在cAdvisor项目中解决cgroups v2兼容性问题
背景介绍
cAdvisor是Google开源的一个容器监控工具,用于收集、处理和导出运行中容器的资源使用情况和性能数据。它通常作为Kubernetes集群监控的重要组成部分,能够提供容器级别的CPU、内存、文件系统和网络使用情况等指标。
问题现象
在AWS Linux 2023操作系统上运行最新版cAdvisor容器时,会遇到启动失败的问题,错误信息显示"Failed to create a manager: mountpoint for cpu not found"。这个问题源于AWS Linux 2023默认使用了cgroups v2版本,而旧版cAdvisor容器镜像可能不完全兼容这一变化。
技术分析
cgroups版本差异
cgroups(控制组)是Linux内核提供的一种机制,用于限制、记录和隔离进程组的资源使用。cgroups v2是cgroups的重新设计版本,相比v1有以下主要变化:
- 统一层次结构:v2采用单一层次结构,而v1允许创建多个层次结构
- 简化控制器:v2中的控制器只能挂载到单一层次结构中
- 文件系统布局变化:v2使用不同的目录结构和文件命名方式
具体差异表现
在AWS Linux 2(使用cgroups v1)中,/sys/fs/cgroup目录下会有cpu、memory等子目录,而AWS Linux 2023(使用cgroups v2)中,目录结构完全不同,包含了cgroup.controllers、cgroup.procs等文件,而没有单独的cpu目录。
解决方案
使用兼容cgroups v2的cAdvisor版本
最新版本的cAdvisor(v0.47.2及以上)已经添加了对cgroups v2的支持。用户应该明确指定使用最新版本镜像,而不是默认的latest标签:
docker run \
--volume=/dev/kmsg:/dev/kmsg:ro \
--volume=/:/rootfs:ro \
--volume=/var/run:/var/run:rw \
--volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
--volume=/dev/disk/:/dev/disk:ro \
--volume=/sys:/sys:ro \
-p=9225:9225 \
--detach=true \
--name=cadvisor \
--privileged=true \
gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.47.2 \
--port=9225 --store_container_labels=false --docker_only --disable_metrics=disk,network,tcp,udp,sched,process
注意事项
- 版本选择:确保使用v0.47.2或更高版本
- 权限配置:仍然需要--privileged=true参数以获得足够的监控权限
- 挂载点:保持原有的/sys挂载点,cAdvisor新版会自动适配cgroups v2的路径结构
- 监控指标:部分指标在cgroups v2下的实现方式可能不同,需要测试确认
深入理解
cAdvisor对cgroups v2的支持主要通过以下方式实现:
- 自动检测cgroups版本:启动时检查/sys/fs/cgroup目录结构
- 适配不同路径:根据检测到的版本使用对应的文件路径
- 统一数据采集接口:对上层提供一致的指标采集接口,屏蔽底层差异
这种设计使得cAdvisor能够在不同cgroups版本的环境中无缝运行,为容器监控提供一致的体验。
总结
随着越来越多的Linux发行版转向cgroups v2,容器监控工具也需要与时俱进。cAdvisor通过版本更新解决了这一兼容性问题,用户只需确保使用正确的镜像版本即可。这也提醒我们在容器化部署中,要特别注意基础环境变化可能带来的兼容性挑战。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00