Cloud Run 上的容器内存管理和 OOM答案

【问题标题】：Container memory management and OOMs on Cloud RunCloud Run 上的容器内存管理和 OOM
【发布时间】：2020-11-02 18:26:21
【问题描述】：

在了解运行容器时如何计算内存利用率方面需要帮助。

假设我们有一个基于 Ubuntu 18.04 的容器，我们在另一个 Ubuntu 18.04 中运行该容器，该操作系统与相同的操作系统。有以下选项 -

docker run -it -p 8080:8080 --cpus 2 --memory 2048m

现在的问题是，当我们使用容器在本地机器上运行时，相同的进程在没有 OOM 的情况下运行良好。但是，当我们将相同的容器和进程放入谷歌云运行时，容器内存不足。所以这里的问题是

在 cloudrun 上运行时，我们是否可以通过将系统更改为任何其他平台来解决此问题？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

正如@Dustin 所说，如果您将文件写入/修改到 Cloud Run 上的本地磁盘，它将计入您的可用内存。这很可能是问题所在。

但是，如果您的代码（或您导入的模块，例如 Google Cloud 客户端库）在您的笔记本电脑和已部署的应用程序上遵循不同的代码路径，这也可能是 OOM 的原因。
容器不运行操作系统。基于ubuntu:18.10 图像的容器图像不提供内存优化（或利用共享动态库缓存）。

它只是让您的应用使用该基础映像上可用的二进制文件和动态库，并使用该发行版的包管理器。同样，您无法控制 Cloud Run 在其上运行容器的主机。

另请注意，Cloud Run 上的当前内存限制为 2 GB，但很快就会增加到 4 GB。

【讨论】：

感谢您的详细回答。我们现在正在修改我们的方法。似乎 gradle 下载一堆 jar 导致内存爆炸。我们正在评估其他选项。
如果我更改我的 Dockerfile 以预取所有依赖项会发生什么？或者 2gb 限制是初始大小加上运行时间的总和？
Docker 映像中的任何内容都不计入内存。但是，如果您稍后下载它们，它会这样做。
好的。谢谢。例如，我在执行过程中安装 tensorflow，这会导致 OOM。我可以肯定地说，如果我将这个 tensorflow 安装移动到映像构建中，它会减少内存占用吗？

【解决方案2】：

没有看到有关您的映像或应用程序的任何详细信息，很难确定，但 Cloud Run 与您的本地计算机之间的一大区别是，在 Cloud Run 上，内存和“磁盘上”文件消耗相同的配额。

在 Cloud Run（全托管）环境中，磁盘存储是内存中的文件系统。写入磁盘的文件会消耗服务可用的内存，并且可以在调用之间持续存在。未能删除这些文件最终会导致内存不足错误和随后的冷启动。

【讨论】：