Løse scaling_cur_freq & scaling_max_freq-feilen i Ubuntu Docker Containers

Feilsøking av frekvensskaleringsfeil i Ubuntu Docker-beholdere

Når du arbeider med Docker-beholdere på en Ubuntu 20.04-base, spesielt de som involverer eksterne prosjekter, kan det oppstå uventede feil. Et slikt problem oppstår når systemet prøver å finne filer som scaling_cur_freq og scaling_max_freq men mislykkes, noe som forårsaker utførelsesfeil.

Dette problemet kan være spesielt forvirrende hvis du ikke er kjent med frekvensskaleringsmekanismer i Linux eller hvis du kjører en proprietær container. Mange brukere møter dette når de prøver å utføre spesifikke kommandoer eller starte en Docker-beholder.

Kjernen av problemet ligger i samspillet mellom det containeriserte miljøet og vertsmaskinens maskinvare, spesielt CPU-frekvensskaleringsfunksjoner, som ikke alltid er tilgjengelige i containere. Løsninger på dette er ofte unnvikende og spredt over ulike kilder.

I denne veiledningen vil vi utforske hvorfor denne feilen oppstår, enten den er relatert til Docker-oppsettet eller det underliggende Linux-miljøet, og hvilke potensielle løsninger som kan brukes. Vi vil også diskutere et lignende problem med Chrome-installasjon på AWS EC2 Linux-forekomster og hvorfor deres rettelse kanskje ikke gjelder her.

Analyse av frekvensskaleringsfeilløsningene

Skriptene som ble gitt tidligere tjener til å løse problemet med manglende CPU-frekvensskaleringsfiler som f.eks scaling_cur_freq og skalering_maks_frekv, som er avgjørende for visse prosesser i Docker-containere. Disse filene finnes vanligvis i /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq katalogen, men i containeriserte miljøer, spesielt på Ubuntu 20.04, er de kanskje ikke tilgjengelige. Bash-skriptet adresserer dette ved å se etter eksistensen av disse filene og lage stubber hvis de mangler. Dette sikrer at beholderen kan fortsette med operasjonene sine uten å støte på feil relatert til disse manglende systemfilene.

Skallskriptet bruker en løkke for å bla gjennom de nødvendige filene, og hvis noen mangler, oppretter det dem ved å bruke røre kommando. Denne tilnærmingen er enkel, men effektiv, og sikrer at filene er tilgjengelige ved behov uten å kreve omfattende modifikasjoner av systemet. Det gjør det også mulig å enkelt tilpasse skriptet for andre miljøer der frekvensskalering ikke er riktig konfigurert. Ved å legge til logging eller ekstra feilkontrollfunksjoner, kan skriptet forbedres ytterligere for produksjonsmiljøer.

Python-løsningen tar en annen tilnærming ved å utnytte os.path.isfile() metode for å sjekke om de nødvendige filene finnes. Hvis de ikke gjør det, logger den feilen til en fil for enklere feilsøking. Denne metoden er mer egnet for situasjoner der detaljert logging er nødvendig, eller hvor prosjektet kanskje må integreres i et større Python-basert system. I tillegg gjør Pythons modularitet og lesbarhet det enklere å skalere denne løsningen på tvers av flere prosjekter, spesielt hvis flere filer må kontrolleres eller opprettes.

Til slutt automatiserer Dockerfile-løsningen filopprettingsprosessen under byggefasen av Docker-beholderen. Dette sikrer at de nødvendige katalogene og filene alltid er tilstede før beholderen starter, og unngår kjøretidsproblemer. Ved å bruke kommandoer som LØP og chmod, administrerer Dockerfile tillatelser og filoppretting direkte i beholderens miljø. Denne metoden er ideell for å sikre konsistent distribusjon på tvers av ulike servere eller skymiljøer der systemkonfigurasjonen kan variere. Å kombinere disse tilnærmingene gir robuste løsninger for et vanlig containerisert 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"]

Forstå CPU-frekvensskalering og containerbegrensninger

Et annet kritisk aspekt ved scaling_cur_freq og skalering_maks_frekv problemet er hvordan Docker-containere håndterer maskinvareinteraksjoner, spesielt med CPU-frekvensskalering i Linux-miljøer. Disse skaleringsfilene er en del av Linux-kjernens CPU-regulatorfunksjon, som justerer CPU-ytelsen dynamisk. Docker-containere har imidlertid ofte ikke direkte tilgang til disse maskinvareressursene, noe som fører til manglende filfeil, som vist i feilloggen.

I et typisk Linux-miljø kan CPU-skaleringsmekanismen modifiseres eller få tilgang til via /sys katalog. I et containerisert miljø er imidlertid denne tilgangen begrenset med mindre den er eksplisitt konfigurert. Denne begrensningen er det som ofte får Docker til å mislykkes når prosjekter forventer å samhandle med vertsmaskinens CPU-funksjoner. Uten riktig tilgang eller emulering kan beholderen rapportere at den ikke finner kritiske filer som scaling_cur_freq.

For å løse disse problemene er det avgjørende å forstå hvordan Linux håndterer CPU-regulatorer og hvordan Docker isolerer maskinvareressurser. Løsningene kan variere fra å manuelt lage filstubber i beholderen til å endre Docker-runtime-konfigurasjonen for å tillate mer direkte maskinvaretilgang. Utviklere må være oppmerksomme på disse begrensningene når de bygger eller distribuerer containere på systemer der direkte maskinvareinteraksjon er nødvendig.