以通过 cpu.cfs_quota_us / cpu.cfs_period_us去控制容器规格(除后的结果就是核数)

cpu.shares 多层级限制后上层有更高的优先级,可能会经常看到 CPU 多核之间不均匀的现象,部分核总是跑不满之类的。 cpu.shares 是用来调配争抢用,比如离线、在线混部可以通过 cpu.shares 多给在线业务

给容器限制16core的quota:

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docker update --cpu-quota=1600000 --cpu-period=100000 c1 c2

sock

docker有两个sock,一个是dockershim.sock,一个是docker.sock。dockershim.sock是由实现了CRI接口的一个插件提供的,主要把k8s请求转换成docker请求,最终docker还是要 通过docker.sock来管理容器。

kubelet —CRI—-> docker-shim(kubelet内置的CRI-plugin) –> docker

docker image api

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获取所有镜像名字: GET /v2/_catalog   
curl registry:5000/v2/_catalog

获取某个镜像的tag: GET /v2/<name>/tags/list
curl registry:5000/v2/drds/corona-server/tags/list

从registry中删除镜像

默认registry仓库不支持删除镜像,修改registry配置来支持删除

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#cat config.yml
version: 0.1
log:
fields:
service: registry
storage:
delete: //增加如下两行,默认是false,不能删除
enabled: true
cache:
blobdescriptor: inmemory
filesystem:
rootdirectory: /var/lib/registry
http:
addr: :5000
headers:
X-Content-Type-Options: [nosniff]
health:
storagedriver:
enabled: true
interval: 10s
threshold: 3

#docker cp ./config.yml registry:/etc/docker/registry/config.yml
#docker restart registry

然后通过API来查询要删除镜像的id:

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//查询要删除镜像的tag
curl registry:5000/v2/drds/corona-server/tags/list
//根据tag查找Etag
curl -v registry:5000/v2/drds/corona-server/manifests/2.0.0_3012622_20220214_4ca91d96-arm64 -H 'Accept: application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json'
//根据前一步返回的Etag来删除对应的tag
curl -X DELETE registry:5000/v2/drds/corona-server/manifests/sha256:207ec19c1df6a3fa494d41a1a8b5332b969a010f0d4d980e39f153b1eaca2fe2 -v

//执行垃圾回收
docker exec -it registry bin/registry garbage-collect /etc/docker/registry/config.yml

检查是否restart能支持只重启deamon,容器还能正常运行

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$sudo docker info | grep Restore
Live Restore Enabled: true

参考资料

https://www.ardanlabs.com/blog/2020/02/docker-images-part1-reducing-image-size.html

Linux LVM使用

LVM是 Logical Volume Manager(逻辑卷管理)的简写, 用来解决磁盘分区大小动态分配。LVM不是软RAID(Redundant Array of Independent Disks)。

从一块硬盘到能使用LV文件系统的步骤:

硬盘—-分区(fdisk)—-PV(pvcreate)—-VG(vgcreate)—-LV(lvcreate)—-格式化(mkfs.ext4 LV为ext文件系统)—-挂载

img

LVM磁盘管理方式

image-20220725100705140

lvreduce 缩小LV

先卸载—>然后减小逻辑边界—->最后减小物理边界—>在检测文件系统 ==谨慎用==

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[aliyun@uos15 15:07 /dev/disk/by-label]
$sudo e2label /dev/nvme0n1p1 polaru01 //给磁盘打标签

[aliyun@uos15 15:07 /dev/disk/by-label]
$lsblk -f
NAME FSTYPE LABEL UUID FSAVAIL FSUSE% MOUNTPOINT
sda
├─sda1 vfat EFI D0E3-79A8 299M 0% /boot/efi
├─sda2 ext4 Boot f204c992-fb20-40e1-bf58-b11c994ee698 1.3G 6% /boot
├─sda3 ext4 Roota dbc68010-8c36-40bf-b794-271e59ff5727 14.8G 61% /
├─sda4 ext4 Rootb 73fe0ac6-ff6b-46cc-a609-c574be026e8f
├─sda5 ext4 _dde_data 798fce56-fc82-4f59-bcaa-d2ed5c48da8d 42.1G 54% /data
├─sda6 ext4 Backup 267dc7a8-1659-4ccc-b7dc-5f2cd80f4e4e 3.7G 57% /recovery
└─sda7 swap SWAP 7a5632dc-bc7b-410e-9a50-07140f20cd13 [SWAP]
nvme0n1
└─nvme0n1p1 ext4 polaru01 762a5700-8cf1-454a-b385-536b9f63c25d 413.4G 54% /u01
nvme1n1 xfs u02 8ddf19c4-fe71-4428-b2aa-e45acf08050c
nvme2n1 xfs u03 2b8625b4-c67d-4f1e-bed6-88814adfd6cc
nvme3n1 ext4 u01 cda85750-c4f7-402e-a874-79cb5244d4e1

LVM 创建、扩容

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sudo vgcreate vg1 /dev/nvme0n1 /dev/nvme1n1 //两块物理磁盘上创建vg1
如果报错:
Can't open /dev/nvme1n1 exclusively. Mounted filesystem?
Can't open /dev/nvme0n1 exclusively. Mounted filesystem?
是说/dev/nvme0n1已经mounted了,需要先umount

vgdisplay
sudo lvcreate -L 5T -n u03 vg1 //在虚拟volume-group vg1上创建一个5T大小的分区or: sudo lvcreate -l 100%free -n u03 vg1
sudo mkfs.ext4 /dev/vg1/u03
sudo mkdir /lvm
sudo fdisk -l
sudo umount /lvm
sudo lvresize -L 5.8T /dev/vg1/u03 //lv 扩容,但此时还未生效;缩容的话风险较大,且需要先 umount
sudo e2fsck -f /dev/vg1/u03
sudo resize2fs /dev/vg1/u03 //触发生效
sudo mount /dev/vg1/u03 /lvm
cd /lvm/
lvdisplay
sudo vgdisplay vg1
lsblk -l
lsblk
sudo vgextend vg1 /dev/nvme3n1 //vg 扩容, 增加一块磁盘到vg1
ls /u01
sudo vgdisplay
sudo fdisk -l
sudo pvdisplay
sudo lvcreate -L 1T -n lv2 vg1 //从vg1中再分配一块1T大小的磁盘
sudo lvdisplay
sudo mkfs.ext4 /dev/vg1/lv2
mkdir /lv2
ls /
sudo mkdir /lv2
sudo mount /dev/vg1/lv2 /lv2
df -lh

//手工创建lvm
1281 18/05/22 11:04:22 ls -l /dev/|grep -v ^l|awk '{print $NF}'|grep -E "^nvme[7-9]{1,2}n1$|^df[a-z]$|^os[a-z]$"
1282 18/05/22 11:05:06 vgcreate -s 32 vgbig /dev/nvme7n1 /dev/nvme8n1 /dev/nvme9n1
1283 18/05/22 11:05:50 vgcreate -s 32 vgbig /dev/nvme7n1 /dev/nvme8n1 /dev/nvme9n1
1287 18/05/22 11:07:59 lvcreate -A y -I 128K -l 100%FREE -i 3 -n big vgbig
1288 18/05/22 11:08:02 df -h
1289 18/05/22 11:08:21 lvdisplay
1290 18/05/22 11:08:34 df -lh
1291 18/05/22 11:08:42 df -h
1292 18/05/22 11:09:05 mkfs.ext4 /dev/vgbig/big -m 0 -O extent,uninit_bg -E lazy_itable_init=1 -q -L big -J size=4000
1298 18/05/22 11:10:28 mkdir -p /big
1301 18/05/22 11:12:11 mount /dev/vgbig/big /big

创建LVM

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function create_polarx_lvm_V62(){
vgremove vgpolarx

#sed -i "97 a\ types = ['nvme', 252]" /etc/lvm/lvm.conf
parted -s /dev/nvme0n1 rm 1
parted -s /dev/nvme1n1 rm 1
parted -s /dev/nvme2n1 rm 1
parted -s /dev/nvme3n1 rm 1
dd if=/dev/zero of=/dev/nvme0n1 count=10000 bs=512
dd if=/dev/zero of=/dev/nvme1n1 count=10000 bs=512
dd if=/dev/zero of=/dev/nvme2n1 count=10000 bs=512
dd if=/dev/zero of=/dev/nvme3n1 count=10000 bs=512

#lvmdiskscan
vgcreate -s 32 vgpolarx /dev/nvme0n1 /dev/nvme1n1 /dev/nvme2n1 /dev/nvme3n1
lvcreate -A y -I 16K -l 100%FREE -i 4 -n polarx vgpolarx
mkfs.ext4 /dev/vgpolarx/polarx -m 0 -O extent,uninit_bg -E lazy_itable_init=1 -q -L polarx -J size=4000
sed -i "/polarx/d" /etc/fstab
mkdir -p /polarx
echo "LABEL=polarx /polarx ext4 defaults,noatime,data=writeback,nodiratime,nodelalloc,barrier=0 0 0" >> /etc/fstab
mount -a
}

create_polarx_lvm_V62

-I 64K 值条带粒度,默认64K,mysql pagesize 16K,所以最好16K

默认创建的是 linear,一次只用一块盘,不能累加多快盘的iops能力:

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#lvcreate -h
lvcreate - Create a logical volume

Create a linear LV.
lvcreate -L|--size Size[m|UNIT] VG
[ -l|--extents Number[PERCENT] ]
[ --type linear ]
[ COMMON_OPTIONS ]
[ PV ... ]

Create a striped LV (infers --type striped).
lvcreate -i|--stripes Number -L|--size Size[m|UNIT] VG
[ -l|--extents Number[PERCENT] ]
[ -I|--stripesize Size[k|UNIT] ]
[ COMMON_OPTIONS ]
[ PV ... ]

Create a raid1 or mirror LV (infers --type raid1|mirror).
lvcreate -m|--mirrors Number -L|--size Size[m|UNIT] VG
[ -l|--extents Number[PERCENT] ]
[ -R|--regionsize Size[m|UNIT] ]
[ --mirrorlog core|disk ]
[ --minrecoveryrate Size[k|UNIT] ]
[ --maxrecoveryrate Size[k|UNIT

remount

正常使用中的文件系统是不能被umount的,如果需要修改mount参数的话可以考虑用mount 的 -o remount 参数

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[root@ky3 ~]# mount -o lazytime,remount /polarx/  //增加lazytime参数
[root@ky3 ~]# mount -t ext4
/dev/mapper/vgpolarx-polarx on /polarx type ext4 (rw,noatime,nodiratime,lazytime,nodelalloc,nobarrier,stripe=128,data=writeback)
[root@ky3 ~]# mount -o rw,remount /polarx/ //去掉刚加的lazytime 参数
[root@ky3 ~]# mount -t ext4
/dev/mapper/vgpolarx-polarx on /polarx type ext4 (rw,noatime,nodiratime,nodelalloc,nobarrier,stripe=128,data=writeback)

