容器运行时云原生网络【免费下载链接】rkt[Project ended] rkt is a pod-native container engine for Linux. It is composable, secure, and built on standards.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/rk/rkt点击查看免费下载rkt 项目自带一套完整的性能评估工具链rkt-monitor负责以真实容器负载反复运行 rkt 并逐秒采集 rkt 及全部子进程的 CPU、内存RSS、系统负载与容器启停耗时是量化 rkt 自身开销的官方基准工具--cpuprofile/--memprofile两个隐藏全局标志则可在任意 rkt 子命令执行期间输出 Go pprof 剖析文件。读完本文你将掌握如何构建并运行 rkt-monitor、构造压力测试 ACI/Pod Manifest、解读基准输出以及如何对 rkt 自身做 CPU 与内存剖析。一、rkt-monitor 是什么rkt-monitor是 rkt 仓库tests/rkt-monitor目录下的一个小型 Go 工具核心思路非常直接以真实工作负载运行 rkt并监控 rkt 及其全部子进程的资源消耗。根据 Documentation/performance/README.md 的说明它通过exec启动 rkt传入一个 ACI 或 Pod Manifest定时采集 rkt 与所有子进程的资源占用超时后停止容器打印各项统计结果。从实现上看rkt-monitor并非独立子系统而是tests/rkt-monitor/main.go中约 400 行的单文件程序通过 tests/rkt-monitor/README.md 提供完整的使用说明通过 tools/rkt-monitor.mk 挂进 make 构建体系BGB_PKG_IN_REPO : tests/rkt-monitor。它依赖gopsutil读取进程状态、appc/spec解析 Pod Manifest、cobra解析命令行参数。二、构建 rkt-monitor 与测试工作负载运行基准测试前需要满足三个前提一个已构建的rkt-monitor可执行文件一个 ACI 或 Pod Manifest即待测工作负载rkt必须出现在PATH中rkt-monitor 通过exec.Command(rkt, ...)调用 rkt见 tests/rkt-monitor/main.go。构建 rkt-monitor原文档建议进入tests/rkt-monitor目录执行其中的 build 脚本对照仓库实际内容更通用的做法是从仓库根目录执行make rkt-monitor该目标由 tools/rkt-monitor.mk 定义会把tests/rkt-monitor编译为$(TARGET_BINDIR)/rkt-monitor。仓库自带的 build-stresser.sh 与 build-too-many-apps.sh 在生成工作负载镜像前同样会先执行make rkt-monitor。构建工作负载镜像仓库在tests/rkt-monitor下提供了三类压力负载的构建脚本所有脚本都要求当前PATH中有acbuild脚本产出物说明build-stresser.shcpu-stresser.aci/mem-stresser.aci/log-stresser.aci支持参数cpu、mem、log或allbuild-too-many-apps.shtoo-many-apps-images/目录100 个 ACItoo-many-apps.podmanifest用于测试单 Pod 内大量 App 的场景以单个 stresser 为例构建单个 ACI 的核心流程见 build-stresser.sh是acbuild begin开启构建 →acbuild set-name appc.io/rkt-type-stresser命名镜像 →acbuild copy把对应二进制拷入 ACI 的/worker路径 →acbuild set-exec -- /worker设为容器入口 →acbuild write输出 ACI。构建好的 ACI 内部入口统一是/worker。build-too-many-apps.sh则循环 100 次为每个 App 生成一个包含sleeper二进制的 ACIbuild-too-many-apps.sh再拼接出一个引用全部 100 个镜像、acVersion 为 0.8.11 的 Pod Manifestbuild-too-many-apps.sh其中每个 App 都以 rootuser/group 均为 0运行/worker-binary。导入 Pod 镜像如果构建出来的是目录 Pod Manifest例如too-many-apps-images/与too-many-apps.podmanifest必须先把目录中的 ACI 导入 rkt 的内容寻址存储CAS再运行 rkt-monitorrkt fetch --insecure-optionsimage newDirectory/*单文件 ACI 则无需提前导入rkt-monitor 会直接以--insecure-optionsimage交给rkt run处理。三、运行基准测试与全部参数运行方式为sudo ./rkt-monitor workload注意 rkt-monitor 要求root 权限tests/rkt-monitor/main.go 中直接检查os.Getuid() ! 0并报错 need to be root to run rkt images这与运行容器本身的权限需求一致。