服务器dentry高的危害？超过内存的多少要去处理？如何处理？

目录标题

• ✅ **一、dentry 高的危害（Denrty Cache 过大意味着什么）**
• • • **当 dentry 数量异常增大时，会出现：**
    • 1. **占用大量内存（Dentry Cache）**
    • 2. **内存压力导致 "cache thrashing"**
    • 3. **影响文件系统性能**
    • 4. **可能导致 OOM（极端情况下）**
• ✅ **二、超过多少 dentry 才叫异常？**
• • ❗ **判断标准（实战经验值）**
  • • **1. dentry > 总内存的 10%**
    • **2. dentry > 总内存的 20%**
    • **3. dentry > 总内存的 30%**
• 🔍 **三、如何诊断是谁导致 dentry 暴增？**
• • • 1. 查看 dentry 的数量与大小
    • 2. 找出哪些路径被频繁访问
    • 3. 找出创建/删除小文件最多的目录
    • 4. k8s 环境常见原因
• 🔧 **四、如何处理 dentry 偏高？（从轻到重）**
• • **方案 A：手动回收 dentry（临时措施）**
  • **方案 B：调整 `vm.vfs_cache_pressure`**
  • **方案 C：清理问题目录（根本解决）**
  • **方案 D：文件系统层优化**
  • **方案 E：重启导致问题的服务**
• ⭐ 生产经验总结（非常关键）
• 📌 需要我帮你分析你服务器的 dentry 是否异常吗？
• ✅ **一、你的 dentry 实际占了多少内存？（计算）**
• • • 📌 **drop 之前：**
    • 📌 **drop 之后：**
• 🚨 **二、你的 dentry 是否异常？**
• • • ✔ dentry 占比（清理前）
    • ✔ dentry 占比（清理后）
• 🎯 **结论：你的 dentry 并不高，完全不异常。**
• ❓那为什么 drop 后 buff/cache 从 34G → 5.9G？
• ❓那为什么 dentry 清理后，buff/cache 下降到了 5.9G？
• 📌 **三、你的系统状态分析（非常重要）**
• 🟢 **四、你是否需要进一步处理？**
• 🧭 五、你现在应该关注的点
• 🧩 如果你想进一步检查问题根因

下面给你一份DBA/运维级别、生产实践向的完整答案，包含：

• dentry 高的危害
• 超过多少算异常（可量化判断）
• 如何诊断
• 如何处理与优化
• 如何预防

✅ 一、dentry 高的危害（Denrty Cache 过大意味着什么）

dentry（directory entry）是 Linux VFS 的目录项缓存，用来加速路径解析。正常情况下 dentry 会随着访问自动增长，并根据内核策略回收。

当 dentry 数量异常增大时，会出现：

1. 占用大量内存（Dentry Cache）

• dentry 占用 page cache + slab 内存
• 可能导致系统可用内存下降
• 进而触发 kswapd 大量 CPU 消耗, 出现高 I/O wait

2. 内存压力导致 “cache thrashing”

高 dentry 会被频繁回收，新请求又产生大量 dentry ——> CPU 像扫地一样，无效循环。

3. 影响文件系统性能

• stat(), open() 等系统调用变慢
• 对大量小文件的应用（比如 MySQL、Nginx 日志、k8s 组件）影响明显
• 若 inode/dentry 太多，ext4 / xfs 会出现延迟异常

4. 可能导致 OOM（极端情况下）

如果 dentry 占用内存过多导致 free memory 太小，内核会优先杀进程。

✅ 二、超过多少 dentry 才叫异常？

先看当前系统的 dentry 使用情况：

cat /proc/slabinfo | grep -i dentry

或：

slabtop -o | more

关键指标是 dentry 的总占用内存。

❗ 判断标准（实战经验值）

1. dentry > 总内存的 10%

需要关注, 但可能正常（例如大量小文件的应用）

2. dentry > 总内存的 20%

属于异常偏高，需要排查 一般表现为：

• free 内存低
• kswapd 变高
• 系统延迟增大

3. dentry > 总内存的 30%

必定要处理，通常意味着：

• 某程序疯狂扫描目录或创建大量小文件
• 某些 Docker/k8s workload 在不断创建临时文件
• 线上 I/O 延迟已经异常

🔍 三、如何诊断是谁导致 dentry 暴增？

1. 查看 dentry 的数量与大小

grep -i dentry /proc/slabinfo

字段解释：

• active_objs — 活动对象数量
• objsize — 单个对象大小
• active_slabs * objs_per_slab * objsize → 计算总内存占用

2. 找出哪些路径被频繁访问

安装 eBPF 工具（推荐）：

yum install bcc-tools -y
opensnoop-bpfcc

可抓取对路径的频繁 open()，定位进程。

3. 找出创建/删除小文件最多的目录

du -ah / | sort -h | tail

或使用 inode 数量：

find / -xdev -printf "%h\\n" | sort | uniq -c | sort -n | tail

4. k8s 环境常见原因

• container logs 目录增长过快： /var/lib/docker/containers/*/*.log
• kubelet 的 pods 临时目录： /var/lib/kubelet/pods/UUID/volumes/…
• 容器运行时清理策略失效