remount 时要特别小心,会大量回收 slab 等导致sys CPU 100% 打挂整机,remount会导致slab回收等,请谨慎执行

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[2023-10-26 15:04:49][kernel][info]EXT4-fs (dm-0): re-mounted. Opts: lazytime,data=writeback,nodelalloc,barrier=0,nolazytime
[2023-10-26 15:04:49][kernel][info]EXT4-fs (dm-1): re-mounted. Opts: lazytime,data=writeback,nodelalloc,barrier=0,nolazytime
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]Modules linked in: ip_tables tcp_diag inet_diag venice_reduce_print(OE) bianque_driver(OE) 8021q garp mrp bridge stp llc ip6_tables tcp_rds_rt_j(OE) tcp_rt_base(OE) slb_vctk(OE) slb_vtoa(OE) hookers slb_ctk_proxy(OE) slb_ctk_session(OE) slb_ctk_debugfs(OE) loop nf_conntrack fuse btrfs zlib_deflate raid6_pq xor vfat msdos fat xfs libcrc32c ext3 jbd dm_mod khotfix_D902467(OE) kpatch_D537536(OE) kpatch_D793896(OE) kpatch_D608634(OE) kpatch_D629788(OE) kpatch_D820113(OE) kpatch_D723518(OE) kpatch_D616841(OE) kpatch_D602147(OE) kpatch_D523456(OE) kpatch_D559221(OE) ipflt(OE) kpatch_D656712(OE) kpatch_D753272(OE) kpatch_D813404(OE) i40e kpatch_D543129(OE) kpatch_D645707(OE) kpatch(OE) rpcrdma(OE) xprtrdma(OE) ib_isert(OE) ib_iser(OE) ib_srpt(OE) ib_srp(OE) ib_ipoib(OE) ib_addr(OE) ib_sa(OE)
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]ib_mad(OE) bonding iTCO_wdt iTCO_vendor_support intel_powerclamp coretemp intel_rapl kvm_intel kvm crc32_pclmul ghash_clmulni_intel aesni_intel lrw gf128mul glue_helper ablk_helper cryptd ipmi_devintf pcspkr sg lpc_ich mfd_core i2c_i801 shpchp wmi ipmi_si ipmi_msghandler acpi_pad acpi_power_meter binfmt_misc aocblk(OE) mlx5_ib(OE) ext4 mbcache jbd2 crc32c_intel ast(OE) syscopyarea mlx5_core(OE) sysfillrect sysimgblt ptp i2c_algo_bit pps_core drm_kms_helper aocnvm(OE) vxlan ttm aocmgr(OE) ip6_udp_tunnel udp_tunnel drm i2c_core sd_mod crc_t10dif crct10dif_generic crct10dif_pclmul crct10dif_common ahci libahci libata rdma_ucm(OE) rdma_cm(OE) iw_cm(OE) ib_umad(OE) ib_ucm(OE) ib_uverbs(OE) ib_cm(OE) ib_core(OE) mlx_compat(OE) [last unloaded: ip_tables]
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]CPU: 85 PID: 105195 Comm: mount Tainted: G W OE K------------ 3.10.0-327.ali2017.alios7.x86_64 #1
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]Hardware name: Foxconn AliServer-Thor-04-12U-v2/Thunder2.0 2U, BIOS 1.0.PL.FC.P.026.05 03/04/2020
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]task: ffff8898016c5b70 ti: ffff88b2b5094000 task.ti: ffff88b2b5094000
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]RIP: 0010:[<ffffffff81656502>] [<ffffffff81656502>] _raw_spin_lock+0x12/0x50
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]RSP: 0018:ffff88b2b5097d98 EFLAGS: 00000202
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]RAX: 0000000000160016 RBX: ffffffff81657696 RCX: 007d44c33c3e3c3e
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]RDX: 007d44c23c3e3c3e RSI: 00000000007d44c3 RDI: ffff88b0247b67d8
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]RBP: ffff88b2b5097d98 R08: 0000000000000000 R09: 0000000000000007
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]R10: ffff88b0247a7bc0 R11: 0000000000000000 R12: ffffffff81657696
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]R13: ffff88b2b5097d80 R14: ffffffff81657696 R15: ffff88b2b5097d78
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]FS: 00007ff7d3f4f880(0000) GS:ffff88bd6a340000(0000) knlGS:0000000000000000
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]CS: 0010 DS: 0000 ES: 0000 CR0: 0000000080050033
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]CR2: 00007fff5286b000 CR3: 0000008177750000 CR4: 00000000003607e0
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]DR0: 0000000000000000 DR1: 0000000000000000 DR2: 0000000000000000
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]DR3: 0000000000000000 DR6: 00000000fffe0ff0 DR7: 0000000000000400
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]Call Trace:
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning][<ffffffff812085df>] shrink_dentry_list+0x4f/0x480
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning][<ffffffff81208a9c>] shrink_dcache_sb+0x8c/0xd0
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning][<ffffffff811f3a7c>] do_remount_sb+0x4c/0x1a0
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning][<ffffffff81212519>] do_mount+0x6a9/0xa40
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning][<ffffffff8117830e>] ? __get_free_pages+0xe/0x50
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning][<ffffffff81212946>] SyS_mount+0x96/0xf0
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning][<ffffffff816600fd>] system_call_fastpath+0x16/0x1b
[2023-10-26 15:05:16][kernel][warning]Code: f6 47 02 01 74 e5 0f 1f 00 e8 a6 17 ff ff eb db 66 0f 1f 84 00 00 00 00 00 0f 1f 44 00 00 55 48 89 e5 b8 00 00 02 00 f0 0f c1 07 <89> c2 c1 ea 10 66 39 c2 75 02 5d c3 83 e2 fe 0f b7 f2 b8 00 80
[2023-10-26 15:05:44][kernel][emerg]BUG: soft lockup - CPU#85 stuck for 23s! [mount:105195]

复杂版创建LVM

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function disk_part(){
set -e
if [ $# -le 1 ]
then
echo "disk_part argument error"
exit -1
fi
action=$1
disk_device_list=(`echo $*`)

echo $disk_device_list
unset disk_device_list[0]

echo $action
echo ${disk_device_list[*]}
len=`echo ${#disk_device_list[@]}`
echo "start remove origin partition "
for dev in ${disk_device_list[@]}
do
#echo ${dev}
`parted -s ${dev} rm 1` || true
dd if=/dev/zero of=${dev} count=100000 bs=512
done
#替换98行,插入的话r改成a
sed -i "98 r\ types = ['aliflash' , 252 , 'nvme' ,252 , 'venice', 252 , 'aocblk', 252]" /etc/lvm/lvm.conf
sed -i "/flash/d" /etc/fstab

if [ x${1} == x"split" ]
then
echo "split disk "
#lvmdiskscan
echo ${disk_device_list}
#vgcreate -s 32 vgpolarx /dev/nvme0n1 /dev/nvme2n1
vgcreate -s 32 vgpolarx ${disk_device_list[*]}
#stripesize 16K 和MySQL pagesize适配
#lvcreate -A y -I 16K -l 100%FREE -i 2 -n polarx vgpolarx
lvcreate -A y -I 16K -l 100%FREE -i ${#disk_device_list[@]} -n polarx vgpolarx
#lvcreate -A y -I 128K -l 75%VG -i ${len} -n volume1 vgpolarx
#lvcreate -A y -I 128K -l 100%FREE -i ${len} -n volume2 vgpolarx
mkfs.ext4 /dev/vgpolarx/polarx -m 0 -O extent,uninit_bg -E lazy_itable_init=1 -q -L polarx -J size=4000
sed -i "/polarx/d" /etc/fstab
mkdir -p /polarx
opt="defaults,noatime,data=writeback,nodiratime,nodelalloc,barrier=0"
echo "LABEL=polarx /polarx ext4 ${opt} 0 0" >> /etc/fstab
mount -a
else
echo "unkonw action "
fi
}

function format_nvme_mysql(){

if [ `df |grep flash|wc -l` -eq $1 ]
then
echo "check success"
echo "start umount partition "
parttion_list=`df |grep flash|awk -F ' ' '{print $1}'`
for partition in ${parttion_list[@]}
do
echo $partition
umount $partition
done
else
echo "check host fail"
exit -1
fi

disk_device_list=(`ls -l /dev/|grep -v ^l|awk '{print $NF}'|grep -E "^nvme[0-9]{1,2}n1$|^df[a-z]$|^os[a-z]$"`)
full_disk_device_list=()
for i in ${!disk_device_list[@]}
do
echo ${i}
full_disk_device_list[${i}]=/dev/${disk_device_list[${i}]}
done
echo ${full_disk_device_list[@]}
disk_part split ${full_disk_device_list[@]}
}

if [ ! -d "/polarx" ]; then
umount /dev/vgpolarx/polarx
vgremove -f vgpolarx
dmsetup --force --retry --deferred remove vgpolarx-polarx
format_nvme_mysql $1
else
echo "the lvm exists."
fi

LVM性能还没有做到多盘并行,也就是性能和单盘差不多,盘数多读写性能也一样

查看 lvcreate 使用的参数:

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#lvs -o +lv_full_name,devices,stripe_size,stripes
LV VG Attr LSize Pool Origin Data% Meta% Move Log Cpy%Sync Convert LV Devices Stripe #Str
drds vg1 -wi-ao---- 5.37t vg1/drds /dev/nvme0n1p1(0) 0 1
drds vg1 -wi-ao---- 5.37t vg1/drds /dev/nvme2n1p1(0) 0 1

# lvs -v --segments
LV VG Attr Start SSize #Str Type Stripe Chunk
polarx vgpolarx -wi-ao---- 0 11.64t 4 striped 128.00k 0

# lvdisplay -m
--- Logical volume ---
LV Path /dev/vgpolarx/polarx
LV Name polarx
VG Name vgpolarx
LV UUID Wszlwf-SCjv-Txkw-9B1t-p82Z-C0Zl-oJopor
LV Write Access read/write
LV Creation host, time ky4, 2022-08-18 15:53:29 +0800
LV Status available
# open 1
LV Size 11.64 TiB
Current LE 381544
Segments 1
Allocation inherit
Read ahead sectors auto
- currently set to 2048
Block device 254:0

--- Segments ---
Logical extents 0 to 381543:
Type striped
Stripes 4
Stripe size 128.00 KiB
Stripe 0:
Physical volume /dev/nvme1n1
Physical extents 0 to 95385
Stripe 1:
Physical volume /dev/nvme3n1
Physical extents 0 to 95385
Stripe 2:
Physical volume /dev/nvme2n1
Physical extents 0 to 95385
Stripe 3:
Physical volume /dev/nvme0n1
Physical extents 0 to 95385

==要特别注意 stripes 表示多快盘一起用,iops能力累加,但是默认 stripes 是1,也就是只用1块盘,也就是linear==

安装LVM

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sudo yum install lvm2 -y

dmsetup查看LVM

管理工具dmsetup是 Device mapper in the kernel 中的一个

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dmsetup ls
dmsetup info /dev/dm-0

reboot 失败

在麒麟下OS reboot的时候可能因为mount: /polarx: 找不到 LABEL=/polarx. 导致OS无法启动,可以进入紧急模式,然后注释掉 /etc/fstab 中的polarx 行,再reboot

这是因为LVM的label、uuid丢失了,导致挂载失败。

查看设备的label

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sudo lsblk -o name,mountpoint,label,size,uuid  or lsblk -f

修复:

紧急模式下修改 /etc/fstab 去掉有问题的挂载; 修改标签

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#blkid   //查询uuid、label
/dev/mapper/klas-root: UUID="c4793d67-867e-4f14-be87-f6713aa7fa36" BLOCK_SIZE="512" TYPE="xfs"
/dev/sda2: UUID="8DCEc5-b4P7-fW0y-mYwR-5YTH-Yf81-rH1CO8" TYPE="LVM2_member" PARTUUID="4ffd9bfa-02"
/dev/nvme0n1: UUID="nJAHxP-d15V-Fvmq-rxa3-GKJg-TCqe-gD1A2Z" TYPE="LVM2_member"
/dev/sda1: UUID="29f59517-91c6-4b3c-bd22-0a47c800d7f4" BLOCK_SIZE="512" TYPE="xfs" PARTUUID="4ffd9bfa-01"
/dev/mapper/vgpolarx-polarx: LABEL="polarx" UUID="025a3ac5-d38a-42f1-80b6-563a55cba12a" BLOCK_SIZE="4096" TYPE="ext4"

e2label /dev/mapper/vgpolarx-polarx polarx

比如,下图右边的是启动失败的

image-20211228185144635

软RAID

mdadm(multiple devices admin)是一个非常有用的管理软raid的工具,可以用它来创建、管理、监控raid设备,当用mdadm来创建磁盘阵列时,可以使用整块独立的磁盘(如/dev/sdb,/dev/sdc),也可以使用特定的分区(/dev/sdb1,/dev/sdc1)

mdadm使用手册

mdadm –create device –level=Y –raid-devices=Z devices
-C | –create /dev/mdn
-l | –level 0|1|4|5
-n | –raid-devices device [..]
-x | –spare-devices device [..]

