Page Cache 与 Swap：容器内存使用量为什么总在临界点？
实验环境：Ubuntu 24.04 / 内核 6.8.0-106-generic / Cgroup v2 / 华为云 FlexusX 8C16G
本文所有命令输出均来自真实实验机，可直接复现。
一、引子：那个"虚高"的内存水位
上一篇文章我们复现了容器 OOM。但更多时候，你遇到的不是 OOM，而是困惑：
“我的容器
docker stats显示内存 80% 了，会不会马上 OOM？”
“为什么memory.current一直贴着上限，但容器稳如老狗，从来不被杀？”
“我明明只写了个日志文件，容器内存怎么涨了 400M？”
如果你只看memory.current或docker stats的"内存使用率"来判断容器是否危险，你会长期误报。背后的两个"隐形推手"是Page Cache（页缓存）和Swap。本文用真实数据拆解：为什么容器内存"看着满"却没事，以及怎样才算"真的快 OOM 了"。
二、问题复现：写个文件，内存就涨了 400M
我在宿主机编译了一个静态memhog（每 1MB 真实写满一页），配合dd做文件 I/O。进一个-m 512m的容器观察 cgroup 接口：
root@ecs-a8bb-0002:~# docker run -m 512m --name pc-test -v /root/memhog:/memhog alpine sh -c 'cat/sys/fs/cgroup/memory.currentddif=/dev/zeroof=/tmp/bigfilebs=1Mcount=4002>&1|tail-1grep-E"^(file|anon|inactive_file|active_file|file_mapped) "/sys/fs/cgroup/memory.statcat/sys/fs/cgroup/memory.current '实测输出（已精简行号）：
[1] 初始 memory.current: 1056768 # ≈ 1MB，空容器 [2] dd 写 400M 文件到 /tmp/bigfile 419430400 bytes (400.0MB) copied, 2.09s, 190.9MB/s [3] 写后 memory.stat(文件相关字段): anon 122880 file 419434496 # ≈ 400MB！全是文件页缓存 file_mapped 0 inactive_file 419434496 active_file 0 [4] 写后 memory.current: 433070080 # ≈ 413MB发生了什么：dd往/tmp/bigfile写了 400MB，内核把这些数据放进Page Cache（页缓存），于是file与inactive_file各涨到 ~400MB，memory.current从 1MB 飙到 413MB——但容器没 OOM，甚至没有任何告警。
这 400MB 不是"被吃掉的内存"，而是内核用空闲内存做的文件读缓存。它随时可以被回收。
三、内存压力下，Page Cache 会自动让位
如果 page cache 真能被回收，那就该在内存紧张时看到它"缩水"。我们来验证：在同一个容器里，先写 400MB 文件，再在后台申请 300MB匿名内存（不可回收），观察 file 字段会不会被自动回收。
root@ecs-a8bb-0002:~# docker run -m 512m --name pc-test -v /root/memhog:/memhog alpine sh -c 'ddif=/dev/zeroof=/tmp/bigfilebs=1Mcount=4002>/dev/null /memhog300&# 后台申请 300MB 匿名内存sleep6grep-E"^(file|anon|inactive_file|active_file) "/sys/fs/cgroup/memory.statcat/sys/fs/cgroup/memory.current '输出：
[6] 压力后 memory.stat: anon 315977728 # ≈ 301MB（新申请的匿名内存） file 212602880 # ≈ 203MB（被回收了约 197MB！） inactive_file 212598784 active_file 4096 [7] 压力后 memory.current: 536829952 # ≈ 512MB，正好顶到上限关键结论：
- 写文件后
file ≈ 400MB；申请 300MB 匿名内存后，file自动降到 ~203MB，腾出的空间让给了匿名内存。 memory.current从 413MB 升到 ~512MB（上限），全程没有 OOM。- 这证明：Page Cache 是可回收内存，内核在分配匿名页失败时，会先把不活跃的 file 页换出去，而不是杀进程。
四、docker stats 的口径：它其实"减过"缓存
前面我们看到memory.current是 413MB，但如果你用docker stats看，数字会小得多：
