Усунення помилок scaling_cur_freq і scaling_max_freq у контейнерах Docker Ubuntu

Усунення помилок масштабування частоти в контейнерах докерів Ubuntu

Під час роботи з контейнерами Docker на базі Ubuntu 20.04, особливо з зовнішніми проектами, можуть виникати несподівані помилки. Одна з таких проблем виникає, коли система намагається знайти такі файли scaling_cur_freq і scaling_max_freq але не вдається, викликаючи помилки виконання.

Ця проблема може бути особливо заплутаною, якщо ви не знайомі з механізмами масштабування частоти в Linux або якщо ви використовуєте власний контейнер. Багато користувачів стикаються з цим, коли намагаються виконати певні команди або запустити контейнер Docker.

Суть проблеми полягає у взаємодії між контейнерним середовищем і апаратним забезпеченням хост-машини, зокрема функціями масштабування частоти ЦП, які не завжди доступні в контейнерах. Рішення цього часто невловимі та розкидані по різних джерелах.

У цьому посібнику ми дослідимо, чому виникає ця помилка, чи пов’язана вона з вашими налаштуваннями Docker чи базовим середовищем Linux, а також які потенційні рішення можна застосувати. Ми також обговоримо подібну проблему з інсталяцією Chrome на екземплярах AWS EC2 Linux і чому їх виправлення тут може не застосовуватися.

Аналіз вирішення помилок масштабування частоти

Надані раніше сценарії служать для вирішення проблеми відсутності файлів масштабування частоти процесора, таких як scaling_cur_freq і scaling_max_freq, які необхідні для певних процесів у контейнерах Docker. Ці файли зазвичай знаходяться в /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq каталогу, але в контейнерних середовищах, особливо в Ubuntu 20.04, вони можуть бути недоступні. Сценарій bash вирішує це, перевіряючи існування цих файлів і створюючи заглушки, якщо вони відсутні. Це гарантує, що контейнер може продовжувати свої операції, не стикаючись з помилками, пов’язаними з цими відсутніми системними файлами.

Сценарій оболонки використовує цикл для циклічного перегляду потрібних файлів, і якщо якісь відсутні, він створює їх за допомогою дотик команда. Цей підхід є простим, але ефективним, гарантуючи, що файли будуть доступні, коли це необхідно, не вимагаючи значних модифікацій системи. Це також дозволяє легко адаптувати сценарій для інших середовищ, де частотне масштабування не налаштоване належним чином. Додавши журналювання або додаткові функції перевірки помилок, сценарій можна додатково покращити для робочих середовищ.

Рішення Python використовує інший підхід, використовуючи os.path.isfile() метод перевірки наявності необхідних файлів. Якщо вони цього не роблять, він записує помилку у файл для легшого усунення несправностей. Цей метод більше підходить для ситуацій, коли потрібне детальне журналювання або коли проект може потребувати інтеграції у більшу систему на основі Python. Крім того, модульність і читабельність Python полегшують масштабування цього рішення в кількох проектах, особливо якщо потрібно перевірити або створити кілька файлів.

Нарешті, рішення Dockerfile автоматизує процес створення файлів на етапі збирання контейнера Docker. Це гарантує, що необхідні каталоги та файли завжди присутні перед запуском контейнера, уникаючи будь-яких проблем під час виконання. Використовуючи такі команди, як БІГАТИ і chmod, Dockerfile керує дозволами та створенням файлів безпосередньо в середовищі контейнера. Цей метод ідеально підходить для забезпечення узгодженого розгортання на різних серверах або хмарних середовищах, де конфігурація системи може відрізнятися. Поєднання цих підходів пропонує надійні рішення для поширеної контейнерної проблеми Linux.

#!/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"]

Розуміння масштабування частоти процесора та обмежень контейнера

Ще один критичний аспект scaling_cur_freq і scaling_max_freq Проблема полягає в тому, як контейнери Docker обробляють взаємодію апаратного забезпечення, зокрема з масштабуванням частоти процесора в середовищах Linux. Ці файли масштабування є частиною функції керування процесором ядра Linux, яка динамічно регулює продуктивність ЦП. Однак контейнери Docker часто не мають прямого доступу до цих апаратних ресурсів, що призводить до помилок відсутніх файлів, як видно з журналу помилок.

У типовому середовищі Linux механізм масштабування ЦП можна змінити або отримати доступ через /sys каталог. Однак у контейнеризованому середовищі цей доступ обмежено, якщо його не налаштовано явно. Саме це обмеження часто призводить до збою Docker, коли проекти очікують взаємодії з функціями ЦП хост-машини. Без належного доступу чи емуляції контейнер може повідомити, що не може знайти критичні файли, наприклад scaling_cur_freq.

Щоб вирішити ці проблеми, важливо зрозуміти, як Linux обробляє регулятори ЦП і як Docker ізолює апаратні ресурси. Рішення можуть варіюватися від ручного створення заглушок файлів у контейнері до зміни конфігурації середовища виконання Docker для забезпечення більш прямого доступу до обладнання. Розробники повинні пам’ятати про ці обмеження під час створення або розгортання контейнерів у системах, де потрібна пряма взаємодія апаратного забезпечення.