创建 -l 0表示raid0, -l 10表示raid10

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mdadm -C /dev/md0 -a yes -l 0 -n2 /dev/nvme{6,7}n1  //raid0
mdadm -D /dev/md0
mkfs.ext4 /dev/md0
mkdir /md0
mount /dev/md0 /md0

//条带
mdadm --create --verbose /dev/md0 --level=linear --raid-devices=2 /dev/sdb /dev/sdc
检查
mdadm -E /dev/nvme[0-5]n1

删除

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umount /md0 
mdadm -S /dev/md0

监控raid

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#cat /proc/mdstat
Personalities : [raid0] [raid6] [raid5] [raid4]
md6 : active raid6 nvme3n1[3] nvme2n1[2] nvme1n1[1] nvme0n1[0]
7501211648 blocks super 1.2 level 6, 512k chunk, algorithm 2 [4/4] [UUUU]
[=>...................] resync = 7.4% (280712064/3750605824) finish=388.4min speed=148887K/sec
bitmap: 28/28 pages [112KB], 65536KB chunk //raid6一直在异步刷数据

md0 : active raid0 nvme7n1[3] nvme6n1[2] nvme4n1[0] nvme5n1[1]
15002423296 blocks super 1.2 512k chunks

控制刷盘速度

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#sysctl -a |grep raid
dev.raid.speed_limit_max = 0
dev.raid.speed_limit_min = 0

nvme-cli

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nvme id-ns /dev/nvme1n1 -H
for i in `seq 0 1 2`; do nvme format --lbaf=3 /dev/nvme${i}n1 ; done //格式化,选择不同的扇区大小,默认512,可选4K

fuser -km /data/

raid硬件卡

raid卡外观

image.png

mount 参数对性能的影响

推荐mount参数:defaults,noatime,data=writeback,nodiratime,nodelalloc,barrier=0 这些和 default 0 0 的参数差别不大,但是如果加了lazytime 会在某些场景下性能很差

比如在mysql filesort 场景下就可能触发 find_inode_nowait 热点,MySQL filesort 过程中,对文件的操作时序是 create,open,unlink,write,read,close; 而文件系统的 lazytime 选项,在发现 inode 进行修改了之后,会对同一个 inode table 中的 inode 进行修改,导致 file_inode_nowait 函数中,spin lock 的热点。

所以mount时注意不要有 lazytime

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如果一个SQL 要创建大量临时表,而 /tmp/ 挂在参数有lazytime的话也会导致同样的问题,如图堆栈:

img

对应的内核代码:

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image-20231027170707041

另外一个应用,也经常因为find_inode_nowait 热点把CPU 爆掉:

img

image-20231027165103176

lazytime 的问题可以通过代码复现:

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#include <fcntl.h>
#include <sys/stat.h>
#include <sys/types.h>
#include <unistd.h>
#include "pthread.h"
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include <atomic>
#include <string>
typedef unsigned long long ulonglong;
static const char *FILE_PREFIX = "stress";
static const char *FILE_DIR = "/flash4/tmp/";
static std::atomic<ulonglong> f_num(0);
static constexpr size_t THREAD_NUM = 128;
static constexpr ulonglong LOOP = 1000000000000;

void file_op(const char *file_name) {
int f;
char content[1024];
content[0] = 'a';
content[500] = 'b';
content[1023] = 'c';
f = open(file_name, O_RDWR | O_CREAT);
unlink(file_name);
for (ulonglong i = 0; i < 1024 * 16; i++) {
write(f, content, 1024);
}
close(f);
}
void *handle(void *data) {
char file[1024];
ulonglong current_id;
for (ulonglong i = 0; i < LOOP; i++) {
current_id = f_num++;
snprintf(file, 1024, "%s%s_%d.txt", FILE_DIR, FILE_PREFIX, current_id);
file_op(file);
}
}
int main(int argc, char** args) {
for (std::size_t i = 0; i < THREAD_NUM; i++) {
pthread_t tid;
int ret = pthread_create(&tid, NULL, handle, NULL);
}
}

主动;工具、生产效率;面向故障、事件

LVM 异常修复

文件系统损坏,是导致系统启动失败比较常见的原因。文件系统损坏,比较常见的原因是分区丢失和文件系统需要手工修复。

1、分区表丢失,只要重新创建分区表即可。因为分区表信息只涉及变更磁盘上第一个扇区指定位置的内容。所以只要确认有分区情况,在分区表丢失的情况下,重做分区是不会损坏磁盘上的数据的。但是分区起始位置和尺寸需要正确 。起始位置确定后,使用fdisk重新分区即可。所以,问题的关键是如何确定分区的开始位置。

确定分区起始位置:

MBR(Master Boot Record)是指磁盘第一块扇区上的一种数据结构,512字节,磁盘分区数据是MBR的一部分,可以使用通过dd if=/dev/vdc bs=512 count=1 | hexdump -C 以16进制列出扇区0的裸数据:

image-20240118103305675

可以看出磁盘的分区类型ID、分区起始扇区和分区包含扇区数量,通过这几个数值可以确定分区位置。后面LVM可以通过LABELONE计算出起始位置。

参考资料

https://www.tecmint.com/manage-and-create-lvm-parition-using-vgcreate-lvcreate-and-lvextend/

pvcreate error : Can’t open /dev/sdx exclusively. Mounted filesystem?

软RAID配置方法参考这里

Linux LVS 配置

NAT

  • Enable IP forwarding. This can be done by adding the following to

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    net.ipv4.ip_forward = 1 

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ipvsadm -A -t 172.26.137.117:9376 -s rr //创建了一个rr lvs
// -m 表示nat模式,不加的话默认是route模式
ipvsadm -a -t 172.26.137.117:9376 -r 172.20.22.195:9376 -m //往lvs中添加一个RS
ipvsadm -ln
ipvsadm -a -t 172.26.137.117:9376 -r 172.20.22.196:9376 -m //往lvs中添加另外一个RS
ipvsadm -ln

//删除realserver
ipvsadm -d -t 100.81.131.221:18507 -r 100.81.131.237:8507 -m

//连接状态查看
#ipvsadm -L -n --connection
IPVS connection entries
pro expire state source virtual destination
TCP 15:00 ESTABLISHED 127.0.0.1:40630 127.0.0.1:3001 127.0.0.1:3306
TCP 14:59 ESTABLISHED 127.0.0.1:40596 127.0.0.1:3001 127.0.0.1:3306
TCP 14:59 ESTABLISHED 127.0.0.1:40614 127.0.0.1:3001 127.0.0.1:3307
TCP 15:00 ESTABLISHED 127.0.0.1:40598 127.0.0.1:3001 127.0.0.1:3307

#流量统计
ipvsadm -L -n --stats -t 192.168.1.10:28080 //-t service-address
Prot LocalAddress:Port Conns InPkts OutPkts InBytes OutBytes
-> RemoteAddress:Port
TCP 192.168.1.10:28080 39835 1030M 863494K 150G 203G
-> 172.20.62.78:3306 774 46173852 38899725 6575M 9250M
-> 172.20.78.79:3306 781 45106566 37997254 6421M 9038M
-> 172.20.81.80:3306 783 45531236 38387112 6479M 9128M

#清空统计数据
#ipvsadm --zero
#列出所有连接信息
#/sbin/ipvsadm -L -n --connection

#ipvsadm -L -n
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
-> RemoteAddress:Port Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP 11.197.140.20:18089 wlc
-> 11.197.140.20:28089 Masq 1 0 0
-> 11.197.141.110:28089 Masq 1 0 0

ipvsadm常用参数

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添加虚拟服务器
语法:ipvsadm -A [-t|u|f] [vip_addr:port] [-s:指定算法]
-A:添加
-t:TCP协议
-u:UDP协议
-f:防火墙标记
-D:删除虚拟服务器记录
-E:修改虚拟服务器记录
-C:清空所有记录
-L:查看
添加后端RealServer
语法:ipvsadm -a [-t|u|f] [vip_addr:port] [-r ip_addr] [-g|i|m] [-w 指定权重]
-a:添加
-t:TCP协议
-u:UDP协议
-f:防火墙标记
-r:指定后端realserver的IP
-g:DR模式
-i:TUN模式
-m:NAT模式
-w:指定权重
-d:删除realserver记录
-e:修改realserver记录
-l:查看
通用:
ipvsadm -ln:查看规则
service ipvsadm save:保存规则

查看连接对应的RS ip和端口

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# ipvsadm -Lcn |grep "10.68.128.202:1406"
TCP 15:01 ESTABLISHED 10.68.128.202:1406 10.68.128.202:3306 172.20.188.72:3306

# ipvsadm -Lcn | head -10
IPVS connection entries
pro expire state source virtual destination
TCP 15:01 ESTABLISHED 10.68.128.202:1390 10.68.128.202:3306 172.20.185.132:3306
TCP 15:01 ESTABLISHED 10.68.128.202:1222 10.68.128.202:3306 172.20.165.202:3306
TCP 15:01 ESTABLISHED 10.68.128.202:1252 10.68.128.202:3306 172.20.222.65:3306
TCP 15:01 ESTABLISHED 10.68.128.202:1328 10.68.128.202:3306 172.20.149.68:3306

ipvsadm -Lcn
IPVS connection entries
pro expire state source virtual destination
TCP 00:57 NONE 110.184.96.173:0 122.225.32.142:80 122.225.32.136:80
TCP 01:57 FIN_WAIT 110.184.96.173:54568 122.225.32.142:80 122.225.32.136:80

当一个client访问vip的时候,ipvs或记录一条状态为NONE的信息,expire初始值是persistence_timeout的值,然后根据时钟主键变小,在以下记录存在期间,同一client ip连接上来,都会被分配到同一个后端。

FIN_WAIT的值就是tcp tcpfin udp的超时时间,当NONE的值为0时,如果FIN_WAIT还存在,那么NONE的值会从新变成60秒,再减少,直到FIN_WAIT消失以后,NONE才会消失,只要NONE存在,同一client的访问,都会分配到统一real server。

通过keepalived来检测RealServer的状态

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# cat /etc/keepalived/keepalived.conf
global_defs {
notification_email {
}
router_id LVS_DEVEL
vrrp_skip_check_adv_addr
vrrp_strict
vrrp_garp_interval 0
vrrp_gna_interval 0
}
#添加虚拟服务器
#相当于 ipvsadm -A -t 172.26.137.117:9376 -s wrr
virtual_server 172.26.137.117 9376 {
delay_loop 3 #服务健康检查周期,单位是秒
lb_algo wrr #调度算法
lb_kind NAT #模式
# persistence_timeout 50 #会话保持时间,单位是秒
protocol TCP #TCP协议转发

#添加后端realserver
#相当于 ipvsadm -a -t 172.26.137.117:9376 -r 172.20.56.148:9376 -w 1
real_server 172.20.56.148 9376 {
weight 1
TCP_CHECK { # 通过TcpCheck判断RealServer的健康状态
connect_timeout 2 # 连接超时时间
nb_get_retry 3 # 重连次数
delay_before_retry 1 # 重连时间间隔
connect_port 9376 # 检测端口
}
}

real_server 172.20.248.147 9376 {
weight 1
HTTP_GET {
url {
path /
status_code 200
}
connect_timeout 3
nb_get_retry 3
delay_before_retry 3
}
}
}

修改keepalived配置后只需要执行reload即可生效

systemctl reload keepalived

timeout

LVS的持续时间有2个

  1. 把同一个cip发来请求到同一台RS的持久超时时间。(-p persistent)
  2. 一个链接创建后空闲时的超时时间,这个超时时间分为3种。
    • tcp的空闲超时时间。
    • lvs收到客户端tcp fin的超时时间
    • udp的超时时间

连接空闲超时时间的设置如下:

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[root@poc117 ~]# ipvsadm -L --timeout
Timeout (tcp tcpfin udp): 900 120 300
[root@poc117 ~]# ipvsadm --set 1 2 1
[root@poc117 ~]# ipvsadm -L --timeout
Timeout (tcp tcpfin udp): 1 2 1

ipvsadm -Lcn //查看

persistence_timeout

用于保证同一ip client的所有连接在timeout时间以内都发往同一个RS,比如ftp 21port listen认证、20 port传输数据,那么希望同一个client的两个连接都在同一个RS上。

persistence_timeout 会导致负载不均衡,timeout时间越大负载不均衡越严重。大多场景下基本没什么意义

PCC用来实现把某个用户的所有访问在超时时间内定向到同一台REALSERVER,这种方式在实际中不常用

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ipvsadm -A -t 192.168.0.1:0 -s wlc -p 600(单位是s)     //port为0表示所有端口
ipvsadm -a -t 192.168.0.1:0 -r 192.168.1.2 -w 4 -g
ipvsadm -a -t 192.168.0.1:0 -r 192.168.1.3 -w 2 -g

