Docker容器监控

Docker容器监控是容器运维中的关键环节，指通过工具或命令实时收集、分析容器的运行状态（如CPU、内存、磁盘I/O、网络流量等指标），以确保服务稳定性并快速定位问题。本页面将详细介绍监控原理、工具链及实践方法。

监控核心指标

Docker容器的监控通常关注以下四类核心指标：

容器监控指标分类

指标类型	说明	典型工具
资源使用率	CPU、内存、磁盘占用	docker stats, cAdvisor
性能数据	线程数、文件描述符数	Prometheus + Node Exporter
日志流	标准输出/错误日志	ELK Stack, Fluentd
网络状态	连接数、带宽、延迟	Weave Scope, NetData

原生监控工具

docker stats

Docker内置的实时监控命令，无需额外安装：

# 查看所有运行中容器的资源使用
docker stats

# 输出示例：
CONTAINER ID   NAME        CPU %   MEM USAGE / LIMIT     MEM %   NET I/O       BLOCK I/O   PIDS
a1b2c3d4e5f6   nginx       0.02%   15MiB / 1GiB          1.47%   1.2kB / 648B  0B / 0B     3

docker top

查看容器内进程列表：

docker top my_container

# 输出示例：
UID    PID    PPID   C   STIME   TTY   TIME       CMD
root   1234   456    0   14:30   ?     00:00:01   nginx: master process

高级监控方案

cAdvisor

Google开发的容器资源监控工具，提供Web界面：

# 快速启动cAdvisor容器
docker run \
  --volume=/:/rootfs:ro \
  --volume=/var/run:/var/run:ro \
  --volume=/sys:/sys:ro \
  --volume=/var/lib/docker/:/var/lib/docker:ro \
  --publish=8080:8080 \
  --detach=true \
  --name=cadvisor \
  gcr.io/cadvisor/cadvisor:v0.47.0

访问 http://localhost:8080 可查看可视化监控面板。

Prometheus + Grafana

工业级监控方案配置流程：

1. 创建Prometheus配置文件 prometheus.yml：

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'docker'
    static_configs:
      - targets: ['docker-host:9323']

2. 启动容器时暴露指标接口：

docker run -d \
  --name my_app \
  -p 8080:8080 \
  -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
  prom/prometheus

3. 使用Grafana创建仪表盘：

graph LR A[Docker Containers] -->|Expose Metrics| B(Prometheus) B --> C{Grafana} C --> D[CPU Dashboard] C --> E[Memory Dashboard]

日志监控实践

配置JSON日志驱动进行结构化日志收集：

docker run --log-driver=json-file --log-opt max-size=10m --log-opt max-file=3 nginx

使用ELK Stack分析日志： 1. Filebeat配置示例：

filebeat.inputs:
- type: container
  paths:
    - '/var/lib/docker/containers/*/*.log'
output.elasticsearch:
  hosts: ["elasticsearch:9200"]

性能调优案例

场景：某Web服务容器内存持续增长
排查步骤： 1. 使用docker stats确认内存泄漏 2. 通过docker exec -it container_id top定位异常进程 3. 使用cAdvisor历史数据确认增长趋势 4. 最终发现是未关闭的数据库连接导致

解决方案：

# 修复代码示例（Python Flask）
@app.teardown_appcontext
def shutdown_session(exception=None):
    db.session.remove()

监控指标计算原理

关键指标计算公式：

• CPU使用率：

解析失败 (语法错误): {\displaystyle \text{CPU\%} = \frac{\Delta \text{CPU\_time}}{\Delta \text{Real\_time}} \times 100\% }

• 内存使用率：

解析失败 (语法错误): {\displaystyle \text{Mem\%} = \frac{\text{RSS}}{\text{Memory\_Limit}} \times 100\% }

安全监控建议

1. 监控容器特权模式使用 2. 跟踪敏感目录挂载 3. 检测异常网络连接 4. 使用docker audit插件记录安全事件

扩展阅读

• Docker官方文档：容器指标收集
• Prometheus Query Language (PromQL) 手册
• 分布式系统监控设计模式