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问诊断Docker for Mac上的高CPU使用率
EN

Stack Overflow用户
提问于 2019-10-08 06:13:01
回答 7查看 31.9K关注 0票数 79

如何诊断MacOS，特别是com.docker.hyperkit占用100%cpu的原因？

​

​

Docker统计信息

Docker的统计数据显示，所有正在运行的容器的CPU、内存、net IO和block IO都很低。

​

​

iosnoop

iosnoop显示，com.docker.hyperkit每秒对文件Docker.qcow2执行大约50次写操作，总计500KB /秒。根据What is Docker.qcow2?的说法，Docker是一个稀疏文件，它是所有Docker.qcow2容器的持久存储。

在我的例子中，文件并没有那么稀疏。物理大小与逻辑大小匹配。

​

​

dtrace (dtruss)

dtruss sudo dtruss -p $DOCKER_PID显示了大量的psynch_cvsignal和psynch_cvwait调用。

代码语言：javascript
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psynch_cvsignal(0x7F9946002408, 0x4EA701004EA70200, 0x4EA70100)          = 257 0
psynch_mutexdrop(0x7F9946002318, 0x5554700, 0x5554700)           = 0 0
psynch_mutexwait(0x7F9946002318, 0x5554702, 0x5554600)           = 89474819 0
psynch_cvsignal(0x10BF7B470, 0x4C8095004C809600, 0x4C809300)             = 257 0
psynch_cvwait(0x10BF7B470, 0x4C8095014C809600, 0x4C809300)               = 0 0
psynch_cvwait(0x10BF7B470, 0x4C8096014C809700, 0x4C809600)               = -1 Err#316
psynch_cvsignal(0x7F9946002408, 0x4EA702004EA70300, 0x4EA70200)          = 257 0
psynch_cvwait(0x7F9946002408, 0x4EA702014EA70300, 0x4EA70200)            = 0 0
psynch_cvsignal(0x10BF7B470, 0x4C8097004C809800, 0x4C809600)             = 257 0
psynch_cvwait(0x10BF7B470, 0x4C8097014C809800, 0x4C809600)               = 0 0
psynch_cvwait(0x10BF7B470, 0x4C8098014C809900, 0x4C809800)               = -1 Err#316

更新: Docker主机上的top

来自https://stackoverflow.com/a/58293240/30900

代码语言：javascript
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docker run -it --rm --pid host busybox top

docker嵌入式主机的CPU使用率约为3%。我的MacBook上的CPU使用率约为100%。因此，docker嵌入式主机不会导致CPU使用率峰值。

​

​

更新:运行大多数常见堆栈跟踪的dtrace脚本

在下面的答案中，堆栈跟踪来自dtrace脚本：https://stackoverflow.com/a/58293035/30900。

这些内核堆栈跟踪看起来是无害的。

代码语言：javascript
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              AppleIntelLpssGspi`AppleIntelLpssGspi::regRead(unsigned int)+0x1f
              AppleIntelLpssGspi`AppleIntelLpssGspi::transferMmioDuplexMulti(void*, void*, unsigned long long, unsigned int)+0x91
              AppleIntelLpssSpiController`AppleIntelLpssSpiController::transferDataMmioDuplexMulti(void*, void*, unsigned int, unsigned int)+0xb2
              AppleIntelLpssSpiController`AppleIntelLpssSpiController::_transferDataSubr(AppleInfoLpssSpiControllerTransferDataRequest*)+0x5bc
              AppleIntelLpssSpiController`AppleIntelLpssSpiController::_transferData(AppleInfoLpssSpiControllerTransferDataRequest*)+0x24f
              kernel`IOCommandGate::runAction(int (*)(OSObject*, void*, void*, void*, void*), void*, void*, void*, void*)+0x138
              AppleIntelLpssSpiController`AppleIntelLpssSpiDevice::transferData(IOMemoryDescriptor*, void*, unsigned long long, unsigned long long, IOMemoryDescriptor*, void*, unsigned long long, unsigned long long, unsigned int, AppleIntelSPICompletion*)+0x151
              AppleHSSPISupport`AppleHSSPIController::transferData(IOMemoryDescriptor*, void*, unsigned long long, unsigned long long, IOMemoryDescriptor*, void*, unsigned long long, unsigned long long, unsigned int, AppleIntelSPICompletion*)+0xcc
              AppleHSSPISupport`AppleHSSPIController::doSPITransfer(bool, AppleHSSPITransferRetryReason*)+0x97
              AppleHSSPISupport`AppleHSSPIController::InterruptOccurred(IOInterruptEventSource*, int)+0xf8
              kernel`IOInterruptEventSource::checkForWork()+0x13c
              kernel`IOWorkLoop::runEventSources()+0x1e2
              kernel`IOWorkLoop::threadMain()+0x2c
              kernel`call_continuation+0x2e
               53

              kernel`waitq_wakeup64_thread+0xa7
              pthread`__psynch_cvsignal+0x495
              pthread`_psynch_cvsignal+0x28
              kernel`psynch_cvsignal+0x38
              kernel`unix_syscall64+0x27d
              kernel`hndl_unix_scall64+0x16
               60

              kernel`hndl_mdep_scall64+0x4
              113

              kernel`ml_set_interrupts_enabled+0x19
              524

              kernel`ml_set_interrupts_enabled+0x19
              kernel`hndl_mdep_scall64+0x10
             5890

              kernel`machine_idle+0x2f8
              kernel`call_continuation+0x2e
            43395

