Lösning av scaling_cur_freq & scaling_max_freq-felet i Ubuntu Docker Containers

Felsökning av frekvensskalningsfel i Ubuntu Docker-behållare

När du arbetar med Docker-behållare på en Ubuntu 20.04-bas, särskilt de som involverar externa projekt, kan oväntade fel uppstå. Ett sådant problem uppstår när systemet försöker hitta filer som scaling_cur_freq och scaling_max_freq men misslyckas, vilket orsakar exekveringsfel.

Det här problemet kan vara särskilt förvirrande om du inte är bekant med frekvensskalningsmekanismer i Linux eller om du kör en proprietär behållare. Många användare stöter på detta när de försöker utföra specifika kommandon eller starta en Docker-behållare.

Kärnan i problemet ligger i interaktionen mellan den containeriserade miljön och värddatorns hårdvara, särskilt CPU-frekvensskalningsfunktioner, som inte alltid är tillgängliga i containrar. Lösningar på detta är ofta svårfångade och spridda över olika källor.

I den här guiden kommer vi att utforska varför det här felet inträffar, oavsett om det är relaterat till din Docker-installation eller den underliggande Linux-miljön, och vilka potentiella lösningar som kan användas. Vi kommer också att diskutera ett liknande problem med Chrome-installation på AWS EC2 Linux-instanser och varför deras fix kanske inte gäller här.

Analysera frekvensskalningsfellösningarna

Skripten som tillhandahållits tidigare tjänar till att lösa problemet med saknade CPU-frekvensskalningsfiler som t.ex scaling_cur_freq och scaling_max_freq, som är väsentliga för vissa processer i Docker-behållare. Dessa filer finns vanligtvis i /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq katalogen, men i containeriserade miljöer, särskilt på Ubuntu 20.04, kanske de inte är tillgängliga. Bash-skriptet åtgärdar detta genom att kontrollera om dessa filer finns och skapa stubbar om de saknas. Detta säkerställer att behållaren kan fortsätta med sina operationer utan att stöta på fel relaterade till dessa saknade systemfiler.

Skalskriptet använder en loop för att bläddra igenom de nödvändiga filerna, och om några saknas skapar det dem med hjälp av röra kommando. Detta tillvägagångssätt är enkelt men effektivt och säkerställer att filerna är tillgängliga vid behov utan att kräva omfattande modifieringar av systemet. Det gör också att skriptet enkelt kan anpassas för andra miljöer där frekvensskalning inte är korrekt konfigurerad. Genom att lägga till loggning eller ytterligare felkontrollfunktioner kan skriptet förbättras ytterligare för produktionsmiljöer.

Python-lösningen tar ett annat tillvägagångssätt genom att utnyttja os.path.isfile() metod för att kontrollera om de nödvändiga filerna finns. Om de inte gör det loggas felet till en fil för enklare felsökning. Denna metod är mer lämpad för situationer där detaljerad loggning krävs, eller där projektet kan behöva integreras i ett större Python-baserat system. Dessutom gör Pythons modularitet och läsbarhet det lättare att skala den här lösningen över flera projekt, speciellt om flera filer behöver kontrolleras eller skapas.

Slutligen automatiserar Dockerfile-lösningen processen för att skapa filer under byggfasen av Docker-behållaren. Detta säkerställer att de nödvändiga katalogerna och filerna alltid är närvarande innan behållaren startar, vilket undviker körtidsproblem. Genom att använda kommandon som SIKT och chmod, hanterar Dockerfilen behörigheter och filskapande direkt i containerns miljö. Denna metod är idealisk för att säkerställa konsekvent distribution över olika servrar eller molnmiljöer där systemkonfigurationen kan skilja sig åt. Att kombinera dessa tillvägagångssätt erbjuder robusta lösningar för ett vanligt containeriserat 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"]

Förstå CPU-frekvensskalning och containerbegränsningar

En annan kritisk aspekt av scaling_cur_freq och scaling_max_freq problemet är hur Docker-containrar hanterar hårdvaruinteraktioner, särskilt med CPU-frekvensskalning i Linux-miljöer. Dessa skalningsfiler är en del av Linux-kärnans CPU-styrningsfunktion, som justerar CPU-prestanda dynamiskt. Docker-containrar har dock ofta inte direkt åtkomst till dessa hårdvaruresurser, vilket leder till saknade filfel, vilket kan ses i felloggen.

I en typisk Linux-miljö kan CPU-skalningsmekanismen modifieras eller nås via /sys katalog. Inom en containermiljö är dock denna åtkomst begränsad om den inte uttryckligen konfigurerats. Denna begränsning är det som ofta gör att Docker misslyckas när projekt förväntar sig att interagera med värddatorns CPU-funktioner. Utan korrekt åtkomst eller emulering kan behållaren rapportera att den inte kan hitta viktiga filer som scaling_cur_freq.

För att lösa dessa problem är det avgörande att förstå hur Linux hanterar CPU-regulatorer och hur Docker isolerar hårdvaruresurser. Lösningarna kan sträcka sig från att manuellt skapa filstubbar i behållaren till att ändra Docker runtime-konfigurationen för att ge mer direkt åtkomst till hårdvaran. Utvecklare måste vara uppmärksamma på dessa begränsningar när de bygger eller distribuerar containrar på system där direkt hårdvaruinteraktion är nödvändig.