Docker容器中怎么部署Java微服务
Docker容器中怎么部署Java微服务,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
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基本定位
要确定 docker 容器内存超限问题的直接原因并不难。直接进入docker容器,执行 top
命令,我们发现宿主机是一台8核16G的机器,而且 docker 并不会屏蔽这些信息,也就是 JVM 会认为自己工作于一台 16G 内存的机器上。而查看 demo 服务的 Dockerfile,发现运行服务时并没有对 JVM 的内存进行任何限制,于是 JVM 会根据默认的设置来工作 —— 最大堆内存为物理内存的1/4(这里的描述并不完全准确,因为 JVM 的默认堆内存大小限制比例其实是根据物理内存有所变化的,具体内容请自行搜索资料),而基于模板创建的 ServiceStage 流水线,在部署应用堆栈的时候会把 docker 容器的内存配额默认设置为 512M,于是容器就会在启动的时候内存超限了。至于以前没有碰到过这种问题的原因,只是因为以前没将这么高规格的 ECS 服务器用于流水线部署应用堆栈。
在查询过相关资料后,我们找到了两种问题解决方案,一个是直接在 jar 包运行命令里加上 -Xmx
参数来指定最大堆内存,不过这种方式只能将 JVM 堆内存限制为一个固定的值;另一个方法是在执行 jar 包时加上 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap
参数,让 JVM 能够感知到docker容器所设置的 cgroup
限制,相应地调整自身的堆内存大小,不过这个特性是 JDK 8u131 以上的版本才具备的。
最终,我们提醒 ServiceStage 流水线的同学将 CSEJavaSDK demo 的创建模板做了改进,在 Dockerfile 中将打包的基础镜像版本由原先的 java:8u111-jre-alpine
升级为了 openjdk:8u181-jdk-alpine
,并且在运行服务 jar 包的命令中加上了 -Xmx256m
参数。问题至此已经解决了。
3. 进一步的探究
虽然问题已经解决,但是在好奇心的驱使下,我还是打算自己找个 demo 实际去触发一下问题,另外看看从网上搜到的解决方法到底好不好用 : )
3.1 准备工作
创建云上工程
首先需要在华为云 ServiceStage 创建一个云上工程。
在 ServiceStage -> 应用开发 -> 微服务开发 -> 工程管理 -> 创建云上工程中,选择“基于模板创建”,语言选择 Java, 框架选择
CSE-Java (SpringMVC)
,部署系统选择“云容器引擎CCE”,给你的云上工程取一个名字,比如test-memo-consuming
,最后选择存放代码的仓库,就可以完成云上工程的创建了。之后云上工程会根据你的选项自动地生成脚手架代码,上传到你指定的代码仓库中,并且为你创建一条流水线,完成代码编译、构建、打包、归档镜像包的操作,并且使用打好的 docker 镜像包在 CCE 集群中部署一个应用堆栈。
创建云上工程和流水线不是本文的重点,我就不详细讲操作了 : )。同一个应用堆栈的实例可以部署多个,在这里为了实验方便就按照默认值1个来部署。
登录到 demo 服务所部署的容器,使用
curl
命令可以调用 demo 服务的 helloworld 接口,可以看到此时服务已经可以正常工作。增加实验代码
为了能够触发微服务实例消耗更多的内存,我在项目代码中增加了如下接口,当调用
/allocateMemory
接口时,微服务实例会不停申请内存,直到 JVM 抛出 OOM 错误或者容器内存超限被 kill 掉。private HashMap
cacheMap = new HashMap<>(); @GetMapping(value = "/allocateMemory") public String allocateMemory() { LOGGER.info("allocateMemory() is called"); try { for (long i = 0; true; ++i) { cacheMap.put("key"> 此时用来打镜像包的基础镜像是
openjdk:8u181-jdk-alpine
,jar 包启动命令中加上了-Xmx256m
参数。执行流水线,应用堆栈部署成功后,调用
/allocateMemory
接口触发微服务实例消耗内存,直到 JVM 抛出 OOM 错误,可以在 ServiceStage -> 应用上线 -> 应用管理中选择相应的应用,点击进入概览页面,查看应用使用内存的情况。应用使用的内存从 800M+ 陡然下降的时间点就是我重新打包部署的时间,而之后由于调用
/allocateMemory
接口,内存占用量上升到了接近 400M,并且在这个水平稳定了下来,显示-Xmx256m
参数发挥了预期的作用。
3.2 复现问题
现在将 demo 工程中的 Dockerfile 修改一下,将基础镜像改为 java:8u111-jre-alpine
,并且删除启动命令中的-Xmx256m
参数,将其提交为noLimit_oldBase
分支,推送到代码仓库中。然后编辑流水线,将 source 阶段的任务所使用的代码分支改为noLimit_oldBase
分支,保存并重新运行流水线,将新的代码打包部署到应用堆栈中。
在微服务实例列表中查询到新的微服务实例的 endpoint IP 后,调用/allocateMemory
接口,观察内存情况,内存从接近 400M 突然掉下去一下,然后又上升到约 450M 的时间点就是修改代码后的微服务实例部署成功的时间点,之后内存占用量突然下跌就是因为调用/allocateMemory