🔧 四、如何处理 dentry 偏高？（从轻到重）

方案 A：手动回收 dentry（临时措施）

echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches

含义：

⚠️ 不影响业务运行，但会导致短暂性能波动 ⚠️ 这只是缓解，不是根本解决

方案 B：调整 vm.vfs_cache_pressure

调整回收力度：

sysctl -w vm.vfs_cache_pressure=200

默认 100，一般生产建议：

• 重压力系统：200~300
• 小文件极多服务器（比如 gitlab）：50

写入永久：

echo "vm.vfs_cache_pressure=200" >> /etc/sysctl.conf

方案 C：清理问题目录（根本解决）

例如：

find /var/log/ -type f -size +500M -delete

清理 Docker/k8s 产生的小文件：

docker system prune -af

k8s logs：

/var/log/containers/*.log

若通过 eBPF 发现某个应用疯狂遍历目录，需要优化程序逻辑。

方案 D：文件系统层优化

方案 E：重启导致问题的服务

常见导致不断扫描目录的程序：

• rsync
• prometheus node-exporter
• 某些安全软件
• 文件监控 agent
• 应用错误逻辑（死循环扫描目录）

⭐ 生产经验总结（非常关键）

📌 需要我帮你分析你服务器的 dentry 是否异常吗？

如果你能贴：

cat /proc/slabinfo | grep dentry
free -m
slabtop -sc

我可以帮你：

• 计算当前 dentry 内存占比
• 判断是否异常
• 定位可能的根因目录/进程
• 给出具体清理与优化建议

测试环境验证

✅ 一、你的 dentry 实际占了多少内存？（计算）

📌 drop 之前：

dentry active_objs: 1538418
each obj size: 192 bytes

计算：

1538418 × 192 = 295,373,000 bytes ≈ 282 MB

≈ 280MB dentry

📌 drop 之后：

268079 × 192 = 51,473,000 bytes ≈ 49 MB

≈ 50MB dentry

🚨 二、你的 dentry 是否异常？

你的服务器内存：47G

✔ dentry 占比（清理前）

280 MB / 47 GB ≈ 0.6%

✔ dentry 占比（清理后）

50 MB / 47 GB ≈ 0.1%

🎯 结论：你的 dentry 并不高，完全不异常。

正常范围：

• <10% → 完全正常

• 20% → 应关注

• 30% → 必须处理

你只有 0.6%，远远不构成压力。

❓那为什么 drop 后 buff/cache 从 34G → 5.9G？

因为：

echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches

会清理 dentry + inode，这些都存放在 SLAB，但也会波及到 page cache（目录读取、文件读取都带 page cache）。

你的系统之前的 buff/cache（34G）包含内容：

• dentry + inode（占非常少）
• page cache（绝大部分）
• 文件系统元数据 cache
• 其他 slab

drop_caches = 2 实际上会清掉 slab 中的大部分可回收 cache → 所以 buff/cache 大幅下降是 正常现象。

不是你的 dentry 特别高，而是系统的 page cache 原本就很大（这也正常）。

❓那为什么 dentry 清理后，buff/cache 下降到了 5.9G？

因为：

dentry 只是 slab 的一小部分 slab 又只是 buff/cache 的一小部分 buff/cache 还包含大量 page cache

你 drop 后，系统把 page cache 也顺便 drop 掉了。

📌 三、你的系统状态分析（非常重要）

根据 free：

used 12G → 11G
free 0.8G → 29G
buff/cache 34G → 5.9G

说明：

• 内存富足
• page cache 很多（正常，因为 Linux 会用空闲内存来做 cache）
• dentry 并不高
• 没有内存压力
• 没有必要 drop cache
• drop 之后反而让 Linux 重新加载 cache，可能稍微影响性能

🟢 四、你是否需要进一步处理？

不需要。完全不需要。

你的 dentry：

• 原本就只有 280MB
• 清除后恢复到正常值（几百 MB → 数十 MB 都属于正常波动）
• 内存宽裕
• 系统非常健康

🧭 五、你现在应该关注的点

✔ 你的系统根本不是 dentry 占用过高 ✔ 你清理 dentry 后出现 buff/cache 大降是正常现象 ✔ 随便 drop cache 并不是好习惯，会影响业务性能

🧩 如果你想进一步检查问题根因

我可以帮你确认：

• 哪些 slab 占用最多？
• page cache 是否异常大？
• 哪个目录文件特别多？
• 哪个程序频繁访问文件系统？

你可以给我：

slabtop -sc
du -sh /*

我可以帮你点出占用最大的部分，并判断是否存在问题。

如需要继续，直接贴输出即可。