Kļūdas scaling_cur_freq un scaling_max_freq atrisināšana Ubuntu Docker konteineros

Frekvences mērogošanas kļūdu problēmu novēršana Ubuntu Docker konteineros

Strādājot ar Docker konteineriem uz Ubuntu 20.04 bāzes, īpaši tiem, kas saistīti ar ārējiem projektiem, var rasties neparedzētas kļūdas. Viena no šādām problēmām rodas, kad sistēma mēģina atrast tādus failus kā scaling_cur_freq un mērogošanas_maksimālais_biežums bet neizdodas, radot izpildes kļūdas.

Šī problēma var būt īpaši mulsinoša, ja neesat pazīstams ar frekvences mērogošanas mehānismiem operētājsistēmā Linux vai ja izmantojat patentētu konteineru. Daudzi lietotāji ar to saskaras, mēģinot izpildīt noteiktas komandas vai startēt Docker konteineru.

Problēmas pamatā ir mijiedarbība starp konteinerizēto vidi un resursdatora aparatūru, jo īpaši CPU frekvences mērogošanas līdzekļiem, kas ne vienmēr ir pieejami konteineros. Risinājumi šim jautājumam bieži ir nenotverami un izkaisīti dažādos avotos.

Šajā rokasgrāmatā mēs izpētīsim, kāpēc šī kļūda rodas, vai tā ir saistīta ar jūsu Docker iestatīšanu vai pamatā esošo Linux vidi un kādus iespējamos risinājumus var izmantot. Mēs arī apspriedīsim līdzīgu problēmu ar Chrome instalēšanu AWS EC2 Linux gadījumos un to, kāpēc to labojums šeit var nebūt spēkā.

Frekvences mērogošanas kļūdu risinājumu analīze

Iepriekš sniegtie skripti palīdz atrisināt trūkstošo CPU frekvences mērogošanas failu problēmu, piemēram, scaling_cur_freq un mērogošanas_maksimālais_biežums, kas ir būtiski noteiktiem procesiem Docker konteineros. Šie faili parasti ir atrodami /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq direktorijā, taču konteinerizētās vidēs, īpaši Ubuntu 20.04, tie var nebūt pieejami. Bash skripts to novērš, pārbaudot šo failu esamību un izveidojot nepilnības, ja to trūkst. Tas nodrošina, ka konteiners var turpināt savas darbības, neradot kļūdas, kas saistītas ar šiem trūkstošajiem sistēmas failiem.

Apvalka skripts izmanto cilpu, lai pārvietotos pa nepieciešamajiem failiem, un, ja tādu trūkst, tas tos izveido, izmantojot pieskarties komandu. Šī pieeja ir vienkārša, taču efektīva, nodrošinot, ka faili ir pieejami, kad nepieciešams, neprasot lielas sistēmas modifikācijas. Tas arī ļauj skriptu viegli pielāgot citām vidēm, kur frekvences mērogošana nav pareizi konfigurēta. Pievienojot reģistrēšanas vai papildu kļūdu pārbaudes līdzekļus, skriptu var vēl vairāk uzlabot ražošanas vidēm.

Python risinājums izmanto atšķirīgu pieeju, izmantojot os.path.isfile() metode, lai pārbaudītu, vai nepieciešamie faili pastāv. Ja tā nav, kļūda tiek reģistrēta failā, lai atvieglotu problēmu novēršanu. Šī metode ir vairāk piemērota situācijām, kad ir nepieciešama detalizēta reģistrēšana vai projekts, iespējams, ir jāintegrē lielākā Python balstītā sistēmā. Turklāt Python modularitāte un lasāmība atvieglo šī risinājuma mērogošanu vairākos projektos, īpaši, ja ir jāpārbauda vai jāizveido vairāki faili.

Visbeidzot, Dockerfile risinājums automatizē faila izveides procesu Docker konteinera veidošanas fāzē. Tas nodrošina, ka nepieciešamie direktoriji un faili vienmēr ir pieejami pirms konteinera palaišanas, izvairoties no izpildlaika problēmām. Izmantojot tādas komandas kā RUN un chmod, Dockerfile pārvalda atļaujas un failu izveidi tieši konteinera vidē. Šī metode ir ideāli piemērota, lai nodrošinātu konsekventu izvietošanu dažādos serveros vai mākoņa vidēs, kur sistēmas konfigurācija var atšķirties. Šo pieeju apvienošana piedāvā stabilus risinājumus kopējai konteinerizētai Linux problēmai.

#!/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"]

Izpratne par CPU frekvences mērogošanu un konteineru ierobežojumiem

Vēl viens kritisks aspekts scaling_cur_freq un mērogošanas_maksimālais_biežums problēma ir tā, kā Docker konteineri apstrādā aparatūras mijiedarbību, jo īpaši ar CPU frekvences mērogošanu Linux vidēs. Šie mērogošanas faili ir daļa no Linux kodola CPU regulatora funkcijas, kas dinamiski pielāgo CPU veiktspēju. Tomēr Docker konteineriem bieži nav tiešas piekļuves šiem aparatūras resursiem, kā rezultātā rodas trūkstošo failu kļūdas, kā redzams kļūdu žurnālā.

Tipiskā Linux vidē CPU mērogošanas mehānismu var modificēt vai piekļūt, izmantojot /sys direktoriju. Tomēr konteinerizētā vidē šī piekļuve ir ierobežota, ja vien tā nav īpaši konfigurēta. Šis ierobežojums bieži izraisa Docker neveiksmi, kad projekti sagaida mijiedarbību ar resursdatora CPU funkcijām. Ja nav atbilstošas ​​piekļuves vai emulācijas, konteiners var ziņot, ka nevar atrast tādus svarīgus failus kā scaling_cur_freq.

Lai atrisinātu šīs problēmas, ir ļoti svarīgi saprast, kā Linux apstrādā CPU pārvaldniekus un kā Docker izolē aparatūras resursus. Risinājumi var būt dažādi, sākot no manuālas failu stublu izveides konteinerā līdz Docker izpildlaika konfigurācijas modificēšanai, lai nodrošinātu tiešāku piekļuvi aparatūrai. Izstrādātājiem ir jāņem vērā šie ierobežojumi, veidojot vai izvietojot konteinerus sistēmās, kurās nepieciešama tieša aparatūras mijiedarbība.