root@ecs-a8bb-0002:~# docker run -d -m 512m --name pc-stat -v /root/memhog:/memhog alpine sh -c \"dd if=/dev/zero of=/tmp/bigfile bs=1M count=400 2>/dev/null; sleep 3600"root@ecs-a8bb-0002:~# docker stats --no-stream pc-statCONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS 57c341b6e2ec pc-stat0.00%12.2MiB / 512MiB2.38% 736B/126B 0B/379MB1root@ecs-a8bb-0002:~# # 同一时刻的 cgroup 真实数据：root@ecs-a8bb-0002:~# grep -E "^(anon|file|inactive_file) " /sys/fs/cgroup/.../memory.statanon45056file419434496inactive_file419434496root@ecs-a8bb-0002:~# cat /sys/fs/cgroup/.../memory.current432222208# ≈ 412MB（含缓存）对比非常刺眼：
| 指标 | 数值 | 含义 |
|---|---|---|
memory.current（原始） | 432222208 ≈412MB | 含 page cache 的全部记账 |
docker statsMEM USAGE | 12.2MiB | memory.current − inactive_file（≈ 412 − 400） |
docker stats的"内存使用"其实是working set（工作集）≈memory.current − inactive_file。Docker（cadvisor）认为"不活跃的页缓存随时能回收，不该算作已用"。所以docker stats比memory.current更接近真实压力，但也因此低估了 page cache 占用的物理页——它只减了inactive_file，没减active_file和slab_reclaimable。
五、内核原理深挖
5.1 什么是 Page Cache
当进程读/写文件，内核不会每次都直接怼磁盘，而是把文件内容缓存在内存的页缓存里。好处：重复读命中缓存，速度提升几个数量级。代价：它占用了"看起来像已用"的内存。在 cgroup v2 里，这些页计入memory.stat的file字段，并细分为：
inactive_file：长时间未被访问、最容易被回收的缓存。active_file：近期被访问、仍在"热"列表的缓存（回收优先级低于 inactive）。file_mapped：被 mmap 映射到进程地址空间的缓存（回收时需先解映射，成本更高）。
5.2 cgroup v2 memory.stat 字段解读（实测常用）
anon 进程堆/栈/匿名mmap，不可回收，"真·占用" file 所有文件页缓存（= active_file + inactive_file + 其他） inactive_file 冷缓存，OOM 时首选回收对象 active_file 热缓存，回收前先降级为 inactive file_mapped 被 mmap 的缓存 slab_reclaimable 内核 slab 中可回收部分（dentry/inode 缓存等）v1/v2 差异：v1 的
memory.stat字段命名不同（如total_cache、total_rss、total_mapped_file），且 v1 还有memory.stat中的total_inactive_file等带total_前缀；v2 去掉了total_前缀，并把cache改名为file、rss改名为anon。另外 v2 新增了workingset相关统计（workingset_refault_anon/file等），用于衡量"回收后再次发生缺页"的压力信号。
5.3 回收机制：LRU 双链表
内核用active/inactive两条 LRU 链表管理页。新缓存进inactive，被访问则升级到active；内存紧张时，先扫描inactive_file回收。这就是为什么上面实验里inactive_file从 400MB 被砍到 203MB，而匿名内存不受影响。
ASCII 示意：
内存紧张，分配匿名页失败 │ ▼ shrink_node() 回收路径 │ ├─ 先回收 inactive_file（冷文件缓存） ← dd 产生的 400MB 在这里被砍 ├─ 再回收 active_file（热文件缓存，先降级） ├─ 再回收 slab_reclaimable（dentry/inode） └─ 实在不够 → 匿名页换出到 swap（见下文） │ ▼ 仍超限 → OOM Killer5.4 正确评估"真实水位"的口径
| 你想知道的 | 该看的指标 | 危险信号 |
|---|---|---|
| 究竟有多少内存不能回收 | memory.stat的anon | anon 接近memory.max |
| 工作集（含热缓存） | anon + active_file | 接近memory.max |
| 是否真被 OOM 杀过 | memory.events的oom_kill | oom_kill > 0 |
| 缓存占比（通常无害） | file / memory.current | 占比高反而说明"内存利用率高"，不是危险 |