用户空间中最常见的超过17秒的堆栈跟踪清楚地表明与com.docker.hyperkit有关。在17秒内有1365个堆栈跟踪，com.docker.hyperkit在其中创建线程，平均每秒80个线程。

代码语言：javascript
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              com.docker.hyperkit`0x000000010cbd20db+0x19f9
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbdb98c+0x157
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbf6c2d+0x4bd
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_body+0x7e
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_start+0x42
              libsystem_pthread.dylib`thread_start+0xd
               19

              Hypervisor`hv_vmx_vcpu_read_vmcs+0x1
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbd4c4f+0x2a
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbd20db+0x174a
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbdb98c+0x157
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbf6c2d+0x4bd
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_body+0x7e
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_start+0x42
              libsystem_pthread.dylib`thread_start+0xd
               22

              Hypervisor`hv_vmx_vcpu_read_vmcs
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbdb98c+0x157
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbf6c2d+0x4bd
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_body+0x7e
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_start+0x42
              libsystem_pthread.dylib`thread_start+0xd
               34

              com.docker.hyperkit`0x000000010cbd878d+0x36
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbd20db+0x42f
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbdb98c+0x157
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbf6c2d+0x4bd
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_body+0x7e
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_start+0x42
              libsystem_pthread.dylib`thread_start+0xd
               47

              Hypervisor`hv_vcpu_run+0xd
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbd20db+0x6b6
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbdb98c+0x157
              com.docker.hyperkit`0x000000010cbf6c2d+0x4bd
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_body+0x7e
              libsystem_pthread.dylib`_pthread_start+0x42
              libsystem_pthread.dylib`thread_start+0xd
              135

相关问题

Github - docker/for-mac：com.docker.hyperkit 100% cpu usage is back again #3499 。一条评论建议添加这里描述的卷缓存：https://www.docker.com/blog/user-guided-caching-in-docker-for-mac/。我尝试了一下，CPU使用率减少了大约10%。

macos
docker
profiling
dtrace
EN

回答 7

Stack Overflow用户

发布于 2019-11-26 04:04:42

我也有同样的问题。删除所有卷后，我的CPU %恢复正常。

代码语言：javascript
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docker system prune --volumes

我还手动删除了一些命名卷：

代码语言：javascript
复制
docker volume rm NameOfVolumeHere

这并没有解决不能与Docker for mac一起使用卷的整体问题。现在，我只是在注意我使用的卷的数量，并在不使用的时候关闭Docker桌面。

票数 38
EN

Stack Overflow用户

发布于 2019-10-09 03:56:13

我怀疑这个问题与IO有关。对于MacOS卷，这涉及到osxfs，您可以在其中执行一些性能调优。主要是，如果您可以接受较少的一致性检查，则可以将卷模式设置为delegated以获得更快的性能。有关更多细节，请参阅文档：https://docs.docker.com/docker-for-mac/osxfs-caching/。但是，如果您的图像包含大量的小文件，性能将受到影响，特别是如果您也有大量的图像层。

您还可以尝试使用以下命令来调试docker使用的嵌入式VM中的任何进程问题：

代码语言：javascript
复制
docker run -it --rm --pid host busybox top

(要退出，请使用<ctrl>-c)

若要追踪是否为IO，您也可以尝试以下操作：

代码语言：javascript
复制
$ docker run -it --rm --pid host alpine /bin/sh
$ apk add sysstat
$ pidstat -d 5 12

它将在运行在VM pid名称空间中的高山容器内运行，显示来自任何进程的任何IO，无论该进程是否在容器内。统计数据是在一分钟(12次)内每5秒统计一次，然后它会给出每个进程的平均表。然后您可以使用<ctrl>-d来销毁高山容器。

从评论和编辑中，这些统计数据可能会得到验证。4核MBP有8个线程，所以如果MacOS报告与其他基于Unix的系统相同，那么完整的CPU利用率应该是800%。在VM内部，top命令中显示的过去一分钟的平均负载超过100% (尽管低于5和15的平均值)，这与您在主机上看到的hyperkit进程大致相同。从顶部开始，即时使用率超过12%，而不是3%，因为您需要添加系统和用户百分比。pidstat中显示的IO数量与您看到的写入qcow2映像的数量大致一致。

如果docker引擎本身正在颠簸(例如，重新启动容器，或运行大量健康检查)，则可以通过查看以下命令的输出进行调试：

代码语言：javascript
复制
docker events
票数 16
EN

Stack Overflow用户

发布于 2020-06-30 11:28:30

将卷更改为使用委派配置对我很有效，并导致CPU使用率急剧下降。请参阅文档：https://docs.docker.com/docker-for-mac/osxfs-caching/#delegated

如何在我的docker-compose.yml中设置：

代码语言：javascript
复制
version: "3"
services: 
  my_service:
    image: python3.6
    ports:
      - "80:10000"
    volumes:
      - ./code:/www/code:cached

对我来说这是可行的，macOS 10.15.5，Docker Desktop 2.3.0

票数 6
EN
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/58277794

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