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这篇文章主要介绍了linux中Docker容器内的监控命令数据修正思路，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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思路概述：编写linux c代码，生成对应的动态链接库（so文件），通过LDPRELOAD实现对/proc文件系统访问的劫持。劫持之后，实现容器内正确的数据计算逻辑，并生成对应的/proc文件放到容器内/tmp/proc目录，劫持后对应的命令的数据来源就从/tmp/proc/*中获取。
下文以劫持/proc/meminfo为例进行说明：
###编写hijack_meminfo.c，用于劫持/proc/meminfo的open操作，从而劫持free命令的输出。
#define _GNU_SOURCE #include#include #include #include int open( const char * pathname, int flags) { typeof(open) *old_open; old_open = dlsym(RTLD_NEXT, "open"); //printf("in my hijack open!"); // 劫持/proc/meminfo的open char *s_meminfo = strstr(pathname, "/proc/meminfo"); if (s != NULL) { /* TODO:调用自己开发的容器meminfo信息收集函数，生成meminfo到容器目录/tmp/proc/meminfo */ (*old_open)("/tmp/proc/meminfo", flags); } else { (*old_open)(pathname, flags); } }
###编译hijack_meminfo.c，生成动态链接库libhijack_meminfo.so。
$ gcc -shared -fPIC hijack_meminfo.c -o libhijack_meminfo.so -ldl
###将libhijack_meminfo.so的全路径配置到环境变量LD_PRELOAD，系统会进行open函数的劫持。
$ export LD_PRELOAD=
pwd/libhijack_meminfo.so
###为了测试和便于观察，我们将手动生成文件/tmp/proc/meminfo。
MemTotal: 999 kB MemFree: 999 kB MemAvailable: 999 kB Buffers: 999 kB Cached: 999 kB SwapCached: 0 kB Active: 999 kB Inactive: 999 kB Active(anon): 999 kB Inactive(anon): 999 kB Active(file): 999 kB Inactive(file): 999 kB Unevictable: 999 kB Mlocked: 999 kB SwapTotal: 999 kB SwapFree: 999 kB Dirty: 999 kB Writeback: 999 kB AnonPages: 999 kB Mapped: 999 kB Shmem: 999 kB Slab: 999 kB SReclaimable: 999 kB SUnreclaim: 999 kB KernelStack: 999 kB PageTables: 999 kB NFS_Unstable: 999 kB Bounce: 999 kB WritebackTmp: 999 kB CommitLimit: 999 kB Committed_AS: 999 kB VmallocTotal: 999 kB VmallocUsed: 999 kB VmallocChunk: 999 kB HardwareCorrupted: 999 kB AnonHugePages: 999 kB CmaTotal: 999 kB CmaFree: 999 kB HugePages_Total: 999 HugePages_Free: 999 HugePages_Rsvd: 999 HugePages_Surp: 999 Hugepagesize: 999 kB DirectMap4k: 999 kB DirectMap2M: 999 kB
###执行free/top命令, 观察是否劫持/proc/meminfo成功。
根据这个思路，我们分析了常用的监控命令(free, top, iostat, vmstat, sar, df, uptime等)数据计算方法，对相关/proc文件进行了open/fopen 的劫持，并重新根据容器内对应的cgroup fs 数据重新计算的这些监控命令的监控数据。
因为我们有些场景是胖容器的场景，运维需要像监控VM/PM一样的监控docker容器，因此才会需要我们去对容器内的监控命令进行修正。
在这里，我要推荐一个携程的一个开源项目docker-monitor-injector，我们也是参考它的思路进行开发的。为什么没有直接使用它呢？因为docker-monitor-injector修正的监控命令还不够多，不能满足我们的需求，于是我们就在这基础进行了增量开发。
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“linux中Docker容器内的监控命令数据修正思路”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