此时测试一下会发现通过HTTP访问VIP和通过SSH登录VIP的时候都被定向到了同一台REALSERVER上面了

lvs 管理

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257  [2021-09-13 22:11:26] lscpu
258 [2021-09-13 22:11:34] dmidecode | grep Ser
259 [2021-09-13 22:11:53] dmidecode | grep FT
260 [2021-09-13 22:11:58] dmidecode | grep 2500
261 [2021-09-13 22:12:03] dmidecode
262 [2021-09-13 22:12:27] lscpu
263 [2021-09-13 22:12:37] ipvsadm -ln
264 [2021-09-13 22:12:59] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537
265 [2021-09-13 22:14:37] base_admin --help
266 [2021-09-13 22:14:44] base_admin --cpu-usage
267 [2021-09-13 22:14:56] ip link
268 [2021-09-13 22:16:04] base_admin --cpu-usage
269 [2021-09-13 22:16:28] cat /usr/local/etc/nf-var-config
270 [2021-09-13 22:16:43] base_admin --cpu-usage
271 [2021-09-13 22:17:35] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537
272 [2021-09-13 22:18:17] base_admin --cpu-usage
273 [2021-09-13 22:22:02] ls
274 [2021-09-13 22:22:06] ps -aux
275 [2021-09-13 22:22:17] tsar --help
276 [2021-09-13 22:22:24] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537
277 [2021-09-13 22:22:31] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stat
278 [2021-09-13 22:22:33] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats
279 [2021-09-13 22:23:10] tsar --lvs -li1 -D|awk '{print $1," ",($6)*8.0}'
280 [2021-09-13 22:24:29] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats
281 [2021-09-13 22:25:26] tsar --lvs -li1 -D
282 [2021-09-13 22:25:46] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537
283 [2021-09-13 22:26:37] appctl -cas | grep conns
284 [2021-09-13 22:31:16] ipvsadm -ln
286 [2021-09-13 22:31:43] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats
292 [2021-09-13 22:38:16] rpm -qa | grep slb
293 [2021-09-13 22:42:30] appctl -cas | grep conns
294 [2021-09-13 22:43:03] base_admin --cpu-usage
295 [2021-09-13 22:45:42] tsar --lvs -li1 -D|awk '{print $1," ",($6)*8.0}'
296 [2021-09-13 22:57:20] base_admin --cpu-usage
297 [2021-09-13 22:58:16] tsar --lvs -li1 -D|awk '{print $1," ",($6)*8.0}'
298 [2021-09-13 22:59:38] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats
299 [2021-09-13 23:00:16] appctl -a | grep conn
300 [2021-09-13 23:00:24] base_admin --cpu-usage
301 [2021-09-13 23:00:50] appctl -cas | grep conns
302 [2021-09-13 23:01:15] base_admin --cpu-usage
303 [2021-09-13 23:01:21] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats
304 [2021-09-13 23:02:09] appctl -cas | grep conns
305 [2021-09-13 23:03:12] base_admin --cpu-usage
306 [2021-09-13 23:04:43] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats | head -3
307 [2021-09-13 23:05:38] base_admin --cpu-usage
308 [2021-09-13 23:06:10] tsar --lvs -li1 -D|awk '{print $1," ",($6)*8.0}'
309 [2021-09-13 23:06:39] base_admin --cpu-usage
310 [2021-09-13 23:15:59] appctl -a | grep conn_limit_enable
311 [2021-09-13 23:15:59] appctl -a | grep cps_limit_enable
312 [2021-09-13 23:15:59] appctl -a | grep inbps_limit_enable
313 [2021-09-13 23:15:59] appctl -a | grep outbps_limit_enable
314 [2021-09-13 23:17:13] appctl -w conn_limit_enable=0
315 [2021-09-13 23:17:13] appctl -w cps_limit_enable=0
316 [2021-09-13 23:17:13] appctl -w inbps_limit_enable=0
317 [2021-09-13 23:17:13] appctl -w outbps_limit_enable=0
318 [2021-09-13 23:17:43] appctl -cas | grep conn
319 [2021-09-13 23:17:44] appctl -cas | grep conns
320 [2021-09-13 23:19:30] last=0;while true;do pre=`ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats| grep TCP|awk '{print $4}'`;let cut=pre-last;echo $cut;last=$pre;sleep 1;done
321 [2021-09-13 23:19:56] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats| grep TCP|awk '{print $4}'
322 [2021-09-13 23:20:01] last=0;while true;do pre=`ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats| grep TCP|awk '{print $4}'`;let cut=pre-last;echo $cut;last=$pre;sleep 1;done
323 [2021-09-13 23:20:55] base_admin --cpu-usage
324 [2021-09-13 23:22:05] ipvsadm -lnvt 166.100.129.249:3306 --in-vid 1560537
325 [2021-09-13 23:22:05] ipvsadm -lnvt 166.100.128.219:3306 --in-vid 1560537
326 [2021-09-13 23:22:05] ipvsadm -lnvt 166.100.129.40:80 --in-vid 1560537
327 [2021-09-13 23:24:22] base_admin --cpu-usage
328 [2021-09-13 23:24:29] last=0;while true;do pre=`ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 --stats| grep TCP|awk '{print $4}'`;let cut=pre-last;echo $cut;last=$pre;sleep 1;done
329 [2021-09-13 23:24:50] ipvsadm -lnvt 166.100.129.249:3306 --in-vid 1560537
332 [2021-09-13 23:25:38] ipvsadm -lnvt 166.100.128.234:3306 --in-vid 1560537 —stats
333 [2021-09-13 23:25:57] ipvsadm -lnvt 166.100.129.249:3306 --in-vid 1560537 --stats
334 [2021-09-13 23:25:58] ipvsadm -lnvt 166.100.128.219:3306 --in-vid 1560537 --stats
335 [2021-09-13 23:25:58] ipvsadm -lnvt 166.100.129.40:80 --in-vid 1560537 --stats
336 [2021-09-13 23:26:45] last=0;while true;do pre=`ipvsadm -lnvt 166.100.129.40:80 --in-vid 1560537 --stats| grep TCP|awk '{print $4}'`;let cut=pre-last;echo $cut;last=$pre;sleep 1;done

LVS 工作原理

1.当客户端的请求到达负载均衡器的内核空间时,首先会到达PREROUTING链。

2.当内核发现请求数据包的目的地址是本机时,将数据包送往INPUT链。

3.LVS由用户空间的ipvsadm和内核空间的IPVS组成,ipvsadm用来定义规则,IPVS利用ipvsadm定义的规则工作,IPVS工作在INPUT链上,当数据包到达INPUT链时,首先会被IPVS检查,如果数据包里面的目的地址及端口没有在规则里面,那么这条数据包将被放行至用户空间。

4.如果数据包里面的目的地址及端口在规则里面,那么这条数据报文将被修改目的地址为事先定义好的后端服务器,并送往POSTROUTING链。

5.最后经由POSTROUTING链发往后端服务器。

image.png

netfilter 原理

Netfilter 由多个表(table)组成,每个表又由多个链(chain)组成(此处可以脑补二维数组的矩阵了),链是存放过滤规则的“容器”,里面可以存放一个或多个iptables命令设置的过滤规则。目前的表有4个:raw table, mangle table, nat table, filter table。Netfilter 默认的链有:INPUT, OUTPUT, FORWARD, PREROUTING, POSTROUTING,根据的不同功能需求,不同的表下面会有不同的链,链与表的关系可用下图直观表示:

image.png

OSPF + LVS

OSPF:Open Shortest Path First 开放最短路径优先,SPF算法也被称为Dijkstra算法,这是因为最短路径优先算法SPF是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的。

通过OSPF来替换keepalived,解决两个LVS节点的高可用,以及流量负载问题。keepalived两个节点只能是master-slave模式,而OSPF两个节点都是master,同时都有流量

img

这个架构与LVS+keepalived 最明显的区别在于,两台Director都是Master 状态,而不是Master-Backup,如此一来,两台Director 地位就平等了。剩下的问题,就是看如何在这两台Director 间实现负载均衡了。这里会涉及路由器领域的一个概念:等价多路径

ECMP(等价多路径)

ECMP(Equal-CostMultipathRouting)等价多路径,存在多条不同链路到达同一目的地址的网络环境中,如果使用传统的路由技术,发往该目的地址的数据包只能利用其中的一条链路,其它链路处于备份状态或无效状态,并且在动态路由环境下相互的切换需要一定时间,而等值多路径路由协议可以在该网络环境下同时使用多条链路,不仅增加了传输带宽,并且可以无时延无丢包地备份失效链路的数据传输。

ECMP最大的特点是实现了等值情况下,多路径负载均衡和链路备份的目的,在静态路由和OSPF中基本上都支持ECMP功能。

参考资料

http://www.ultramonkey.org/papers/lvs_tutorial/html/

https://www.jianshu.com/p/d4222ce9b032

https://www.cnblogs.com/zhangxingeng/p/10595058.html

lvs持久性工作原理和配置

10+倍性能提升全过程–优酷账号绑定淘宝账号的TPS从500到5400的优化历程

背景说明

2016年的双11在淘宝上买买买的时候,天猫和优酷土豆一起做了联合促销,在天猫双11当天购物满XXX元就赠送优酷会员,这个过程需要用户在优酷侧绑定淘宝账号(登录优酷、提供淘宝账号,优酷调用淘宝API实现两个账号绑定)和赠送会员并让会员权益生效(看收费影片、免广告等等)

这里涉及到优酷的两个部门:Passport(在上海,负责登录、绑定账号,下文中的优化过程主要是Passport部分);会员(在北京,负责赠送会员,保证权益生效)

在双11活动之前,Passport的绑定账号功能一直在运行,只是没有碰到过大促销带来的挑战


整个过程分为两大块:

  1. 整个系统级别,包括网络和依赖服务的性能等,多从整个系统视角分析问题;
  2. 但服务器内部的优化过程,将CPU从si/sy围赶us,然后在us从代码级别一举全歼。

系统级别都是最容易被忽视但是成效最明显的,代码层面都是很细致的力气活。

整个过程都是在对业务和架构不是非常了解的情况下做出的。

会员部分的架构改造

  • 接入中间件DRDS,让优酷的数据库支持拆分,分解MySQL压力
  • 接入中间件vipserver来支持负载均衡
  • 接入集团DRC来保障数据的高可用
  • 对业务进行改造支持Amazon的全链路压测

主要的压测过程

screenshot.png

上图是压测过程中主要的阶段中问题和改进,主要的问题和优化过程如下:

- docker bridge网络性能问题和网络中断si不均衡    (优化后:500->1000TPS)
- 短连接导致的local port不够                   (优化后:1000-3000TPS)
- 生产环境snat单核导致的网络延时增大             (优化后生产环境能达到测试环境的3000TPS)
- Spring MVC Path带来的过高的CPU消耗           (优化后:3000->4200TPS)
- 其他业务代码的优化(比如异常、agent等)          (优化后:4200->5400TPS)

优化过程中碰到的比如淘宝api调用次数限流等一些业务原因就不列出来了


概述

由于用户进来后先要登录并且绑定账号,实际压力先到Passport部分,在这个过程中最开始单机TPS只能到500,经过N轮优化后基本能达到5400 TPS,下面主要是阐述这个优化过程

Passport部分的压力

Passport 核心服务分两个:

  • Login 主要处理登录请求
  • userservice 处理登录后的业务逻辑,比如将优酷账号和淘宝账号绑定

为了更好地利用资源每台物理加上部署三个docker 容器,跑在不同的端口上(8081、8082、8083),通过bridge网络来互相通讯

Passport机器大致结构

screenshot.png

userservice服务网络相关的各种问题


太多SocketConnect异常(如上图)

在userservice机器上通过netstat也能看到大量的SYN_SENT状态,如下图:
image.png

因为docker bridge通过nat来实现,尝试去掉docker,让tomcat直接跑在物理机上

这时SocketConnect异常不再出现
image.png

从新梳理一下网络流程

docker(bridge)—-短连接—>访问淘宝API(淘宝open api只能短连接访问),性能差,cpu都花在si上;

如果 docker(bridge)—-长连接到宿主机的某个代理上(比如haproxy)—–短连接—>访问淘宝API, 性能就能好一点。问题可能是短连接放大了Docker bridge网络的性能损耗

