Dlaczego wydajność Plexa zmienia się po uruchomieniu innego kontenera?

Eva Wong

IceWhale author

Eva Wong jest Technicznym pisarzem i stałym majsterkowiczem w ZimaSpace. Całe życie geek z pasją do homelabów i oprogramowania open-source, specjalizuje się w tłumaczeniu skomplikowanych koncepcji technicznych na przystępne, praktyczne przewodniki. Eva wierzy, że samodzielne hostowanie powinno być zabawą, a nie czymś onieśmielającym. Poprzez swoje samouczki umożliwia społeczności rozwiewanie tajemnic konfiguracji sprzętu, od budowy pierwszego NAS po opanowanie kontenerów Docker.

Why Does Plex Performance Change When Another Container Starts? - Zima Store Online

Wydajność Plexa może się zmienić po uruchomieniu kolejnego kontenera, ponieważ obie usługi zaczynają konkurować o dostępne zasoby procesora, pamięci, pamięci masowej lub sieci.

Granice kontenerów izolują procesy i sposób ich pakowania, ale nie leżące pod nimi zasoby fizyczne. Downloader może całkowicie zająć pamięć masową, kopia zapasowa może wypełnić pamięć podręczną stron, a zadanie AI może zużywać czas procesora lub GPU, podczas gdy Plex nadal jest „zdrowy”. Zdiagnozuj cały host, zanim zaczniesz dostrajać samego Plexa.

Konkurencja o CPU może zmienić opóźnienia transkodowania

Drugi kontener może zwiększyć obciążenie kolejki uruchamiania, nawet jeśli na pierwszy rzut oka procentowe użycie CPU przez Plexa wygląda podobnie. Transkodowanie programowe, napisy i analiza w tle są wrażliwe na opóźnienia w uzyskaniu czasu procesora, gdy jest on potrzebny.

Wykonaj kontrolę wykorzystania i nasycenia zasobów całego hosta, aby odróżnić zajęty procesor od procesora z trwale rosnącą kolejką procesów gotowych do uruchomienia.

Uruchom konkurencyjny kontener podczas powtarzalnego obciążenia Plexa i zarejestruj nasycenie CPU oraz stabilność odtwarzania. Jeśli opóźnienie rośnie wraz z drugim obciążeniem, przydziel CPU lub zaplanuj zadania, zanim zmienisz ustawienia jakości Plexa.

Presja na pamięć może zmienić działanie pamięci podręcznej

Nowo uruchomiona usługa może zużyć pamięć, w której wcześniej znajdowała się baza danych Plexa lub pamięć podręczna systemu plików. Serwer może wtedy wykonywać więcej odczytów z pamięci masowej, mimo że sam Plex się nie zmienił.

Dane znajdujące się w pamięci mogą zostać usunięte z pamięci podręcznej, gdy inne obciążenie potrzebuje pamięci — to normalne działanie pamięci podręcznej stron.

Porównaj presję na pamięć, błędy główne i opóźnienia dostępu do danych aplikacji przed uruchomieniem drugiego kontenera i po nim. Jeśli problem znika po zakończeniu obciążenia i ponownym rozgrzaniu pamięci podręcznej, potraktuj go jako presję na współdzieloną pamięć.

Konkurencja o pamięć masową może być niewidoczna przy niskim użyciu CPU

Downloadery, bazy danych i zadania tworzenia kopii zapasowych mogą tworzyć kolejki na tym samym dysku SSD lub HDD, na którym znajduje się stan Plexa. Objawem może być powolna nawigacja lub opóźnione skanowanie, a nie błąd pamięci masowej.

Współdzielone operacje wejścia-wyjścia stają się normalnym wyzwaniem projektowym, gdy stos multimedialny złożony z wielu usług umieszcza kilku twórców danych w ramach tego samego procesu obsługi multimediów.

Wstrzymaj usługę zapisującą dane i powtórz to samo zadanie w Plexie. Jeśli opóźnienie pamięci masowej gwałtownie spadnie, rozdziel ścieżkę danych stanu lub przełóż termin zadania intensywnie zapisującego dane. Oddzielny układ trwałych danych aplikacji ułatwia pomiar konkurencji o współdzieloną pamięć masową, ponieważ stan Plexa nie jest mieszany z zapisami wszystkich pozostałych kontenerów.

-15% OFF

ZimaBoard 2 – Mini serwer domowy dla Twojego wielkiego pomysłu

Single board computer zimaboard2

Współdzielenie GPU wymaga osobnego testu

Gdy Plex i inny kontener współdzielą GPU, kolejki sprzętowe i pamięć urządzenia stają się kolejnymi współdzielonymi zasobami. Sam fakt, że oba kontenery mogą otworzyć urządzenie, nie dowodzi, że jednocześnie sprostają maksymalnym opóźnieniom.

Dokładna ścieżka akceleracji ma większe znaczenie niż ogólna nazwa GPU, ponieważ działanie sprzętowego transkodowania w Plexie może różnić się między generacjami procesorów Ryzen.

Uruchom najbardziej wymagające transkodowanie w Plexie, gdy drugie obciążenie GPU jest aktywne, a następnie porównaj wyniki z punktem odniesienia obejmującym wyłącznie Plexa. Zanim powierzysz obu usługom ten sam akcelerator, udokumentuj ścieżkę awaryjną.