Bài 10. Docker resources: Tối Ưu và Debug Container Hiệu Quả

Danh sách bài viết trong series Sử dụng Docker từ cơ bản đến nâng cao

Sau khi làm quen với Docker từ cơ bản đến tích hợp CI/CD, giờ là lúc nâng tầm kỹ năng với những vấn đề thực tế hơn. Container chạy chậm, ăn hết RAM, hay chết mà không rõ lý do? Trong bài thứ mười – bài cuối của series – tôi sẽ dẫn bạn qua Docker Nâng Cao trong DevOps, từ tối ưu container với resource limit, cách debug container lỗi, đến thực hành xử lý vấn đề thường gặp. Đây là kinh nghiệm tôi rút ra từ thực tế, không chỉ là lý thuyết đâu nhé!

Tại Sao Cần Tối Ưu và Debug Nâng Cao?

Thách Thức trong DevOps

Hiệu năng: Container ngốn tài nguyên, làm chậm pipeline.
Lỗi phức tạp: Container dừng mà log không rõ nguyên nhân.
Scale: Hệ thống lớn cần tối ưu để chạy mượt.

Ví dụ thực tế: Một team DevOps gặp container API crash liên tục dưới tải cao. Sau khi debug và giới hạn resource, họ giảm downtime từ 2 giờ xuống 0.

Mục Tiêu

Chạy container hiệu quả, tiết kiệm tài nguyên.
Tìm và fix lỗi nhanh trong production.

DevOps: Tối ưu và debug là “vũ khí” để giữ hệ thống ổn định.

Tối Ưu Container: Resource Limit và Healthcheck

Giới Hạn Tài Nguyên (Resource Limit)

Docker cho phép giới hạn CPU, RAM để container không “ăn” quá mức.

Ví dụ:

docker run -d --memory="512m" --cpus="0.5" -p 5000:5000 myapp

RAM: 512MB, CPU: 0.5 core.

Update runtime:

docker update --memory="256m" <container-id>

DevOps: Giới hạn resource trong pipeline test để mô phỏng production.

Healthcheck: Kiểm Tra Sức Khỏe

Thêm healthcheck vào Dockerfile:

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s CMD curl -f http://localhost:5000/ || exit 1

Container tự báo “unhealthy” nếu lỗi.

Thực tế: Tôi từng dùng healthcheck để phát hiện API timeout sớm, thay vì đợi user báo.

Debug Container: Xử Lý Lỗi Thực Tế

Kiểm Tra Resource Usage

Stats:
```
docker stats
```
- Xem CPU, RAM, I/O của tất cả container.

Ví dụ: Container Flask ăn 90% CPU → cần tối ưu code hoặc tăng limit.

Debug Bên Trong Container

Exec:
```
docker exec -it <container-id> bash
```
- Vào shell, kiểm tra process, file.
Top:
```
docker top <container-id>
```
- Xem process chạy trong container.

DevOps: Dùng exec để debug pipeline test khi job fail.

Phân Tích Lỗi với Log và Exit Code

Log:
```
docker logs <container-id>
```

Exit code:

docker inspect <container-id> --format='{{.State.ExitCode}}'

0: OK, khác 0: lỗi.

Thực tế: Exit code 137 thường là OOM (out of memory) – tăng RAM hoặc tối ưu app.

Thực Hành: Tối Ưu và Debug Flask App

Chuẩn Bị

Dockerfile:

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY app.py .
HEALTHCHECK --interval=10s --timeout=3s CMD curl -f http://localhost:5000/ || exit 1
CMD ["python", "app.py"]

app.py:

from flask import Flask
import time

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
 time.sleep(0.5)  # Giả lập tải nặng
 return "Hello Debug!"

if __name__ == "__main__":
 app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

requirements.txt:
```
flask==2.0.1
```

Build:
```
docker build -t myapp .
```

Chạy và Tối Ưu

Chạy với limit:

docker run -d --memory="128m" --cpus="0.2" -p 5000:5000 --name flask-app myapp

Test tải:

while true; do curl localhost:5000; sleep 0.1; done

Kiểm tra:
```
docker stats flask-app
```
- Nếu CPU/RAM max → tăng limit hoặc tối ưu time.sleep.

Debug Lỗi

Giả lập lỗi (xóa curl trong healthcheck):

docker stop flask-app
docker run -d -p 5000:5000 --name flask-app myapp

Kiểm tra:

docker inspect flask-app --format='{{.State.Health.Status}}'

Thấy “unhealthy”.

Xem log:
```
docker logs flask-app
```

Debug tip:

Container chết: Check exit code, log, RAM usage.
Healthcheck fail: Test command thủ công trong exec.

Ứng Dụng trong DevOps

Pipeline CI/CD

Limit trong CI:

test:
image: myapp
script:
  - pytest
variables:
  DOCKER_MEMORY: "256m"
  DOCKER_CPUS: "0.5"

Kết quả: Test không làm crash runner.

Production

Dùng healthcheck + Swarm (bài 6):

docker service create --name web --replicas 3 --healthcheck-interval=10s -p 5000:5000 myapp

Auto restart container unhealthy.

Case study: Một team tối ưu container từ 1GB RAM xuống 256MB nhờ resource limit, tiết kiệm 30% chi phí cloud.

Kết Luận

Docker Nâng Cao trong DevOps là bước quan trọng để bạn làm chủ container – từ tối ưu container với resource limit, debug container lỗi, đến xử lý vấn đề thực tế. Thực hành với Flask cho thấy bạn có thể áp dụng ngay vào pipeline và production.

Điều hướng chuỗi bài viết<< Bài 9. Docker Monitoring: Theo Dõi và Logging Container Hiệu Quả
>> Bài 11. Docker và Microservices: Thiết Kế Ứng Dụng Phân Tán