当时看到的cpu si非常高,截图如下:

image.png

去掉Docker后,性能有所提升,继续通过perf top看到内核态寻找可用的Local Port消耗了比较多的CPU,gif动态截图如下(可以点击看高清大图):

perf-top-netLocalPort-issue.gif

注意图中ipv6_rcv_saddr_equal和inet_csk_get_port 总共占了30%的CPU (系统态的CPU使用率高意味着共享资源有竞争或者I/O设备之间有大量的交互。)

一般来说一台机器默认配置的可用 Local Port 3万多个,如果是短连接的话,一个连接释放后默认需要60秒回收,30000/60 =500 这是大概的理论TPS值【这里只考虑连同一个server IP:port 的时候】

这500的tps算是一个老中医的经验。不过有些系统调整过Local Port取值范围,比如从1024到65534,那么这个tps上限就是1000附近。

同时观察这个时候CPU的主要花在sy上,最理想肯定是希望CPU主要用在us上,截图如下:
image.png

规则:性能优化要先把CPU从SI、SY上的消耗赶到US上去(通过架构、系统配置);然后提升 US CPU的效率(代码级别的优化)

sy占用了30-50%的CPU,这太不科学了,同时通过 netstat 分析连接状态,确实看到很多TIME_WAIT:
localportissue-time-wait.png

cpu要花在us上,这部分才是我们代码吃掉的

于是让PE修改了tcp相关参数:降低 tcp_max_tw_buckets和开启tcp_tw_reuse,这个时候TPS能从1000提升到3000

到这里总结下:因为短链接导致端口不够,进而使得内核在循环搜索可用端口的内核态

鼓掌,赶紧休息,迎接双11啊

image.png

测试环境优化到3000 TPS后上线继续压测

居然性能又回到了500,太沮丧了,其实最开始账号绑定慢,Passport这边就怀疑taobao api是不是在大压力下不稳定,一般都是认为自己没问题,有问题的一定是对方。我不觉得这有什么问题,要是知道自己有什么问题不早就优化掉了,但是这里缺乏证据支撑,也就是如果你觉得自己没有问题或者问题在对方,一定要拿出证据来(有证据那么大家可以就证据来讨论,而不是互相苍白地推诿)。

这个时候Passport更加理直气壮啊,好不容易在测试环境优化到3000,怎么一调taobao api就掉到500呢,这么点压力你们就扛不住啊。 但是taobao api那边给出调用数据都是1ms以内就返回了(alimonitor监控图表–拿证据说话)。

看到alimonitor给出的api响应时间图表后,我开始怀疑从优酷的机器到淘宝的机器中间链路上有瓶颈,但是需要设计方案来证明这个问题在链路上,要不各个环节都会认为自己没有问题的,问题就会卡死。但是当时Passport的开发也只能拿到Login和Userservice这两组机器的权限,中间的负载均衡、交换机都没有权限接触到。

在没有证据的情况下,肯定机房、PE配合你排查的欲望基本是没有的(被坑过很多回啊,你说我的问题,结果几天配合排查下来发现还是你程序的问题,凭什么我要每次都陪你玩?),所以我要给出证明问题出现在网络链路上,然后拿着这个证据跟网络的同学一起排查。

讲到这里我禁不住要插一句,在出现问题的时候,都认为自己没有问题这是正常反应,毕竟程序是看不见的,好多意料之外逻辑考虑不周全也是常见的,出现问题按照自己的逻辑自查的时候还是没有跳出之前的逻辑所以发现不了问题。但是好的程序员在问题的前面会尝试用各种手段去证明问题在哪里,而不是复读机一样我的逻辑是这样的,不可能出问题的。即使目的是证明问题在对方,只要能给出明确的证据都是负责任的,拿着证据才能理直气壮地说自己没有问题和干净地甩锅。

在尝试过tcpdump抓包、ping等各种手段分析后,设计了场景证明问题在中间链路上。

设计如下三个场景证明问题在中间链路上:

  1. 压测的时候在userservice ping 依赖服务的机器;
  2. 将一台userservice机器从负载均衡上拿下来(没有压力),ping 依赖服务的机器;
  3. 从公网上非我们机房的机器 ping 依赖服务的机器;

这个时候奇怪的事情发现了,压力一上来场景1、2的两台机器ping淘宝的rt都从30ms上升到100-150ms,场景1 的rt上升可以理解,但是场景2的rt上升不应该,同时场景3中ping淘宝在压力测试的情况下rt一直很稳定(说明压力下淘宝的机器没有问题),到此确认问题在优酷到淘宝机房的链路上有瓶颈,而且问题在优酷机房出口扛不住这么大的压力。于是从上海Passport的团队找到北京Passport的PE团队,确认在优酷调用taobao api的出口上使用了snat,PE到snat机器上看到snat只能使用单核,而且对应的核早就100%的CPU了,因为之前一直没有这么大的压力所以这个问题一直存在只是没有被发现。

于是PE去掉snat,再压的话 TPS稳定在3000左右


到这里结束了吗? 从3000到5400TPS

优化到3000TPS的整个过程没有修改业务代码,只是通过修改系统配置、结构非常有效地把TPS提升了6倍,对于优化来说这个过程是最轻松,性价比也是非常高的。实际到这个时候也临近双11封网了,最终通过计算(机器数量*单机TPS)完全可以抗住双11的压力,所以最终双11运行的版本就是这样的。 但是有工匠精神的工程师是不会轻易放过这么好的优化场景和环境的(基线、机器、代码、工具都具备配套好了)

优化完环境问题后,3000TPS能把CPU US跑上去,于是再对业务代码进行优化也是可行的了

进一步挖掘代码中的优化空间

双11前的这段封网其实是比较无聊的,于是和Passport的开发同学们一起挖掘代码中的可以优化的部分。这个过程中使用到的主要工具是这三个:火焰图、perf、perf-map-java。相关链接:http://www.brendangregg.com/perf.html ; https://github.com/jrudolph/perf-map-agent

通过Perf发现的一个SpringMVC 的性能问题

这个问题具体参考我之前发表的优化文章。 主要是通过火焰图发现spring mapping path消耗了过多CPU的性能问题,CPU热点都在methodMapping相关部分,于是修改代码去掉spring中的methodMapping解析后性能提升了40%,TPS能从3000提升到4200.

著名的fillInStackTrace导致的性能问题

代码中的第二个问题是我们程序中很多异常(fillInStackTrace),实际业务上没有这么多错误,应该是一些不重要的异常,不会影响结果,但是异常频率很高,对这种我们可以找到触发的地方,catch住,然后不要抛出去(也就是别触发fillInStackTrace),打印一行error日志就行,这块也能省出10%的CPU,对应到TPS也有几百的提升。

screenshot.png

部分触发fillInStackTrace的场景和具体代码行(点击看高清大图):
screenshot.png

对应的火焰图(点击看高清大图):
screenshot.png

screenshot.png

解析useragent 代码部分的性能问题

整个useragent调用堆栈和cpu占用情况,做了个汇总(useragent不启用TPS能从4700提升到5400)
screenshot.png

实际火焰图中比较分散:
screenshot.png

最终通过对代码的优化勉勉强强将TPS从3000提升到了5400(太不容易了,改代码过程太辛苦,不如改配置来得快)

优化代码后压测tps可以跑到5400,截图:

image.png

最后再次总结整个压测过程的问题和优化历程

- docker bridge网络性能问题和网络中断si不均衡    (优化后:500->1000TPS)
- 短连接导致的local port不够                   (优化后:1000-3000TPS)
- 生产环境snat单核导致的网络延时增大             (优化后能达到测试环境的3000TPS)
- Spring MVC Path带来的过高的CPU消耗           (优化后:3000->4200TPS)
- 其他业务代码的优化(比如异常、agent等)         (优化后:4200->5400TPS)

image.png

通过tcpdump对Unix domain Socket 进行抓包解析

背景介绍

大多时候我们可以通过tcpdump对网络抓包分析请求、响应数据来排查问题。但是如果程序是通过Unix Domain Socket方式来访问的那么tcpdump就看不到Unix Domain Socket里面具体流淌的内容了,本文希望找到一种方法达到如同抓包查看网卡内容一样来抓包查看Unix Domain Socket上具体的请求、响应数据。

socat工具

类似nc,但是是个超级增强版的nc,主要用作两个独立数据通道之间的双向数据传输的继电器(或者说代理)

基本原理,通过socat在Unix-Socket和TCP/UDP port之间建立一个代理,然后对代理上的端口进行抓包。

以下案例通过对 docker.sock 抓包来分析方案。大多时候我们都可以通过curl 来将http post请求发送到docker deamon所监听的端口,这些请求和响应都可以通过tcpdump抓包分析得到。但是我们通过 docker ps / docker run 将命令发给本地 docker-deamon的时候就是将请求翻译成 http请求发给了 docker.sock, 这个时候如果需要排查问题就没法用tcpdump来分析http内容了。

通过socat 启动一个tcp端口来代理Unix Domain Socket

启动本地8080端口,将docker.sock映射到8080端口,8080收到的东西都会转给docker.sock,docker.sock收到的东西都通过抓8080的包看到,但是要求应用访问8080而不是docker.sock。

socat -d -d TCP-LISTEN:8080,fork,bind=127.0.0.1 UNIX:/var/run/docker.sock

缺点:需要修改客户端的访问方式

sudo curl --unix-socket /var/run/docker.sock http://localhost/images/json

上面的访问方式对8080抓包还是抓不到,因为绕过了我们的代理。

只能通过如下方式访问8080端口,然后请求通过socat代理转发给docker.sock,整个结果跟访问–unix-socket是一样的,这个时候通过8080端口抓包能看到–unix-socket的工作数据

sudo curl http://localhost:8080/images/json

通过socat启动另外一个Unix Domain Socket代理,但是不是tcpdump抓包

sudo mv /var/run/docker.sock /var/run/docker.sock.original
sudo socat -t100 -d -x -v UNIX-LISTEN:/var/run/docker.sock,mode=777,reuseaddr,fork UNIX-CONNECT:/var/run/docker.sock.original

优点:客户端访问方式不变,还是直接访问–unix-socket
缺点:输出的数据不如tcpdump方便,也就不能用wireshark来分析了

本质也还是socat代理,只是不是用的一个tcp端口来代理了,而是通过一个unix-socet代理了另外一个unix-socket,直接在代理上输出所有收发的数据

完美的办法,客户端不用改访问方式,tcpdump也能抓到数据

sudo mv /var/run/docker.sock /var/run/docker.sock.original
sudo socat TCP-LISTEN:8089,reuseaddr,fork UNIX-CONNECT:/var/run/docker.sock.original
sudo socat UNIX-LISTEN:/var/run/docker.sock,fork TCP-CONNECT:127.0.0.1:8089

然后客户端还是直接访问–unix-socket
sudo curl –unix-socket /var/run/docker.sock http://localhost/images/json

这个时候通过tcpdump在8089端口上就能抓到数据了

sudo tcpdump -i lo -netvv port 8089

实际是结合前面两种方法,做了两次代理,先将socket映射到8089端口上,然后再将8089端口映射到一个新的socket上,最后client访问这个新的socket。

实际流程如下: client -> 新socket -> 8089 -> 原来的socket 这个时候对8089可以任意抓包了

参考来源:https://mivehind.net/2018/04/20/sniffing-unix-domain-sockets/

一些socat的其它用法

把监听在远程主机12.34.56.78上的mysql服务Unix Domain Socket映射到本地的/var/run/mysqld.temp.sock, 这样就可以用mysql -S /var/run/mysqld/mysqld.sock来访问远程主机的mysql服务了。

socat "UNIX-LISTEN:/var/run/mysqld.temp.sock,reuseaddr,fork" EXEC:"ssh root@12.34.56.78 socat STDIO UNIX-CONNECT:/var/run/mysqld/mysqld.sock"

还可以用下面的命令把12.34.56.78上的mysql映射到本地的5500端口,然后使用mysql -p 5500命令访问。

socat TCP-LISTEN:5500 EXEC:'ssh root@12.34.56.78 "socat STDIO UNIX-CONNECT:/var/run/mysqld/mysqld.sock"'

把12.34.56.78的udp 161端口映射到本地的1611端口

socat udp-listen:1611 system:'ssh root@12.34.56.78 "socat stdio udp-connect:remotetarget:161"'	