结论：判断容器是否危险，核心看anon是否逼近memory.max，而不是memory.current或docker stats的百分比。
六、Swap 实验：内存超限时的"缓兵之计"
Page Cache 能回收，但匿名内存（堆）不可回收。当匿名内存超过memory.max，要么 OOM，要么——换到 Swap。
6.1 宿主机先开 Swap
实验机默认无 swap，且 cgroup v2 在本内核没有 per-cgroup 的memory.swappiness（后面详解）。先建 swapfile 并拉开全局swappiness：
root@ecs-a8bb-0002:~# free -h | grep SwapSwap: 0B 0B 0B# 原本没开root@ecs-a8bb-0002:~# ls /sys/fs/cgroup/memory.swappinessls: cannot access'/sys/fs/cgroup/memory.swappiness':No suchfileor directory# v2 无 per-cgroup swappinessroot@ecs-a8bb-0002:~# sysctl vm.swappinessvm.swappiness=0# 默认 0，不会主动 swaproot@ecs-a8bb-0002:~# fallocate -l 2G /swapfile && chmod 600 /swapfile \&&mkswap/swapfile&&swapon/swapfile root@ecs-a8bb-0002:~# sysctl vm.swappiness=60root@ecs-a8bb-0002:~# free -h | grep SwapSwap:2.0Gi 0B2.0Gi# 已就绪6.2 禁用 Swap：同样 800M，直接 OOM
-m 512m --memory-swap 512m等价于memory.swap.max = 0（不允许任何 swap）：
root@ecs-a8bb-0002:~# docker run -m 512m --memory-swap 512m --name sw-no -v /root/memhog:/memhog alpine /memhog 800allocated16MB... allocated496MB# 被 OOM Killer 杀死root@ecs-a8bb-0002:~# docker inspect sw-no --format "OOMKilled={{.State.OOMKilled}} ExitCode={{.State.ExitCode}}"OOMKilled=trueExitCode=137cgroup 里memory.swap.max = 0，匿名内存无处可去 → OOM。
6.3 允许 Swap：800M 也能活
-m 512m --memory-swap 1g让memory.swap.max = 512M（内存 + swap 共 1GB）：
root@ecs-a8bb-0002:~# docker run -d -m 512m --memory-swap 1g --name sw-yes -v /root/memhog:/memhog alpine /memhog 800root@ecs-a8bb-0002:~# sleep 6root@ecs-a8bb-0002:~# CID=$(docker inspect sw-yes --format {{.Id}})root@ecs-a8bb-0002:~# CG=/sys/fs/cgroup/system.slice/docker-${CID}.scoperoot@ecs-a8bb-0002:~# echo "memory.max = $(cat $CG/memory.max)"memory.max=536870912# 512MB（RAM 上限）root@ecs-a8bb-0002:~# echo "memory.current = $(cat $CG/memory.current)"memory.current=536784896# ≈ 512MB（RAM 部分已顶满）root@ecs-a8bb-0002:~# echo "memory.swap.max = $(cat $CG/memory.swap.max)"memory.swap.max=536870912# 512MB（可换出到 swap 的上限）root@ecs-a8bb-0002:~# echo "memory.swap.current = $(cat $CG/memory.swap.current)"memory.swap.current=307576832# ≈ 293MB（已换到 swap！）root@ecs-a8bb-0002:~# docker inspect sw-yes --format "OOMKilled={{.State.OOMKilled}}"OOMKilled=false# 没被杀，活下来了root@ecs-a8bb-0002:~# grep -E "^(anon|file) " $CG/memory.statanon534650880# ≈ 510MB 在 RAM划重点：800MB 的匿名内存 = 510MB 留在 RAM（memory.current顶到 512MB） +293MB 进 swap（memory.swap.current）。因为 swap 吸收了溢出部分，容器没有被 OOM。代价是那 293MB 的访问会变慢（磁盘 IO）。
