業務で役に立ったのでメモとして

pythonのdocker imageをkubernetes (EKS) の上で動かしていたが、このdocker image内でどのようにメモリを使っているか調べる必要があった。そこでmemrayを使うことにしたが、色々つまづいたので備忘録として残す。

結論

以下に書いてある。ただし、imageはroot userで動かす必要がある(と思う)。

つまり、runAsUser: 0なりをセットする必要がある(下参照)。

手順について

poetryならば、以下のコマンドで入る。

poetry add memray

Docker imageに入れる際は、requirements.txtを生成した上で、pipコマンドをたたくなりすればよい。

dockerのpython imageはdebianなので、Dockerfileに以下を追記する(/etc/os-releaseをみるとほぼdebianだと思うので)。

RUN apt-get install -y gdb libcap2-bin

おそらくdeploymentを使っていると思うので(そうでない場合でも同様にすればよいと思われる)、Deployment.spec.template.spec.containersの部分に以下を追記する。

securityContext:
  capabilities:
    add:
      - SYS_PTRACE

次のコマンドを走らせる

setcap cap_sys_ptrace+pe /usr/bin/gdb

Dockerfileに以下を追記でもよいと思われる(自分はこれでOKだった)

CMD ["setcap", "cap_sys_ptrace+pe", "/usr/bin/gdb"]

以下のコマンドを走らせる。ただしPIDは1の場合である。必要ならば、あらかじめpsコマンドを入れるなどすればよい。

kubectl exec -it <your pod> -- memray attach 1

Capabilitiesなどわかっていないkubernetesの概念などがあったが、とりあえず上で動いた。ただ過剰な権限を付与していたりするかもしれない。