通过socat启动server,带有各种参数,比nc更灵活

Server: socat -dd tcp-listen:2000,keepalive,keepidle=10,keepcnt=2,reuseaddr,keepintvl=1 -
Client: socat -dd - tcp:localhost:2000,keepalive,keepidle=10,keepcnt=2,keepintvl=1

Drop Connection (Unplug Cable, Shut down Link(WiFi/Interface)): sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 2000 -j DROP

启动本地8080端口,将docker.sock映射到8080端口(docker.sock收到的东西都通过抓8080的包看到)。 8080收到的东西都会转给docker.sock

socat -d -d TCP-LISTEN:8080,fork,bind=99.13.252.208 UNIX:/var/run/docker.sock

用socat远程Unix Domain Socket映射

除了将我们本地服务通过端口映射提供给其它人访问,我们还可以通过端口转发玩一些更high的。比如下面这条命令,它把监听在远程主机12.34.56.78上的mysql服务Unix Domain Socket映射到本地的/var/run/mysqld.temp.sock,这样,小明就可以用mysql -S /var/run/mysqld/mysqld.temp.sock来访问远程主机的mysql服务了。

socat "UNIX-LISTEN:/var/run/mysqld.temp.sock,reuseaddr,fork" EXEC:"ssh root@12.34.56.78 socat STDIO UNIX-CONNECT\:/var/run/mysqld/mysqld.sock"

当然,小明如果不喜欢本地Unix Domain Socket,他还可以用下面的命令把12.34.56.78上的mysql映射到本地的5500端口,然后使用mysql -p 5500命令访问。

socat TCP-LISTEN:5500 EXEC:'ssh root@12.34.56.78 "socat STDIO UNIX-CONNECT:/var/run/mysqld/mysqld.sock"'

# 把监听在远程主机12.34.56.78上的mysql服务Unix Domain Socket映射到本地的/var/run/mysqld.temp.sock, 这样就可以用mysql -S /var/run/mysqld/mysqld.sock来访问远程主机的mysql服务了。
socat "UNIX-LISTEN:/var/run/mysqld.temp.sock,reuseaddr,fork" EXEC:"ssh root@12.34.56.78 socat STDIO UNIX-CONNECT:/var/run/mysqld/mysqld.sock"
# 还可以用下面的命令把12.34.56.78上的mysql映射到本地
# 的5500端口,然后使用mysql -p 5500命令访问。
socat TCP-LISTEN:5500 EXEC:'ssh root@12.34.56.78 "socat STDIO UNIX-CONNECT:/var/run/mysqld/mysqld.sock"'
# 把12.34.56.78的udp 161端口映射到本地的1611端口:
socat udp-listen:1611 system:'ssh root@12.34.56.78 "socat stdio udp-connect:remotetarget:161"'

socat启动网络服务

在一个窗口中启动 socat 作为服务端,监听在 1000 端口:

1
2
# start a TCP listener at port 1000, and echo back the received data
$ sudo socat TCP4-LISTEN:1000,fork exec:cat

另一个窗口用 nc 作为客户端来访问服务端,建立 socket:

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# connect to the local TCP listener at port 1000
$ nc localhost 1000

curl 7.57版本可以直接访问 –unix-socket

7.57之后的版本才支持curl –unix-socket,大大方便了我们的测试

//Leave 测试断开一个网络
curl -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"NetworkID":"47866b0071e3df7e8053b9c8e499986dfe5c9c4947012db2d963c66ca971ed4b","EndpointID":"3d716436e629701d3ce8650e7a85c133b0ff536aed173c624e4f62a381656862"}' --unix-socket /run/docker/plugins/vlan.sock http://localhost/NetworkDriver.Leave

//取镜像列表
sudo curl --unix-socket /var/run/docker.sock http://localhost/images/json

curl 11.239.155.97:2376/debug/pprof/goroutine?debug=2
echo -e "GET /debug/pprof/goroutine?debug=2 HTTP/1.1\r\n" | sudo nc -U /run/docker/plugins/vlan.sock
echo -e "GET /debug/pprof/goroutine?debug=2 HTTP/1.1\r\n" | sudo nc -U /var/run/docker.sock
//升级curl到7.57后支持 --unix-socket
sudo curl --unix-socket /var/run/docker.sock http://localh卡路里ost/images/json
sudo curl --unix-socket /run/docker/plugins/vlan.sock http://localhost/NetworkDriver.GetCapabilities
//Leave
curl -H "Content-Type: application/json" -X POST -d '{"NetworkID":"47866b0071e3df7e8053b9c8e499986dfe5c9c4947012db2d963c66ca971ed4b","EndpointID":"3d716436e629701d3ce8650e7a85c133b0ff536aed173c624e4f62a381656862"}' --unix-socket /run/docker/plugins/vlan.sock http://localhost/NetworkDriver.Leave

sudo curl --no-buffer -XGET --unix-socket /var/run/docker.sock http://localhost/events

Unix Domain Socket工作原理

接收connect 请求的时候,会申请一个新 socket 给 server 端将来使用,和自己的 socket 建立好连接关系以后,就放到服务器正在监听的 socket 的接收队列中。这个时候,服务器端通过 accept 就能获取到和客户端配好对的新 socket 了。

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主要的连接操作都是在这个函数中完成的。和我们平常所见的 TCP 连接建立过程,这个连接过程简直是太简单了。没有三次握手,也没有全连接队列、半连接队列,更没有啥超时重传。

直接就是将两个 socket 结构体中的指针互相指向对方就行了。就是 unix_peer(newsk) = sk 和 unix_peer(sk) = newsk 这两句。

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//file: net/unix/af_unix.c
static int unix_stream_connect(struct socket *sock, struct sockaddr *uaddr,
int addr_len, int flags)
{
struct sockaddr_un *sunaddr = (struct sockaddr_un *)uaddr;

// 1. 为服务器侧申请一个新的 socket 对象
newsk = unix_create1(sock_net(sk), NULL);

// 2. 申请一个 skb,并关联上 newsk
skb = sock_wmalloc(newsk, 1, 0, GFP_KERNEL);
...

// 3. 建立两个 sock 对象之间的连接
unix_peer(newsk) = sk;
newsk->sk_state = TCP_ESTABLISHED;
newsk->sk_type = sk->sk_type;
...
sk->sk_state = TCP_ESTABLISHED;
unix_peer(sk) = newsk;

// 4. 把连接中的一头(新 socket)放到服务器接收队列中
__skb_queue_tail(&other->sk_receive_queue, skb);
}

//file: net/unix/af_unix.c
#define unix_peer(sk) (unix_sk(sk)->peer)

收发包过程和复杂的 TCP 发送接收过程相比,这里的发送逻辑简单简单到令人发指。申请一块内存(skb),把数据拷贝进去。根据 socket 对象找到另一端,直接把 skb 给放到对端的接收队列里了

Image

Unix Domain Socket和127.0.0.1通信相比,如果包的大小是1K以内,那么性能会有一倍以上的提升,包变大后性能的提升相对会小一些。

tcpdump原理

image.png

tcpdump 抓包使用的是 libpcap 这种机制。它的大致原理是:在收发包时,如果该包符合 tcpdump 设置的规则(BPF filter),那么该网络包就会被拷贝一份到 tcpdump 的内核缓冲区,然后以 PACKET_MMAP 的方式将这部分内存映射到 tcpdump 用户空间,解析后就会把这些内容给输出了。

通过上图你也可以看到,在收包的时候,如果网络包已经被网卡丢弃了,那么 tcpdump 是抓不到它的;在发包的时候,如果网络包在协议栈里被丢弃了,比如因为发送缓冲区满而被丢弃,tcpdump 同样抓不到它。我们可以将 tcpdump 的能力范围简单地总结为:网卡以内的问题可以交给 tcpdump 来处理;对于网卡以外(包括网卡上)的问题,tcpdump 可能就捉襟见肘了。这个时候,你需要在对端也使用 tcpdump 来抓包。

tcpdump 技巧

tcpdump -B/**–buffer-size=*buffer_size:*Set the operating system capture buffer size to buffer_size, in units of KiB (1024 bytes). tcpdump 丢包,造成这种丢包的原因是由于libcap抓到包后,tcpdump上层没有及时的取出,导致libcap缓冲区溢出,从而覆盖了未处理包,此处即显示为**dropped by kernel,注意,这里的kernel并不是说是被linux内核抛弃的,而是被tcpdump的内核,即 libcap 抛弃掉的

获取接口设备列表

tcpdump的-D获取接口设备列表。看到此列表后,可以决定要在哪个接口上捕获流量。

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#tcpdump -D
1.eth0
2.bond0
3.docker0
4.nflog (Linux netfilter log (NFLOG) interface)
5.nfqueue (Linux netfilter queue (NFQUEUE) interface)
6.eth1
7.usbmon1 (USB bus number 1)
8.usbmon2 (USB bus number 2)
9.veth6f2ee76
10.veth8cb61c2
11.veth9d9d363
12.veth16c25ac
13.veth190f0fc
14.veth07103d7
15.veth09119c0
16.veth9770e1a
17.any (Pseudo-device that captures on all interfaces)
18.lo [Loopback]

# tcpdump -X //解析内容

TCP 疑难问题的轻量级分析手段:TCP Tracepoints

Tracepoint 是我分析问题常用的手段之一,在遇到一些疑难问题时,我通常都会把一些相关的 Tracepoint 打开,把 Tracepoint 输出的内容保存起来,然后再在线下环境中分析。通常,我会写一些 Python 脚本来分析这些内容,毕竟 Python 在数据分析上还是很方便的。

对于 TCP 的相关问题,我也习惯使用这些 TCP Tracepoints 来分析问题。要想使用这些 Tracepoints,你的内核版本需要为 4.16 及以上。这些常用的 TCP Tracepoints 路径位于 /sys/kernel/debug/tracing/events/tcp/ 和 /sys/kernel/debug/tracing/events/sock/,它们的作用如下表所示:

image.png

参考资料:

https://mivehind.net/2018/04/20/sniffing-unix-domain-sockets/

https://superuser.com/questions/484671/can-i-monitor-a-local-unix-domain-socket-like-tcpdump

https://payloads.online/tools/socat

计算机网络(Computer Networking: A Top-Down Approach)

从知识到能力,你到底欠缺了什么

写在最前面的

前面推送过文章《毕业3年,为何技术能力相差越来越大?》 有些同学觉得还是不知道如何落地,那么本文希望借助一个程序员经常遇到的一个问题:网络为什么不通? 来具体展开实践一下怎么将书本上的死知识真正变成我们解决问题的能力。

大学学到的基本概念

我相信你脑子里关于网络基础知识的概念都在下面这张图上,但是有点乱,都认识,又都模模糊糊,更谈不上将他们转化成生产力,用来解决实际问题了。这就是因为知识没有贯通、没有实践、没有组织。

image.png

上图中知识点的作用在RFC1180中讲的无比的通熟易懂了,看第一遍你也许就看懂了,但是一个月后又忘记了。其实这些东西我们在大学也学了,但是还是忘了(能够理解,缺少实操环境和条件),或者碰到问题才发现之前即使觉得看懂了的东西实际没懂

所以接下来我们将示范书本知识到实践的贯通,希望把网络概念之间的联系通过实践来组织起来

还是从一个网络不通的问题入手

最近的环境碰到一个网络ping不通的问题,当时的网络链路是(大概是这样,略有简化):

容器1->容器1所在物理机1->交换机->物理机2

现象

  • 从容器1 ping 物理机2 不通;
  • 从物理机1上的容器2 ping物理机2 通;
  • 同时发现即使是通的,有的容器 ping物理机1只需要0.1ms,有的容器需要200ms以上(都在同一个物理机上),不合理
  • 所有容器 ping 其它外网IP(比如百度)反而是通的

这个问题扯了一周才解决是因为容器的网络是我们自己配置的,交换机我们没有权限接触,由客户配置。出问题的时候都会觉得自己没问题对方有问题,另外就是对网络基本知识认识不够所以都觉得自己没问题而不去找证据。

这个问题的答案在大家看完本文的基础知识后会总结出来。

解决这个问题前大家先想想,假如有个面试题是:输入 ping IP 后敲回车,然后发生了什么?