6.4 v1/v2 的 swappiness 差异（实测验证）
- Cgroup v1：每个 cgroup 有独立的
memory.swappiness（0~100），可单独控制"该 cgroup 多愿意 swap"。 - Cgroup v2（本内核 6.8.0-106）：没有 per-cgroup 的
memory.swappiness文件（已用ls验证不存在）。是否 swap 完全由全局/proc/sys/vm/swappiness控制。这意味着同一台机器上的所有容器共享同一套 swap 倾向，你没法让"数据库容器别 swap、批处理容器随意 swap"。 - 另外注意：本实验必须
sysctl vm.swappiness=60才能让 swap 真正发生；若全局swappiness=0，即使memory.swap.max设得再大，内核也几乎不换出。
6.5 一个隐蔽的坑：docker 默认的 swap 翻倍
本文所有-m 512m实验（包括上一篇 OOM），如果不显式指定--memory-swap，Docker 在 v2 下会默认把memory.swap.max设为等于memory.max。上一篇 oom-test 的内核日志里就有这行佐证：
memory: usage 524288kB, limit 524288kB, failcnt 49 swap: usage 0kB, limit 524288kB, failcnt 0 # swap 上限默认 = 512MB！也就是说：docker run -m 512m默认允许容器总共用到 1GB（512M RAM + 512M swap），只要宿主机有 swap。这在"内存用满才开始慢"的场景下极容易掩盖真实内存压力——你的容器其实已经把 512M 全用了，只是偷偷换到了磁盘。生产上若要严格限制，务必显式--memory-swap=512m（关掉 swap）或设置一个明确的总量。
七、排查思路：怎样正确评估容器真实水位
- 别只看百分比。先
cat容器 cgroup 的memory.stat，看anon占比。 - 危险信号排序：
memory.events的oom_kill > 0→ 已经 OOM 过，最紧急；anon持续逼近memory.max→ 马上会 OOM；file/inactive_file很大 → 多半正常，是缓存利用得好。
- swap 是延迟而非解决：
memory.swap.current持续增长，说明匿名内存已超过 RAM，性能已在下滑。 - workingset 口径：真实工作集 ≈
anon + active_file；docker stats的 MEM USAGE 已减掉 inactive_file，可作为快览，但精细排障看memory.stat。
八、解决方案与最佳实践
- 监控
anon而非memory.current：Prometheus + cadvisor 取container_memory_working_set_bytes会比container_memory_usage_bytes更接近危险线；再补一条container_memory_swap监控。 - 明确 swap 策略：内存敏感型服务（数据库）建议
--memory-swap=512m关 swap，避免抖动；批处理/可重试任务可开 swap 当安全网。 - 别让默认翻倍坑你：生产镜像/编排显式写死
--memory-swap。 - page cache 不是敌人：高
file缓存说明 I/O 命中率高，不要因为memory.current高就去"优化"掉缓存。 - 调大
memory.high做软限流：v2 的memory.high超过会被节流（主动回收+限流），比memory.max直接杀更平滑。
九、小结与思考题
小结：memory.current高 ≠ 内存紧张——其中大部分可能是可随时回收的 Page Cache。判断容器是否危险，核心是看anon是否逼近memory.max；docker stats已减去 inactive_file，可作快览但不能替代memory.stat。Swap 能延缓匿名内存超限导致的 OOM，但带来 IO 抖动，且 cgroup v2 本内核不支持 per-cgroup swappiness，只能靠全局vm.swappiness控制。Docker 默认会悄悄给 swap 翻倍额度，生产务必显式声明。
思考题：
- 一个容器只做"读大文件后立刻丢弃"的工作，
memory.current会一直涨吗？为什么？（提示：inactive_file 回收） - 如果
vm.swappiness=0但memory.swap.max=512M，容器匿名内存超限会被 OOM 还是换出？为什么？ docker stats显示 5%，但容器随后被 OOM——可能吗？什么场景下会这样？- 为什么 cgroup v2 取消了 per-cgroup 的
memory.swappiness？这给多租户调度带来了什么限制？
本篇与上一篇《OOM Killer》共同构成"容器内存"模块。下一系列《内核调试工具》将从 perf / ftrace / eBPF 三件套，教你看穿上述现象背后的内核执行路径。