命令行参数原文档提到的四个核心参数是-r、-f、-v、-d。结合 tests/rkt-monitor/README.md 与 tests/rkt-monitor/main.go 中的注册代码完整参数如下参数默认值作用-d, --duration10s单次基准的运行时长例如-d 30s运行 30 秒-r, --repetitions1基准重复实验次数-v, --verbosefalse每秒打印每个进程的当前资源占用-f, --to-filefalse将采样结果保存为 CSV 文件-w, --output-dir/tmp指定 CSV 输出目录与-f配合-o, --show-outputfalse显示 rkt 自身的 stdout 与 stderr-p, --rkt-dir空指定 rkt 二进制所在目录默认直接使用PATH中的rkt-s, --stage1-path空指定要使用的 Stage1 镜像路径默认为 CoreOS stage1stage1-coreos.aci典型组合示例sudo ./rkt-monitor mem-stresser.aci -v -d 30s # 每秒明细 30 秒时长 sudo ./rkt-monitor log-stresser.aci -r 3 -d 10s # 重复 3 次 sudo ./rkt-monitor too-many-apps.podmanifest -d 30s # Pod Manifest 场景-p与-s在源码中的处理逻辑值得说明-p指定后 rkt-monitor 会拼接出filepath.Join(flagRktDir, rkt)并校验文件存在main.go-s未指定时默认 flavor 记为stage1-coreos.aci指定后则取stage1文件的 basename 作为 CSV 文件名中的 flavor 标记main.go同时会向rkt run追加--stage1-pathpath参数。内部执行的 rkt 命令rkt-monitor 每次实验实际构造的命令等价于main.gorkt run --debug \ [--stage1-path自定义stage1] \ ACI --insecure-optionsimage # 输入为 ACI 时 --pod-manifest podmanifest # 输入为 Pod Manifest 时 --netdefault-restricted其中输入格式通过尝试把参数文件解码为schema.PodManifest来区分main.go解码成功按 Pod Manifest 处理否则按单 ACI 处理。网络统一使用--netdefault-restricted以降低外部网络因素对测量的干扰。四、理解 rkt-monitor 输出每次实验结束后rkt-monitor 会打印三类结果main.go进程名(PID): seconds alive: 存活秒数 avg CPU: 平均CPU百分比% avg Mem: 平均内存 peak Mem: 峰值内存 load average: Load1: 值 Load5: 值 Load15: 值 container start time: 值ms container stop time: 值ms字段含义seconds alive该进程被采样到的秒数即存活期间每秒记录一次的累计条数可用于判断进程生命周期avg CPU采样区间内平均 CPU 占用百分比基于 gopsutil 的process.Percent(0)见 getProcStatusavg Mem / peak Mem平均与峰值驻留内存 RSS按formatSize自动换算为gB / mB / kB / BformatSizeload average由gopsutil的load.Avg()读取的 Load1/Load5/Load15container start time / stop time以毫秒计的容器启动耗时与停止耗时。启动耗时是从execCmd.Start()到 rkt 打印APP-STARTED!之间的间隔停止耗时则是rkt stop containerId发出到确认停止之间的间隔main.go。各进程名对应 rkt 的典型进程模型rkt是入口进程systemd是 stage1 的 init 进程systemd-journal处理日志worker是 ACI 内的应用进程。参考基准数据v1.4.0仓库中的 Documentation/performance/rkt-1-4-0-benchmarks.md 记录了 v1.4.0 时代在一台 Intel Core i7-6500U4 核 2.50GHzNixOS x86_64内核 4.4.6机器上的实测结果可用于理解输出的典型量级注意该数据有明确软硬件前提仅作参考log-stresser.aci默认 10srkt 平均 CPU 约 28%平均内存 2 mBsystemd-journal 成为 CPU 消耗大户avg CPU 约 88%可见密集日志对 journald 的开销mem-stresser.aciworker 平均内存 318 mB、峰值 555 mBrkt 本体平均仅 2 mB说明内存压力主要由应用承载cpu-stresser.aciworker 平均 CPU 约 89%rkt 与 systemd 几乎零占用too-many-apps.podmanifest-d 30srkt 平均 CPU 约 9.6%峰值内存 20 mB100 个 App 的 Pod 场景下 rkt 本体开销依然有限。