حل خطأ scaling_cur_freq & scaling_max_freq في حاويات Ubuntu Docker

استكشاف أخطاء قياس التردد وإصلاحها في حاويات Ubuntu Docker

عند العمل مع حاويات Docker على قاعدة Ubuntu 20.04، خاصة تلك التي تتضمن مشاريع خارجية، قد تنشأ أخطاء غير متوقعة. تحدث إحدى هذه المشكلات عندما يحاول النظام تحديد موقع ملفات مثل scaling_cur_freq و scaling_max_freq لكنه فشل، مما تسبب في أخطاء في التنفيذ.

يمكن أن تكون هذه المشكلة مربكة بشكل خاص إذا لم تكن على دراية بآليات قياس التردد في Linux أو إذا كنت تقوم بتشغيل حاوية خاصة. يواجه العديد من المستخدمين هذا عندما يحاولون تنفيذ أوامر محددة أو بدء تشغيل حاوية Docker.

يكمن جوهر المشكلة في التفاعل بين بيئة الحاوية وأجهزة الجهاز المضيف، وخاصة ميزات قياس تردد وحدة المعالجة المركزية، والتي لا يمكن الوصول إليها دائمًا في الحاويات. غالبًا ما تكون حلول هذا الأمر بعيدة المنال ومتناثرة عبر مصادر مختلفة.

في هذا الدليل، سنستكشف سبب حدوث هذا الخطأ، سواء كان يتعلق بإعداد Docker لديك أو ببيئة Linux الأساسية، وما هي الحلول المحتملة التي يمكن تطبيقها. سنناقش أيضًا مشكلة مماثلة تتعلق بتثبيت Chrome على مثيلات AWS EC2 Linux وسبب عدم تطبيق الإصلاح هنا.

تحليل حلول أخطاء قياس التردد

تعمل البرامج النصية المقدمة مسبقًا على حل مشكلة ملفات قياس تردد وحدة المعالجة المركزية المفقودة مثل scaling_cur_freq و scaling_max_freqوالتي تعتبر ضرورية لعمليات معينة في حاويات Docker. عادةً ما يتم العثور على هذه الملفات في ملف /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq الدليل، ولكن في البيئات الحاوية، خاصة على Ubuntu 20.04، قد لا تكون متاحة. يعالج البرنامج النصي bash هذا الأمر عن طريق التحقق من وجود هذه الملفات وإنشاء بذرة إذا كانت مفقودة. وهذا يضمن أن الحاوية يمكنها متابعة عملياتها دون مواجهة أخطاء تتعلق بملفات النظام المفقودة.

يستخدم برنامج Shell النصي حلقة للتنقل عبر الملفات المطلوبة، وإذا كان أي منها مفقودًا، فإنه يقوم بإنشائها باستخدام ملف يلمس يأمر. هذا الأسلوب بسيط ولكنه فعال، مما يضمن توفر الملفات عند الحاجة إليها دون الحاجة إلى إجراء تعديلات واسعة النطاق على النظام. كما يسمح أيضًا بتكييف البرنامج النصي بسهولة مع البيئات الأخرى حيث لم يتم تكوين مقياس التردد بشكل صحيح. من خلال إضافة التسجيل أو ميزات إضافية للتحقق من الأخطاء، يمكن تحسين البرنامج النصي بشكل أكبر لبيئات الإنتاج.

يتخذ حل Python نهجًا مختلفًا من خلال الاستفادة من os.path.isfile() طريقة للتحقق من وجود الملفات الضرورية. إذا لم يحدث ذلك، فسيتم تسجيل الخطأ في ملف لتسهيل استكشاف الأخطاء وإصلاحها. تعتبر هذه الطريقة أكثر ملاءمة للمواقف التي تتطلب تسجيلًا تفصيليًا، أو حيث قد يحتاج المشروع إلى التكامل في نظام أكبر يعتمد على بايثون. بالإضافة إلى ذلك، فإن نمطية لغة Python وسهولة قراءتها تجعل من السهل توسيع نطاق هذا الحل عبر مشاريع متعددة، خاصة إذا كانت هناك حاجة إلى فحص ملفات متعددة أو إنشائها.

