Løsning af scaling_cur_freq & scaling_max_freq-fejlen i Ubuntu Docker Containers

Fejlfinding af frekvensskaleringsfejl i Ubuntu Docker-containere

Når du arbejder med Docker-containere på en Ubuntu 20.04-base, især dem, der involverer eksterne projekter, kan der opstå uventede fejl. Et sådant problem opstår, når systemet forsøger at finde filer som f scaling_cur_freq og scaling_max_freq men mislykkes, hvilket forårsager udførelsesfejl.

Dette problem kan være særligt forvirrende, hvis du ikke er bekendt med frekvensskaleringsmekanismer i Linux, eller hvis du kører en proprietær container. Mange brugere støder på dette, når de forsøger at udføre specifikke kommandoer eller starte en Docker-container.

Kernen af ​​problemet ligger i interaktionen mellem det containeriserede miljø og værtsmaskinens hardware, især CPU-frekvensskaleringsfunktioner, som ikke altid er tilgængelige i containere. Løsninger på dette er ofte uhåndgribelige og spredt på tværs af forskellige kilder.

I denne vejledning vil vi undersøge, hvorfor denne fejl opstår, uanset om den er relateret til din Docker-opsætning eller det underliggende Linux-miljø, og hvilke potentielle løsninger der kan anvendes. Vi vil også diskutere et lignende problem med Chrome-installation på AWS EC2 Linux-instanser, og hvorfor deres rettelse muligvis ikke gælder her.

Analyse af frekvensskaleringsfejlløsningerne

De tidligere leverede scripts tjener til at løse problemet med manglende CPU-frekvensskaleringsfiler som f.eks scaling_cur_freq og scaling_max_freq, som er afgørende for visse processer i Docker-containere. Disse filer findes typisk i /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq mappe, men i containeriserede miljøer, især på Ubuntu 20.04, er de muligvis ikke tilgængelige. Bash-scriptet adresserer dette ved at tjekke for eksistensen af ​​disse filer og oprette stubs, hvis de mangler. Dette sikrer, at containeren kan fortsætte med sine operationer uden at støde på fejl relateret til disse manglende systemfiler.

Shell-scriptet bruger en loop til at bladre gennem de nødvendige filer, og hvis der mangler nogen, opretter det dem ved hjælp af røre kommando. Denne tilgang er enkel, men effektiv, og sikrer, at filerne er tilgængelige, når det er nødvendigt, uden at det kræver omfattende ændringer af systemet. Det giver også mulighed for, at scriptet nemt kan tilpasses til andre miljøer, hvor frekvensskalering ikke er korrekt konfigureret. Ved at tilføje logføring eller yderligere fejlkontrolfunktioner kan scriptet forbedres yderligere til produktionsmiljøer.

Python-løsningen tager en anden tilgang ved at udnytte os.path.isfile() metode til at kontrollere, om de nødvendige filer findes. Hvis de ikke gør det, logger den fejlen til en fil for lettere fejlfinding. Denne metode er mere velegnet til situationer, hvor detaljeret logning er påkrævet, eller hvor projektet muligvis skal integreres i et større Python-baseret system. Derudover gør Pythons modularitet og læsbarhed det lettere at skalere denne løsning på tværs af flere projekter, især hvis flere filer skal kontrolleres eller oprettes.

Endelig automatiserer Dockerfile-løsningen filoprettelsesprocessen under byggefasen af ​​Docker-containeren. Dette sikrer, at de nødvendige mapper og filer altid er til stede, før containeren starter, hvilket undgår runtime-problemer. Ved at bruge kommandoer som LØBE og chmod, administrerer Dockerfilen tilladelser og filoprettelse direkte i containerens miljø. Denne metode er ideel til at sikre ensartet udrulning på tværs af forskellige servere eller cloudmiljøer, hvor systemkonfigurationen kan variere. Kombinationen af ​​disse tilgange giver robuste løsninger til et almindeligt containeriseret Linux-problem.

#!/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"]

Forståelse af CPU-frekvensskalering og containerbegrænsninger

Et andet kritisk aspekt af scaling_cur_freq og scaling_max_freq Problemet er, hvordan Docker-containere håndterer hardwareinteraktioner, især med CPU-frekvensskalering i Linux-miljøer. Disse skaleringsfiler er en del af Linux-kernens CPU-regulatorfunktion, som justerer CPU-ydeevnen dynamisk. Docker-containere har dog ofte ikke direkte adgang til disse hardwareressourcer, hvilket fører til manglende filfejl, som det ses i fejlloggen.

I et typisk Linux-miljø kan CPU-skaleringsmekanismen ændres eller tilgås via /sys vejviser. Men i et containermiljø er denne adgang begrænset, medmindre den er eksplicit konfigureret. Denne begrænsning er det, der ofte får Docker til at fejle, når projekter forventer at interagere med værtsmaskinens CPU-funktioner. Uden korrekt adgang eller emulering kan containeren rapportere, at den ikke kan finde kritiske filer som f.eks scaling_cur_freq.

For at løse disse problemer er det afgørende at forstå, hvordan Linux håndterer CPU-regulatorer, og hvordan Docker isolerer hardwareressourcer. Løsningerne kan variere fra manuel oprettelse af filstubber i containeren til at ændre Docker-runtime-konfigurationen for at tillade mere direkte hardwareadgang. Udviklere skal være opmærksomme på disse begrænsninger, når de bygger eller implementerer containere på systemer, hvor direkte hardwareinteraktion er nødvendig.