CSV 输出配合-f以及-w指定目录时rkt-monitor 会写出两份文件main.goYYYY-MM-DD_HH-MM_flavor_testImage_rkt_benchmark_interval.csv YYYY-MM-DD_HH-MM_flavor_testImage_rkt_benchmark_summary.csvinterval文件按Time / PID name / PID number / RSS / CPU表头逐秒记录每个进程的采样值summary文件按Load1 / Load5 / Load15 / StartTime / StopTime表头记录每次实验的汇总值main.go。flavor即 stage1 标识testImage即传入的 workload 文件名。五、工作负载如何制造压力tests/rkt-monitor下提供了四个 Go 编写的负载程序它们打印APP-STARTED!rkt-monitor 以此为启动确认信号见 main.go后进入各自的高负载循环cpu-stresser/main.gofor死循环内对uint64累加 10 亿次压满 CPUmem-stresser/main.go不断append扩展[]uint64配合time.Sleep(time.Nanosecond)持续增长内存占用log-stresser/main.go循环格式化打印当前时间制造密集日志流量sleeper/main.go打印启动标记后time.Sleep(time.Hour)作为too-many-apps的静默负载。这些二进制在tools/下分别有对应的cpu-stresser.mk、mem-stresser.mk、log-stresser.mk、sleeper.mk构建目标方便直接纳入整体构建。六、性能剖析--cpuprofile 与 --memprofile除了宏观基准rkt 还内置了两个隐藏的全局标志用于剖析 rkt 自身--cpuprofile与--memprofile。它们注册在 rkt 根命令的持久标志上rkt/rkt.go因此可以作用于任意子命令并通过MarkHidden隐藏不出现在默认帮助中。--cpuprofile$FILE将 CPU profile 写入$FILErkt 启动后立即开始采样--memprofile$FILE将内存heapprofile 写入$FILE。注意内存 profile 只在 rkt 退出前一刻写入因此 rkt 执行期间该文件内容为空。从实现看每个子命令都被runWrapper包裹执行前调用startProfile()创建文件并pprof.StartCPUProfile(cpufile)rkt.go命令返回后由defer stopProfile(...)依次执行pprof.StopCPUProfile()与pprof.WriteHeapProfile(memfile)并关闭文件rkt.go确保剖析生命周期与命令执行完全对齐。使用示例原文档给出的典型用法是在gc子命令上开启剖析sudo /usr/bin/rkt --cpuprofile/tmp/cpu.profile --memprofile/tmp/mem.profile gc --grace-period0然后用 Go 自带的 pprof 工具查看go tool pprof /usr/bin/rkt /tmp/cpu.profile go tool pprof /usr/bin/rkt /tmp/mem.profilego tool pprof会进入交互式命令行常用操作包括输入top查看最耗时的函数列表输入web生成调用关系图需要 graphviz输入list 函数名查看指定函数的逐行开销。使用建议剖析必须针对实际二进制go tool pprof的$BINARY参数应传入与生成 profile 时同一版本、未被 strip 的 rkt 二进制否则无法解析符号选择代表性操作做剖析例如rkt gc --grace-period0清理所有废弃 Pod、rkt list、rkt fetch等轻量命令非常适合快速定位 rkt 自身瓶颈rkt run类命令的剖析输出会包含容器启动全链路信息更丰富用-d/-r控制 rkt-monitor 实验时长与次数多次重复取平均可降低系统噪声剖析则建议在固定负载下多次采样对比更系统的剖析方法论可参考 Go 官方关于 Profiling Go Programs 的经典文章rkt 仓库原文档即指向该文这里不再赘述外部链接。七、仓库中的相关参考基准工具实现tests/rkt-monitor/main.go、使用说明 tests/rkt-monitor/README.md负载构建脚本tests/rkt-monitor/build-stresser.sh、tests/rkt-monitor/build-too-many-apps.sh负载源码cpu-stresser、mem-stresser、log-stresser、sleeper构建集成tools/rkt-monitor.mk、tools/下各 stresser 的.mkprofiling 标志实现rkt/rkt.go基准数据样本Documentation/performance/rkt-1-4-0-benchmarks.md。无论是量化 rkt 相对 Docker/KVM 等方案的资源开销、排查自身性能回归还是深入剖析 rkt 二进制的热点函数这套rkt-monitor 宏观基准 pprof 微观剖析的组合都是仓库中最直接、最可复现的官方方案。赞分享容器运行时云原生网络【免费下载链接】rkt[Project ended] rkt is a pod-native container engine for Linux. 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