High CPU when using file watchers and volumes

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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
25/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
docker, macos, node.js, typescript
Ambito
infrastructure, performance

Direzione di ricerca

Riproduci la configurazione segnalata usando yarnWatch.sh, l’immagine node:12.16.1-alpine e il montaggio del volume /proj dal comando Docker fornito. Confronta l’utilizzo della CPU in stato di inattività e durante il reload con l’immagine personalizzata che, a quanto riferito, non presenta problemi di prestazioni; quindi determina se la configurazione del volume è alla base del rallentamento e documenta il risultato.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

My project (A small, ~8 endpoint express app) uses typescript compiler file watching (tsc --watch) and nodemon for local development.

The combination of these two processes running outside of docker, on MacOS, uses approximately 5% of one CPU core when idle, 25% cpu of one core when compiling/reloading, and finishes in approximately 2 seconds.

We've been experimenting with developing inside of Docker, as an alternative to using Node Version Manager and juggling multiple projects with different node versions.

Here is the example script we have been running:

yarnWatch.sh


#!/bin/sh

tsc --watch
nodemon app.js

docker run \
  --volume $(pwd):/proj \
  --workdir /proj \
  --rm \
  --publish 3030:3030 \
  --detach \
  node:12.16.1-alpine scripts/yarnWatch.sh

When running in this way, the hyperkit process idles at 200% CPU (my guess is 100% of two cores), uses 500%cpu when compiling/relaoding, and finishes in 20 seconds.

My hypothesis is this is some sort of bottleneck regarding volumes, as running the app in a custom built image has no performance problems.

Lingua principale
C
Stelle
3.7k
Fork
336
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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