keycloak~容器重启的分析

观察重启时刻的CPU情况

观察网络情况

文件IO读

文件IO写

分析

感觉应该是有大量日志写入日志文件，导致文件IO过高，从而导致CPU过高，容器导致重启；后续将文件日志改为stdout标准输出，进行观察

1. 为什么高文件IO会导致CPU升高

• A. 系统调用开销
  • 每次文件读写都需要从用户态切换到内核态
  • 频繁的系统调用会消耗大量CPU时间
• B. 内核处理开销
  • 文件系统元数据操作（inode更新、目录查找）
  • 页缓存管理（内存页面分配、回收）
  • 块设备I/O调度和队列管理
• C. JVM/应用程序开销
  • 文件读写缓冲区的创建和销毁
  • 字符编码/解码（特别是文本文件）
  • 加锁/解锁操作（多线程访问文件时）

建议和优化

是的，文件IO非常高时，确实会导致容器CPU升高。这是一个常见的性能问题，尤其在K8s环境中更为明显。以下是详细解释：

1. 为什么高文件IO会导致CPU升高

A. 系统调用开销

• 每次文件读写都需要从用户态切换到内核态
• 频繁的系统调用会消耗大量CPU时间

B. 内核处理开销

• 文件系统元数据操作（inode更新、目录查找）
• 页缓存管理（内存页面分配、回收）
• 块设备I/O调度和队列管理

C. JVM/应用程序开销

• 文件读写缓冲区的创建和销毁
• 字符编码/解码（特别是文本文件）
• 加锁/解锁操作（多线程访问文件时）

2. 在容器环境中的额外开销

A. 存储驱动开销

# 不同存储驱动的CPU开销（从低到高）
vfs (最高CPU开销) > overlay2 > aufs > devicemapper > zfs

B. 文件系统层开销

• OverlayFS：多层文件系统的合并操作
• 写时复制(CoW)：每次写操作可能涉及复制整个文件

C. 网络存储额外开销

如果使用网络存储（NFS、Ceph、EBS等）：

网络协议栈处理: 协议解析、加密/解密、压缩/解压
网络I/O中断: 频繁的中断处理消耗CPU

3. Java应用程序特有的IO问题

A. 同步阻塞IO

// 传统阻塞IO - 高CPU消耗
try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(file))) {
    String line;
    while ((line = br.readLine()) != null) {  // 每次readLine都是系统调用
        // 处理逻辑
    }
}

B. 不恰当的缓冲区设置

// 小缓冲区导致频繁系统调用
FileInputStream fis = new FileInputStream(file);
byte[] buffer = new byte[1024];  // 太小了！
while (fis.read(buffer) != -1) {
    // 每次只读1KB，需要多次系统调用
}

C. 日志记录不当

// 过度日志记录
logger.debug("Processing item: " + item + " with details: " + details);  // 字符串拼接
// 应该使用
if (logger.isDebugEnabled()) {
    logger.debug("Processing item: {} with details: {}", item, details);
}

4. K8s环境中的诊断方法

A. 监控指标

# 查看容器CPU使用
kubectl top pods

# 查看节点IO压力
kubectl describe nodes | grep -A 10 "Allocated resources"

# 进入容器查看
kubectl exec -it <pod-name> -- bash

B. 使用监控工具

# Prometheus + Grafana 监控
io_rate: rate(node_disk_read_bytes_total[5m]) + rate(node_disk_written_bytes_total[5m])
cpu_usage: rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m]) * 100

C. 诊断命令

# 查看进程IO情况
kubectl exec <pod-name> -- iotop -o -P

# 查看系统调用
kubectl exec <pod-name> -- strace -c -p <pid>

# 查看文件描述符
kubectl exec <pod-name> -- lsof -p <pid>
ls -la /proc/<pid>/fd/

5. 优化建议

A. 应用程序优化

// 1. 使用合适的缓冲区
private static final int BUFFER_SIZE = 8192;  // 8KB缓冲区
try (BufferedInputStream bis = new BufferedInputStream(
        new FileInputStream(file), BUFFER_SIZE)) {
    // 处理
}

// 2. 异步IO（Java NIO.2）
Path path = Paths.get("largefile.txt");
AsynchronousFileChannel channel = AsynchronousFileChannel.open(path, READ);
ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(8192);
Future<Integer> result = channel.read(buffer, 0);

// 3. 使用内存映射文件
FileChannel channel = FileChannel.open(path, StandardOpenOption.READ);
MappedByteBuffer buffer = channel.map(
    FileChannel.MapMode.READ_ONLY, 0, channel.size());

B. JVM优化

# 调整JVM参数
-Xms2g -Xmx2g  # 避免频繁GC导致IO停顿
-XX:+UseG1GC   # G1垃圾收集器对IO密集型应用更友好
-XX:MaxGCPauseMillis=200
-XX:+UseStringDeduplication  # 减少字符串内存占用

C. 容器配置优化

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: high-io-app
spec:
  containers:
  - name: app
    image: myapp:latest
    resources:
      limits:
        cpu: "2"
        memory: "4Gi"
      requests:
        cpu: "1"
        memory: "2Gi"
    # 设置合适的CPU调度策略
    securityContext:
      sysctls:
      - name: net.core.somaxconn
        value: "1024"
    # 挂载优化后的存储
    volumeMounts:
    - mountPath: /data
      name: data-volume
  volumes:
  - name: data-volume
    emptyDir:
      medium: Memory  # 使用tmpfs内存文件系统
      sizeLimit: 1Gi

D. 文件系统优化

# 选择合适的存储类
kind: StorageClass
apiVersion: storage.k8s.io/v1
metadata:
  name: fast-ssd
provisioner: kubernetes.io/aws-ebs
parameters:
  type: gp3  # 使用SSD存储
  iops: "3000"
  throughput: "125"

# 或使用本地SSD
volumes:
- name: local-ssd
  hostPath:
    path: /mnt/ssd
    type: Directory

E. 日志优化

# 使用异步日志框架
dependencies:
  - logback-classic
  - disruptor  # Logback异步日志

# logback.xml配置
<appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
  <queueSize>1024</queueSize>
  <discardingThreshold>0</discardingThreshold>
  <appender-ref ref="FILE" />
</appender>

6. 紧急应对措施

A. 临时缓解

# 1. 调整进程优先级
kubectl exec <pod-name> -- renice -n 10 -p <pid>

# 2. 限制IO带宽
kubectl exec <pod-name> -- ionice -c 2 -n 7 -p <pid>

# 3. 临时增加CPU限制
kubectl patch pod <pod-name> -p '{"spec":{"containers":[{"name":"app","resources":{"limits":{"cpu":"4"}}}]}}'

总结

在K8s容器中，高文件IO确实会导致CPU升高，主要原因包括：

1. 系统调用频繁
2. 内核处理开销
3. 容器存储驱动开销
4. JVM应用程序自身开销