وأخيرًا، يقوم حل Dockerfile بأتمتة عملية إنشاء الملف أثناء مرحلة إنشاء حاوية Docker. وهذا يضمن أن الدلائل والملفات الضرورية موجودة دائمًا قبل بدء تشغيل الحاوية، مما يؤدي إلى تجنب أي مشكلات في وقت التشغيل. باستخدام أوامر مثل يجري و chmod، يقوم Dockerfile بإدارة الأذونات وإنشاء الملفات مباشرة داخل بيئة الحاوية. تعتبر هذه الطريقة مثالية لضمان النشر المتسق عبر مختلف الخوادم أو البيئات السحابية حيث قد يختلف تكوين النظام. يوفر الجمع بين هذه الأساليب حلولاً قوية لمشكلة Linux الشائعة في الحاويات.

#!/bin/bash
# Check if the required files exist
FREQ_PATH="/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq"
REQUIRED_FILES=("scaling_cur_freq" "scaling_max_freq")
# Loop through each file and create a stub if it's missing
for FILE in "${REQUIRED_FILES[@]}"; do
    if [[ ! -f "$FREQ_PATH/$FILE" ]]; then
        echo "File $FILE not found, creating a stub."
        sudo touch "$FREQ_PATH/$FILE"
        echo "Stub created for $FILE."
    else
        echo "$FILE exists."
    fi
done
# End of script

import os
import logging
# Set up logging
logging.basicConfig(filename='freq_check.log', level=logging.INFO)
freq_files = ['/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_cur_freq',
              '/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_max_freq']
# Function to check file existence
def check_files():
    for file in freq_files:
        if os.path.isfile(file):
            logging.info(f'{file} exists.')
        else:
            logging.error(f'{file} is missing.')
# Call the function
check_files()

FROM ubuntu:20.04
RUN apt-get update && apt-get install -y sudo
# Create necessary directories and files if they don't exist
RUN mkdir -p /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/
RUN touch /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_cur_freq
RUN touch /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_max_freq
# Set permissions to avoid access issues
RUN chmod 644 /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/*
# Ensure the container runs a basic command on start
CMD ["/bin/bash"]

فهم قياس تردد وحدة المعالجة المركزية وقيود الحاوية

جانب حاسم آخر من scaling_cur_freq و scaling_max_freq تكمن المشكلة في كيفية تعامل حاويات Docker مع تفاعلات الأجهزة، خاصة مع قياس تردد وحدة المعالجة المركزية في بيئات Linux. تعد ملفات القياس هذه جزءًا من ميزة حاكم وحدة المعالجة المركزية في Linux kernel، والتي تقوم بضبط أداء وحدة المعالجة المركزية ديناميكيًا. ومع ذلك، غالبًا لا تتمتع حاويات Docker بإمكانية الوصول المباشر إلى موارد الأجهزة هذه، مما يؤدي إلى فقدان أخطاء الملفات، كما هو موضح في سجل الأخطاء.

في بيئة Linux النموذجية، يمكن تعديل آلية قياس وحدة المعالجة المركزية أو الوصول إليها من خلال /sys دليل. ومع ذلك، داخل بيئة الحاوية، يتم تقييد هذا الوصول ما لم يتم تكوينه بشكل صريح. هذا القيد هو ما يتسبب غالبًا في فشل Docker عندما تتوقع المشاريع التفاعل مع ميزات وحدة المعالجة المركزية للجهاز المضيف. بدون الوصول المناسب أو المحاكاة، قد تبلغ الحاوية بأنها لا تستطيع العثور على الملفات الهامة مثل scaling_cur_freq.

لحل هذه المشكلات، يعد فهم كيفية تعامل Linux مع أدوات التحكم في وحدة المعالجة المركزية (CPU) وكيفية عزل Docker لموارد الأجهزة أمرًا بالغ الأهمية. يمكن أن تتراوح الحلول من إنشاء قواعد الملفات يدويًا داخل الحاوية إلى تعديل تكوين وقت تشغيل Docker للسماح بمزيد من الوصول المباشر إلى الأجهزة. يجب أن يضع المطورون في اعتبارهم هذه القيود عند إنشاء أو نشر الحاويات على الأنظمة التي يكون فيها التفاعل المباشر مع الأجهزة ضروريًا.