接口导致容器内存超限被 kill 掉了。
如果你事先使用docker logs -f
命令查看容器日志的话,那么日志大概是这个样子的
2018-11-23 15:40:04,920 INFO SCBEngine:152 - receive MicroserviceInstanceRegisterTask event, check instance Id... 2018-11-23 15:40:04,920 INFO SCBEngine:154 - instance registry succeeds for the first time, will send AFTER_REGISTRY event. 2018-11-23 15:40:04,925 WARN VertxTLSBuilder:116 - keyStore [server.p12] file not exist, please check! 2018-11-23 15:40:04,925 WARN VertxTLSBuilder:136 - trustStore [trust.jks] file not exist, please check! 2018-11-23 15:40:04,928 INFO DataFactory:62 - Monitor data sender started. Configured data providers is {com.huawei.paas.cse.tcc.upload.TransactionMonitorDataProvider,com.huawei.paas.monitor.HealthMonitorDataProvider,} 2018-11-23 15:40:04,929 INFO ServiceCenterTask:51 - read MicroserviceInstanceRegisterTask status is FINISHED 2018-11-23 15:40:04,939 INFO TestmemoconsumingApplication:57 - Started TestmemoconsumingApplication in 34.81 seconds (JVM running for 38.752) 2018-11-23 15:40:14,943 INFO AbstractServiceRegistry:258 - find instances[1] from service center success. service=default/CseMonitoring/latest, old revision=null, new revision=28475010.1 2018-11-23 15:40:14,943 INFO AbstractServiceRegistry:266 - service id=8b09a7085f4011e89f130255ac10470c, instance id=8b160d485f4011e89f130255ac10470c, endpoints=[rest://100.125.0.198:30109?sslEnabled=true] 2018-11-23 15:40:34,937 INFO ServiceCenterTaskMonitor:39 - sc task interval changed from -1 to 30 2018-11-23 15:47:03,823 INFO SPIServiceUtils:76 - Found SPI service javax.ws.rs.core.Response$StatusType, count=0. 2018-11-23 15:47:04,657 INFO TestmemoconsumingImpl:39 - allocateMemory() is called Killed
可以看到allocateMemory
方法被调用,然后 JVM 还没来得及抛出 OOM 错误,整个容器就被 kill 掉了。
这里也给大家提了一个醒:不要以为自己的服务容器能启动起来就万事大吉了,如果没有特定的限制,JVM 会在运行时继续申请堆内存,也有可能造成内存用量超过 docker 容器的配额!
3.3 让 JVM 感知 cgroup 限制
前文提到还有另外一种方法解决 JVM 内存超限的问题,这种方法可以让 JVM 自动感知 docker 容器的 cgroup
限制,从而动态的调整堆内存大小,感觉挺不错的。我们也来试一下这种方法,看看效果如何 ; )
回到demo项目代码的master
分支,将 Dockerfile 中启动命令参数的-Xmx256m
替换为-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap
,提交为useCGroupMemoryLimitForHeap
分支,推送到代码仓库里。再次运行流水线进行构建部署。
等 demo 服务部署成功后,再次调用/allocateMemory
接口,容器的内存占用情况如上图所示(最右边的那一部分连续曲线),内存上升到一定程度后,JVM 抛出了 OOM 错误,没有继续申请堆内存。看来这种方式也是有效果的。不过,仔细观察容器的内存占用情况,可以发现容器所使用的内存仅为不到 300M,而我们对于这个容器的内存配额限制为 512M,也就是还有 200M+ 是闲置的,并不会被 JVM 利用。这个利用率,比起上文中直接设置-Xmx256m
的内存利用率要低 : ( 。推测是因为 JVM 并不会感知到自己是部署在一个 docker 容器里的,所以它把当前的环境当成一个物理内存只有 512M 的物理机,按照比例来限制自己的最大堆内存,另一部分就被闲置了。
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