复习一下大学课本中的知识点

要解决一个问题你首先要有基础知识,知识欠缺你的逻辑再好、思路再清晰、智商再高,也不一定有效。

route 路由表

$route -n
Kernel IP routing table
Destination Gateway Genmask Flags Metric RefUse Iface
0.0.0.0     1.1.15.254   0.0.0.0 UG0  00 eth0
1.0.0.0     1.1.15.254   255.0.0.0   UG0  00 eth0
1.1.0.0     0.0.0.0 255.255.240.0   U 0  00 eth0
11.0.0.0    1.1.15.254   255.0.0.0   UG0  00 eth0
30.0.0.0    1.1.15.254   255.0.0.0   UG0  00 eth0
100.64.0.0  1.1.15.254   255.192.0.0 UG0  00 eth0
169.254.0.0 0.0.0.0 255.255.0.0 U 1002   00 eth0
172.16.0.0  1.1.15.254   255.240.0.0 UG0  00 eth0
172.17.0.0  0.0.0.0 255.255.0.0 U 0  00 docker0
192.168.0.0 1.1.15.254   255.255.0.0 UG0  00 eth0

假如你现在在这台机器上ping 172.17.0.2 根据上面的route表得出 172.17.0.2这个IP符合下面这条路由:

172.17.0.0  0.0.0.0 255.255.0.0 U 0  00 docker0

这条路由规则,那么ping 包会从docker0这张网卡发出去。

但是如果是ping 1.1.4.4 根据路由规则应该走eth0这张网卡而不是docker0了。

接下来就要判断目标IP是否在同一个子网了

ifconfig

首先来看看这台机器的网卡情况:

$ifconfig
docker0: flags=4099<UP,BROADCAST,MULTICAST>  mtu 1500
    inet 172.17.42.1  netmask 255.255.0.0  broadcast 0.0.0.0
    ether 02:42:49:a7:dc:ba  txqueuelen 0  (Ethernet)
    RX packets 461259  bytes 126800808 (120.9 MiB)
    RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
    TX packets 462820  bytes 103470899 (98.6 MiB)
    TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

eth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>  mtu 1500
    inet 1.1.3.33  netmask 255.255.240.0  broadcast 10.125.15.255
    ether 00:16:3e:00:02:67  txqueuelen 1000  (Ethernet)
    RX packets 280918095  bytes 89102074868 (82.9 GiB)
    RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
    TX packets 333504217  bytes 96311277198 (89.6 GiB)
    TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

lo: flags=73<UP,LOOPBACK,RUNNING>  mtu 65536
    inet 127.0.0.1  netmask 255.0.0.0
    loop  txqueuelen 0  (Local Loopback)
    RX packets 1077128597  bytes 104915529133 (97.7 GiB)
    RX errors 0  dropped 0  overruns 0  frame 0
    TX packets 1077128597  bytes 104915529133 (97.7 GiB)
    TX errors 0  dropped 0 overruns 0  carrier 0  collisions 0

这里有三个网卡和三个IP,三个子网掩码(netmask),根据目标路由走哪张网卡,得到这个网卡的子网掩码,来计算目标IP是否在这个子网内。

arp协议

网络包在物理层传输的时候依赖的mac 地址而不是上面的IP地址,也就是根据mac地址来决定把包发到哪里去。

arp协议就是查询某个IP地址的mac地址是多少,由于这种对应关系一般不太变化,所以每个os都有一份arp缓存(一般15分钟过期),也可以手工清理,下面是arp缓存的内容:

$arp -a
e010010011202.bja.tbsite.net (1.1.11.202) at 00:16:3e:01:c2:00 [ether] on eth0
? (1.1.15.254) at 0c:da:41:6e:23:00 [ether] on eth0
v125004187.bja.tbsite.net (1.1.4.187) at 00:16:3e:01:cb:00 [ether] on eth0
e010010001224.bja.tbsite.net (1.1.1.224) at 00:16:3e:01:64:00 [ether] on eth0
v125009121.bja.tbsite.net (1.1.9.121) at 00:16:3e:01:b8:ff [ether] on eth0
e010010009114.bja.tbsite.net (1.1.9.114) at 00:16:3e:01:7c:00 [ether] on eth0
v125012028.bja.tbsite.net (1.1.12.28) at 00:16:3e:00:fb:ff [ether] on eth0
e010010005234.bja.tbsite.net (1.1.5.234) at 00:16:3e:01:ee:00 [ether] on eth0

进入正题,回车后发生什么

有了上面的基础知识打底,我们来思考一下 ping IP 到底发生了什么。

首先 OS 的协议栈需要把ping命令封成一个icmp包,要填上包头(包括src-IP、mac地址),那么OS先根据目标IP和本机的route规则计算使用哪个interface(网卡),确定了路由也就基本上知道发送包的src-ip和src-mac了。每条路由规则基本都包含目标IP范围、网关、MAC地址、网卡这样几个基本元素。

如果目标IP和本机使用的IP在同一子网

如果目标IP和本机IP是同一个子网(根据本机ifconfig上的每个网卡的netmask来判断是否是同一个子网–知识点:子网掩码的作用),并且本机arp缓存没有这条IP对应的mac记录,那么给整个子网的所有机器广播发送一个 arp查询

比如我ping 1.1.3.42,然后tcpdump抓包首先看到的是一个arp请求:

$sudo tcpdump -i eth0  arp
tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode
listening on eth0, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 65535 bytes
16:22:01.792501 ARP, Request who-has e010010003042.bja.tbsite.net tell e010125003033.bja, length 28
16:22:01.792566 ARP, Reply e010010003042.bja.tbsite.net is-at 00:16:3e:01:8d:ff (oui Unknown), length 28

上面就是本机发送广播消息,1.1.3.42的mac地址是多少?很快1.1.3.42回复了自己的mac地址。
收到这个回复后,先缓存起来,下个ping包就不需要再次发arp广播了。
然后将这个mac地址填写到ping包的包头的目标Mac(icmp包),然后发出这个icmp request包,按照mac地址,正确到达目标机器,然后对方正确回复icmp reply【对方回复也要查路由规则,arp查发送方的mac,这样回包才能正确路由回来,略过】。

来看一次完整的ping 1.1.3.43,tcpdump抓包结果:

$sudo tcpdump -i eth0  arp or icmp
tcpdump: verbose output suppressed, use -v or -vv for full protocol decode
listening on eth0, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 65535 bytes
16:25:15.195401 ARP, Request who-has e010010003043.bja.tbsite.net tell e010010003033.bja, length 28
16:25:15.195459 ARP, Reply e010010003043.bja.tbsite.net is-at 00:16:3e:01:0c:ff (oui Unknown), length 28
16:25:15.211505 IP e010010003033.bja > e010010003043.bja.tbsite.net: ICMP echo request, id 27990, seq 1, length 64
16:25:15.212056 IP e010010003043.bja.tbsite.net > e010010003033.bja: ICMP echo reply, id 27990, seq 1, length 64

我换了个IP地址,接着再ping同一个IP地址,arp有缓存了就看不到arp广播查询过程了。

如果目标IP不是同一个子网

arp只是同一子网广播查询,如果目标IP不是同一子网的话就要经过本IP网关进行转发(知识点–网关的作用),如果本机没有缓存网关mac(一般肯定缓存了),那么先发送一次arp查询网关的mac,然后流程跟上面一样,只是这个icmp包发到网关上去了(mac地址填写的是网关的mac)

从本机1.1.3.33 ping 11.239.161.60的过程,因为不是同一子网按照路由规则匹配,根据route表应该走1.1.15.254这个网关,如下截图:

image.png

首先是目标IP 11.239.161.60 符合最上面红框中的路由规则,又不是同一子网,所以查找路由规则中的网关1.1.15.254的Mac地址,arp cache中有,于是将 0c:da:41:6e:23:00 填入包头,那么这个icmp request包就发到1.1.15.254上了,虽然包头的mac是 0c:da:41:6e:23:00,但是IP还是 11.239.161.60.

看看目标IP 11.239.161.60 的真正mac信息(跟ping包包头的Mac是不同的):

eth0: flags=4163<UP,BROADCAST,RUNNING,MULTICAST>  mtu 1500
    inet 11.239.161.60  netmask 255.255.252.0  broadcast 11.239.163.255
    ether 00:16:3e:00:04:c4  txqueuelen 1000  (Ethernet)

这个包根据Mac地址路由到了网关上

网关接下来怎么办

为了简化问题,假设两个网关直连

网关收到这个包后(因为mac地址是它的),打开一看IP地址是 11.239.161.60,不是自己的,于是继续查自己的route和arp缓存,发现11.239.161.60这个IP的网关是11.239.163.247,于是把包的目的mac地址改成11.239.163.247的mac继续发出去。

11.239.163.247这个网关收到包后,一看 11.239.161.60是自己同一子网的IP,于是该arp广播找mac就广播,cache有就拿cache的,然后这个包才最终到达目的11.239.161.60上。

整个过程中目标mac地址每一跳都在变,IP地址不变,每经过一次MAC变化可以简单理解成一跳。

实际上可能要经过多个网关多次跳跃才能真正到达目标机器

目标机器收到这个icmp包后的回复过程一样,略过。

arp广播风暴和arp欺骗

广播风暴:如果一个子网非常大,机器非常多,每次arp查询都是广播的话,也容易因为N*N的问题导致广播风暴。

arp欺骗:同样如果一个子网中的某台机器冒充网关或者其他机器,当收到arp广播查询的时候总是把自己的mac冒充目标机器的mac发给你,然后你的包先走到他,再转发给真正的网关或者目标机器,所以在里面动点什么手脚,看看你发送的内容都还是很容易的。

讲完基础知识再来看开篇问题的答案

读完上面的基础知识相信现在我们已经能够回答 ping IP 后发生了什么,这些已经足够解决99%程序员日常网络中的网络为什么不通的问题了。但是前面问题比这个要稍微复杂一点,不过还是依靠这些基础知识就能解决的–这是基础知识的威力。

现场网络同学所做的一些其它测试:

  1. 怀疑不通的IP所使用的mac地址冲突,在交换机上清理了交换机的arp缓存,没有帮助,还是不通;
  2. 新拿出一台物理机配置上不通的容器的IP,这是通的,所以负责网络的同学坚持是容器网络的配置导致了问题。

对于1能通,我认为这个测试不严格,新物理机所用的mac不一样,并且所接的交换机口也不一样,影响了测试结果。

祭出万能手段–抓包

抓包在网络问题中是万能的,但是第一次容易被tcpdump抓包命令的众多参数吓晕,不去操作你永远上不了手,差距也就拉开了,你看差距有时候只是你对一条命令的执行

在物理机2上抓包:

image.png

tcpdump: listening on em1, link-type EN10MB (Ethernet), capture size 65535 bytes
f4:0f:1b:ae:15:fb > 18:66:da:f0:15:90, ethertype 802.1Q (0x8100), length 102: vlan 134, p 0, ethertype IPv4, (tos 0x0, ttl 63, id 5654, offset 0, flags [DF], proto ICMP (1), length 84)
10.159.43.162 > 10.159.43.1: ICMP echo request, id 6285, seq 1, length 64
18:66:da:f0:15:90 > 00:00:0c:9f:f0:86, ethertype 802.1Q (0x8100), length 102: vlan 134, p 0, ethertype IPv4, (tos 0x0, ttl 64, id 21395, offset 0, flags [none], proto ICMP (1), length 84)
10.159.43.1 > 10.159.43.162: ICMP echo reply, id 6285, seq 1, length 64

这个抓包能看到核心证据,ping包有到达物理机2,同时物理机2也正确回复了(mac、ip都对)

同时在物理机1上抓包(抓包截图略掉)只能看到ping包出去,回包没有到物理机1(所以回包肯定不会回到容器里了)

到这里问题的核心在交换机没有正确把物理机2的回包送到物理机1上面。

同时观察到的不正常延时都在网关那一跳:

image.png

最终的原因

最后在交换机上分析包没正确发到物理机1上的原因跟客户交换机使用了HSRP(热备份路由器协议,就是多个交换机HA高可用,也就是同一子网可以有多个网关的IP),停掉HSRP后所有IP容器都能通了,并且前面的某些容器延时也恢复正常了。

通俗点说就是HSRP把回包拐跑了,有些回包拐跑了又送回来了(延时200ms那些)

至于HSRP为什么会这么做,要厂家出来解释了。这里关键在于能让客户认同问题出现在交换机上还是前面的抓包证据充分,无可辩驳。实际中我们都习惯不给证据就说:我的程序没问题,就是你的问题。这样表述没有一点意义,我们是要拿着证据这么说,对方也好就着证据来反驳,这叫优雅地甩锅。

网络到底通不通是个复杂的问题吗?

