容器内排障的资源账：内存、CPU 与 IO 到底花在哪

--net=container:x 让调试容器共用网络命名空间，可以用它的 curl 访问对端的回环地址

做容量规划时，看三个数就够了：常驻内存、峰值内存、峰值持续时间。

先说结论

按「峰值 × 1.3」配内存，按「平均 × 2」配 CPU，按「峰值 × 3」留磁盘余量。

• 先量：常驻、峰值、峰值时长
• 内存：注意缓存与 RSS 的区别
• CPU：看是单核瓶颈还是多核瓶颈
• IO：随机读写最伤机械盘
• 扩容前先看是不是配置问题

三个必测的数

不测就调参，等于闭眼改代码：

• 常驻内存（RSS）：决定最低配置
• 峰值内存：决定会不会 OOM
• 峰值持续时间：决定要不要限流
• 磁盘日增量：决定备份与轮转策略

内存都去哪了

docker stop 先发 SIGTERM，等 10 秒再 SIGKILL，退出码 137 就是被强杀。

Linux 的 buff/cache 会让人误判内存不足，先看 available 而不是 free。

这个服务的几个资源事实

实测下来，它吃资源的方式比较固定：

• docker inspect 的 State.Pid 是宿主上的 PID，用它才能 nsenter 进命名空间
• --net=container:x 让调试容器共用网络命名空间，可以用它的 curl 访问对端的回环地址
• 容器里的 /proc 是命名空间视图，看到的进程只是容器内的

CPU 峰值怎么处理

峰值不可怕，可怕的是峰值期间没有排队机制，所有请求一起超时。

扩容还是优化

先做这三件事再谈扩容：限制并发、加缓存、异步化。多数「性能问题」在这三步之后就消失了。

还有几处容易忽略的

都是小地方，但出问题时往往就卡在这里。

• distroless 与 scratch 镜像里没有 sh，docker exec 会直接报 not found
• docker cp 在容器已退出但未删除时仍可用，容器一删就没了
• 往生产容器里 exec 装 curl，重启后全部丢失
• docker logs 里看不到崩溃原因，其实是进程被 SIGKILL 没留日志
• 在容器里改配置不落盘，下一次发布被镜像覆盖

性能优化的第一步，是知道自己现在有多慢。