Incus虚拟化环境中虚拟机内存与CPU监控数据异常问题分析
2025-06-24 18:13:26作者:魏侃纯Zoe
在基于Incus虚拟化平台的环境中,用户报告了一个关于虚拟机监控数据异常的问题。具体表现为通过Incus提供的metrics接口获取的虚拟机内存和CPU使用数据存在明显错误,尤其是内存可用量显示为异常巨大的数值(如4EB),而CPU时间在某些核心上出现负值。
问题现象
用户在使用Incus 6.0.3版本时发现:
- 内存监控数据显示异常:分配给虚拟机4GB内存,但metrics接口报告可用内存高达1.84×10¹⁹字节(约4EB)
- CPU时间监控数据异常:某些核心的CPU时间显示为负值
- 资源使用率图表显示异常:即使虚拟机负载很高,监控图表仍显示相对平坦的曲线
技术背景
Incus作为LXC/LXD的下一代实现,提供了完整的虚拟化和容器管理功能。其metrics接口通过以下方式收集数据:
- 对于虚拟机:默认通过QEMU的QMP接口获取资源使用信息
- 备选方案:可通过在虚拟机内安装Incus agent获取更精确的OS级数据
根本原因分析
经过技术团队深入调查,发现问题源于以下几个方面:
-
内存计算溢出问题:
- Incus通过解析
/proc/[pid]/status
中的VmRSS值获取虚拟机内存使用量 - 同时从实例配置中读取内存限制值
- 当QEMU进程本身的内存开销导致实际使用量超过配置限制时,会导致uint64类型溢出
- 这解释了为何会出现异常巨大的内存可用量数值
- Incus通过解析
-
QEMU版本兼容性问题:
- 用户环境使用的是较旧的QEMU 7.2.15版本
- 该版本在返回内存统计信息时可能存在兼容性问题
- 特别是在内存压力较大时,统计信息可能出现异常
-
CPU时间计算问题:
- CPU时间的负值表明存在计数器回绕或计算错误
- 这可能与时间戳采集和计算的时序问题有关
解决方案与建议
-
推荐解决方案:
- 在虚拟机内部安装Incus agent:
mount -t 9p config /mnt cd /mnt ./install.sh reboot
- 这将提供更准确的OS级监控数据
- 在虚拟机内部安装Incus agent:
-
临时解决方案:
- 升级QEMU到较新版本(8.x或更高)
- 适当增加虚拟机内存限制,留出QEMU进程本身的开销空间
-
长期建议:
- 保持Incus和QEMU组件版本同步更新
- 对于生产环境,建议使用Incus agent获取监控数据
- 考虑在内存计算逻辑中加入溢出保护机制
技术细节补充
内存计算的具体过程:
- 从
/proc/[pid]/status
读取VmRSS值(如"2211100 kB") - 转换为字节单位(2211100×1024=2209052000字节)
- 从配置读取内存限制(如2GiB=2147483648字节)
- 计算可用内存时,如果使用量超过限制,会导致计算结果异常
总结
这个问题揭示了虚拟化环境监控中的一个常见挑战:如何准确获取客户机的资源使用情况。通过分析我们了解到,直接通过hypervisor获取的监控数据可能因各种因素(如版本差异、计算逻辑)而不准确。最佳实践是在虚拟机内部署监控agent,这不仅能解决当前问题,还能提供更丰富、更精确的系统级监控指标。
对于Incus用户,建议定期检查组件版本兼容性,并在关键业务环境中优先使用Incus agent方案获取监控数据。
登录后查看全文
热门项目推荐
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
52
461

deepin linux kernel
C
22
5

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
349
381

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
7
0

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
131
185

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
873
517

本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
336
1.09 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
179
264

🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
608
59

一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
83
4