Docker在128核ARM服务器上无法获取容器统计信息的问题分析与解决方案
2025-04-30 13:03:18作者:郦嵘贵Just
问题背景
在运行Docker 28.0.4版本的高性能ARM服务器环境中,管理员发现无法正常获取容器资源使用统计信息。当执行docker stats命令时,所有指标均显示为零值,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。
问题根源分析
经过深入调查,发现问题源于Linux内核的/proc/stat文件解析机制。在128核的高性能服务器上,/proc/stat文件中的中断统计行(intr)会变得异常冗长,超过了Go语言标准库bufio.Scanner默认的64KB缓冲区限制。
/proc/stat文件是Linux内核提供的一个关键系统资源统计接口,包含了CPU使用率、上下文切换次数、进程数量等系统级指标。在Docker的实现中,正是通过解析这个文件来获取容器资源使用情况的。
技术细节
在标准配置的服务器上,/proc/stat文件内容相对简洁。但在128核的ARM服务器上,由于每个CPU核心都有对应的中断统计,导致intr行变得极其冗长。以下是关键的技术点:
- bufio.Scanner的限制:Go语言的
bufio.Scanner默认使用64KB的缓冲区,当遇到超过此长度的行时会报错 - Docker的统计实现:Docker daemon通过读取容器cgroup中的
/proc/stat来收集CPU等资源使用情况 - 高核数系统特性:CPU核心数量越多,
/proc/stat中的中断统计信息就越庞大
解决方案
针对这一问题,社区提出了几种可行的解决方案:
- 优化解析逻辑:修改Docker的统计收集代码,只关注以"cpu"开头的行,忽略冗长的中断统计信息
- 使用替代读取方式:改用
bufio.Reader的ReadLine()方法,可以更灵活地处理超长行 - 自定义分割函数:为
bufio.Scanner设置自定义的SplitFunc,按需分割文件内容
经过评估,第一种方案被认为是最优解,因为它:
- 不需要增加额外的内存开销
- 保持了代码的简洁性
- 完全避开了无关数据的解析问题
实现建议
对于需要在类似高核数环境中运行Docker的用户,建议:
- 升级到包含此修复的Docker版本
- 如果无法立即升级,可考虑临时修改系统配置,减少
/proc/stat中不必要的信息输出 - 监控系统性能,确保统计收集不会成为系统瓶颈
总结
这个问题展示了在极端硬件配置下软件可能遇到的边界情况。Docker社区通过深入分析问题本质,提出了既保持性能又确保稳定性的解决方案。对于系统管理员而言,理解底层机制有助于更好地诊断和解决类似问题。
随着服务器硬件核心数量的持续增长,这类问题可能会变得更加普遍。软件开发者需要提前考虑高核数环境下的各种边界情况,确保软件在不同规模的硬件上都能稳定运行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
407
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
252
暂无简介
Dart
673
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
319
🎉 (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
1.21 K
658
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
326
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
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868