Docker在128核ARM服务器上无法获取容器统计信息的分析与解决
问题背景
在运行Docker 28.0.4版本的高性能ARM服务器上,管理员发现无法正常获取容器统计信息。当执行docker stats命令时,所有统计值都显示为零,同时系统日志中不断出现"error scanning '/proc/stat' file: bufio.Scanner: token too long"的错误信息。这个问题特别出现在配备128个CPU核心的ARM架构服务器上。
问题分析
深入分析这个问题,我们发现其根源在于Linux内核的/proc/stat文件处理方式。在Linux系统中,/proc/stat文件包含了系统CPU和进程活动的统计信息。随着CPU核心数量的增加,特别是像128核这样的高核心数系统,/proc/stat文件中的"intr"(中断)行会变得异常长。
Docker在收集容器统计信息时,使用Go语言的bufio.Scanner来逐行读取/proc/stat文件。默认情况下,bufio.Scanner使用64KB的缓冲区,当遇到超过这个长度的行时就会报错。在128核系统中,"intr"行的长度很容易超过这个限制,导致扫描器失败。
技术细节
在标准配置的服务器上,/proc/stat文件通常包含以下内容:
- 汇总的CPU使用情况行
- 每个CPU核心的单独统计行
- 中断统计行("intr")
- 上下文切换统计
- 进程统计等信息
其中"intr"行会为每个可能的中断源保留一个计数器,在128核系统中,这一行会变得非常长。Docker的统计收集代码原本设计为读取整个文件,但实际上它只需要关注以"cpu"开头的行来获取CPU使用情况。
解决方案
经过技术分析,我们确定了几个可行的解决方案:
-
优化扫描策略:修改代码只关注以"cpu"开头的行,忽略其他内容。这样即使"intr"行很长也不会影响功能。
-
使用更合适的读取方式:将
bufio.Scanner替换为bufio.Reader的ReadLine方法,这种方法没有行长度限制,可以更灵活地处理大文件。 -
提前终止读取:在读取到足够的"cpu"行后立即停止读取文件,避免处理不必要的内容。
最终实现采用了第一种方案,因为它:
- 不需要增加内存使用
- 保持代码简洁
- 完全解决了核心问题
- 对性能影响最小
实现效果
经过修复后,docker stats命令在高核心数系统上能够正常显示所有统计信息,包括:
- CPU使用百分比
- 内存使用量和限制
- 内存使用百分比
- 网络I/O
- 块设备I/O
- 进程数
系统日志中也不再出现扫描错误的警告信息。
最佳实践建议
对于运行在高性能服务器上的Docker环境,我们建议:
-
定期更新Docker到最新稳定版本,以获取此类问题的修复。
-
对于超过64核的系统,特别注意监控系统日志中的类似错误。
-
在自定义开发涉及
/proc文件系统读取的功能时,考虑使用更健壮的文件读取方式。 -
对于关键业务系统,在升级到高核心数服务器前,进行充分的兼容性测试。
这个问题展示了在极端硬件配置下可能出现的边缘情况,也体现了开源社区协作解决问题的效率。通过分析问题本质并采取针对性的解决方案,我们确保了Docker在各种硬件环境下的稳定运行。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-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。00