讲这个过程的核心目的是除了真正的网络不通,有些是服务不可用了也怪网络。很多现场的同学根本讲不清自己的服务(比如80端口上的tomcat服务)还在不在,网络通不通,是网络不通呢还是服务出了问题。一看到SocketTimeoutException 就想把网络同学抓过来羞辱两句:网络不通了,网络抖动导致我的程序异常了(网络抖动是个万能的扛包侠)。

实际这里涉及到四个节点(以两个网关直连为例),srcIP -> src网关 -> dest网关 -> destIP。如果ping不通(也有特殊的防火墙限制ping包不让过的),那么在这四段中分段ping(二分查找程序员应该最熟悉了)。 比如前面的例子就是网关没有把包转发回来

抓包看ping包有没有出去,对方抓包看有没有收到,收到后有没有回复。

ping自己网关能不能通,ping对方网关能不能通。

接下来说点跟程序员日常相关的

如果网络能ping通,服务无法访问

那么尝试telnet IP port 看看你的服务是否还在监听端口,在的话再看看服务进程是否能正常响应新的请求。有时候是进程死掉了,端口也没人监听了;有时候是进程还在但是假死了,所以端口也不响应新的请求了;还有的是TCP连接队列满了不能响应新的连接

如果端口还在也是正常的话,telnet应该是好的:

$telnet 1.1.161.60 2376
Trying 1.1.161.60...
Connected to 1.1.161.60.
Escape character is '^]'.
^C
Connection closed by foreign host.

假如我故意换成一个不存在的端口,目标机器上的OS直接就拒绝了这个连接(抓包的话一般是看到reset标识):

$telnet 1.1.161.60 2379
Trying 1.1.161.60...
telnet: connect to address 11.239.161.60: Connection refused

一个SocketTimeoutException,程序员首先怀疑网络丢包的Case

当时的反馈应用代码抛SocketTimeoutException,怀疑网络问题:

  1. 业务应用连接Server 偶尔会出现超时异常;
  2. 有很多这样的异常日志:[Server SocketTimeoutException]

检查一下当时的网络状态非常好,出问题时间段的网卡的流量信息也非常正常:

image.png

上图是通过sar监控到的9号 v24d9e0f23d40 这个网卡的流量,看起来也是正常,流量没有出现明显的波动

为了监控网络到底有没有问题,接着在出问题的两个容器上各启动一个http server,然后在对方每1秒钟互相发一次发http get请求访问这个http server,基本认识告诉我们如果网络丢包、卡顿严重,那么我这个http server的监控日志时间戳也会跳跃,如果应用是因为网络出现异常那么我启动的http服务也会出现异常–宁愿写个工具都不背锅(主要是背了锅也不一定能解决掉问题)。

从实际监控来看,应用出现异常的时候我的http服务是正常的(写了脚本判断日志的连续性):

image.png

这也强有力地证明了网络没问题,所以写业务代码的同学一门心思集中火力查看应用的问题。后来的实际调查发现是应用假死掉了(内部线程太多,卡死了),服务端口不响应请求了。

如果基础知识缺乏一点那么甩过来的这个锅网络是扛不动的,同时也阻碍了问题的真正发现。

TCP建连接过程跟前面ping一样,只是把ping的icmp协议换成TCP协议,也是要先根据route,然后arp

总结

网络丢包,卡顿,抖动很容易做扛包侠,只有找到真正的原因解决问题才会更快,要不在错误的方向上怎么发力都不对。准确的方向要靠好的基础知识和正确的逻辑以及证据来支撑,而不是猜测

  • 基础知识是决定你能否干到退休的关键因素;
  • 有了基础知识不代表你能真正转化成生产力;
  • 越是基础,越是几十年不变的基础越是重要;
  • 知识到灵活运用要靠实践,同时才能把知识之间的联系建立起来;
  • 简而言之缺的是融会贯通和运用;
  • 做一个有礼有节的甩包侠;
  • 在别人不给证据愚昧甩包的情况下你的机会就来了。

留几个小问题

  1. server回复client的时候是如何确定回复包中的src-ip和dest-mac的?一定是请求包中的dest-ip当成src-ip吗?
  2. 上面问题中如果是TCP或者UDP协议,他们回复包中的src-ip和dest-mac获取会不一样吗?
  3. 既然局域网中都是依赖Mac地址来定位,那么IP的作用又是什么呢?

参考资料:

https://tools.ietf.org/html/rfc1180

《计算机基础》

如何追踪网络流量

背景

某些场景下通过监控发现了流量比较大,不太合理,需要知道这些流量都是哪些进程访问哪些服务触发的

方法

  1. 定位流量是由哪个进程触发的
  2. 定位流量主要是访问哪些ip导致的
  3. 定位具体的端口有较大的流量

工具

nethogs/iftop/tcptrack

定位进程

sudo nethogs 

image.png

从上图可以看到总的流量,以及每个进程的流量大小。这里可以确认流量主要是3820的java进程消耗的

定位ip

sudo iftop -p -n -B

image.png

通过上图可以看到流量主要是消耗在 10.0.48.1的ip上

定位端口

10.0.48.1 有可能是一个mapping ip,需要进一步查看具体

sudo tcptrack -r 5 -i eth0  //然后输入小写s,按流量排序
sudo tcptrack -r 5 -i eth0 host 10.0.48.1 //filter 语法和tcpdump一样

image.png

可以看到4355/4356端口上流量相对较大

软件安装

后续发布新镜像都会带上这三个软件的rpm安装包
目前可以手动下载这三个rpm安装包:

Docker宿主机磁盘爆掉的几种情况

磁盘爆掉的几种情况

  1. 系统磁盘没有空间,解决办法:删掉 /var/log/ 下边的带日期的日志,清空 /var/log/messages 内容
  2. 容器使用的大磁盘但是仍然空间不够,有三个地方会使用大量的磁盘
    • 容器内部日志非常大,处理办法见方法一
    • 容器内部产生非常多或者非常大的文件,但是这个文件的位置又通过volume 挂载到了物理机上,处理办法见方法二
    • 对特别老的部署环境,还有可能是容器的系统日志没有限制大小,处理办法见方法三

现场的同学按如下方法依次检查

方法零: 检查系统根目录下每个文件夹的大小

sudo du / -lh --max-depth=1 --exclude=overlay --exclude=proc

看看除了容器之外有没有其它目录使用磁盘特别大,如果有那么一层层进去通过du命令来查看,比如:

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#sudo du / -lh --max-depth=1 --exclude=overlay --exclude=proc
16K /dev
16K /lost+found
4.0K /media
17G /home
136M /boot
832K /run
1.9G /usr
75M /tmp
12K /log
8.5G /var
4.0K /srv
0 /proc
22M /etc
84G /root
4.0K /mnt
508M /opt
0 /sys
112G /

那么这个案例中应该查看 /root下为什么用掉了84G(总共用了112G), 先 cd /root 然后执行: sudo du . -lh –max-depth=1 –exclude=overlay 进一步查看 /root 目录下每个文件夹的大小

如果方法零没找到占用特别大的磁盘文件,那么一般来说是容器日志占用太多的磁盘空间,请看方法一

方法一: 容器内部日志非常大(请确保先按方法零检查过了)

在磁盘不够的物理机上执行如下脚本:

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sudo docker ps -a -q >containers.list

sudo cat containers.list | xargs sudo docker inspect $1 | grep merged | awk -F \" '{ print $4 }' | sed 's/\/merged//g' | xargs sudo du --max-depth=0 $1 >containers.size

sudo paste containers.list containers.size | awk '{ print $1, $2 }' | sort -nk2 >real_size.log

sudo tail -10 real_size.log | awk 'BEGIN {print "\tcontainer size\tunit"} { print NR":\t" $0"\t kB" }'
执行完后会输出如下格式:
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container     size	unit
1: 22690f16822f 3769980 kb
2: 82b4ae98eeed 4869324 kb
3: 572a1b7c8ef6 10370404 kb
4: 9f9250d98df6 10566776 kb
5: 7fab70481929 13745648 kb
6: 4a14b58e3732 29873504 kb
7: 8a01418b6df2 30432068 kb
8: 83dc85caaa5c 31010960 kb
9: 433e51df88b1 35647052 kb
10: 4b42818a8148 61962416 kb

第二列是容器id,第三列是磁盘大小,第四列是单位, 占用最大的排在最后面

然后进到容器后通过 du / –max-depth=2 快速发现大文件

方法二: 容器使用的volume使用过大

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$sudo du -l /data/lib/docker/defaultVolumes --max-depth=1 | sort -rn
456012884 /data/lib/docker/defaultVolumes
42608332 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3477_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB_1
32322220 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3477_g0_dbpaas-metadb_dbpaas_1
27461120 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3001_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB_1
27319360 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_36000_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB
27313836 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3600_g0_dbpaas-metadb_minidbpaas
27278692 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3604_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB_1
27277004 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3603_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB_1
27275736 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3542_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB
27271428 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3597_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB
27270840 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3603_g0_dbpaas-metadb_minidbpaas_1
27270492 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3603_g0_dbpaas-metadb_minidbpaas
27270468 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3600_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB
27270252 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3535_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB
27270244 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3538_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB
27270244 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3536_g0_ark-metadb_miniDBPaaS-MetaDB
25312404 /data/lib/docker/defaultVolumes/task_3477_g0_dncs-server_middleware-dncs_2

/data/lib/docker/defaultVolumes 参数是默认设置的volume存放的目录(一般是docker的存储路径下 –graph=/data/lib/docker) ,第一列是大小,后面是容器名

volume路径在物理机上也有可能是 /var/lib/docker 或者 /mw/mvdocker/ 之类的路径下,这个要依据安装参数来确定,可以用如下命令来找到这个路径:

sudo systemctl status docker -l | grep --color graph

结果如下,红色参数后面的路径就是docker 安装目录,到里面去找带volume的字眼:

找到 volume很大的文件件后同样可以进到这个文件夹中执行如下命令快速发现大文件:

du . --max-depth=2

方法三 容器的系统日志没有限制大小

这种情况只针对2017年上半年之前的部署环境,后面部署的环境默认都控制了这些日志不会超过150M

按照方法二的描述先找到docker 安装目录,cd 进去,然后 :

du ./containers --max-depth=2

就很快找到那个大json格式的日志文件了,然后执行清空这个大文件的内容:

echo '' | sudo tee 大文件名

一些其他可能占用空间的地方

  • 机器上镜像太多,可以删掉一些没用的: sudo docker images -q | xargs sudo docker rmi
  • 机器上残留的volume太多,删:sudo docker volume ls -q | xargs sudo docker volume rm
  • 物理文件被删了,但是还有进程占用这个文件句柄,导致文件对应的磁盘空间没有释放,检查: lsof | grep deleted  如果这个文件非常大的话,只能通过重启这个进程来真正释放磁盘空间

OverlayFS(overlay)的镜像分层与共享

OverlayFS使用两个目录,把一个目录置放于另一个之上,并且对外提供单个统一的视角。这两个目录通常被称作层,这个分层的技术被称作union mount。术语上,下层的目录叫做lowerdir,上层的叫做upperdir。对外展示的统一视图称作merged。   

如下图所示,Overlay在主机上用到2个目录,这2个目录被看成是overlay的层。 upperdir为容器层、lowerdir为镜像层使用联合挂载技术将它们挂载在同一目录(merged)下,提供统一视图。

图片

注意镜像层和容器层是如何处理相同的文件的:容器层(upperdir)的文件是显性的,会隐藏镜像层(lowerdir)相同文件的存在。容器映射(merged)显示出统一的视图。   overlay驱动只能工作在两层之上。也就是说多层镜像不能用多层OverlayFS实现。替代的,每个镜像层在/var/lib/docker/overlay中用自己的目录来实现,使用硬链接这种有效利用空间的方法,来引用底层分享的数据。注意:Docker1.10之后,镜像层ID和/var/lib/docker中的目录名不再一一对应。   创建一个容器,overlay驱动联合镜像层和一个新目录给容器。镜像顶层是overlay中的只读lowerdir,容器的新目录是可写的upperdir。

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