docker-library / docker-library/python

Debbuging a `-slim` image?

Đang mở
#903 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Ngôn ngữ chính
Dockerfile
Star
2.8k
Fork
1.1k
Merge trung bình
3 ngày 1 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
1

Mô tả

We are hitting a rare deadlock in production that can't be reproduced using debug images.
Only way to debug it is to attach to the production image as the problem happens.
Problem is that production are based on the -slim images.

apt install gdb and python3-dbg is not enough because the python running is built from source and not aligned with what is available in apt.

I've tried to start the corresponding non-slim image but their binaries don't seem to align enough to make gdb happy:

Start python inside -slim image

➡️ My end goal is to run gdb py-bt on this process:
docker run -ti python:3.11-slim-bookworm python3 -c "import time; time.sleep(1000)"

Inside this image there is no chance to debug at all due to missing gdb and debug symbols. This is expected.

Build a debugger image from the corresponding non-slim image.
FROM python:3.11-bookworm

RUN --mount=type=cache,target=/var/cache/apt --mount=type=cache,target=/var/lib/apt \
    apt update -y && \
    apt install -y gdb

docker build -t mydebugpython .

Use the newly built debug image to attach into the first running container

Find the container id and use that to attach to the same pid-namespace.

docker run \
    --cap-add SYS_PTRACE \
    --pid container:15aab7ea5f57 \
    --privileged  \
    -ti \
    --entrypoint bash docker.io/library/mydebugpython
root@bb90d04f8722:/# gdb -q python --pid 1 -ex "py-bt"

Reading symbols from python...
Attaching to program: /usr/local/bin/python, process 1

warning: Build ID mismatch between current exec-file /usr/local/bin/python
and automatically determined exec-file /usr/local/bin/python3.11
exec-file-mismatch handling is currently "ask"

Load new symbol table from "/usr/local/bin/python3.11"? (y or n) y
Reading symbols from /usr/local/bin/python3.11...
Reading symbols from target:/usr/local/bin/../lib/libpython3.11.so.1.0...
(No debugging symbols found in target:/usr/local/bin/../lib/libpython3.11.so.1.0)
Reading symbols from target:/lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6...
Reading symbols from /usr/lib/debug/.build-id/82/ce4e6e4ef08fa58a3535f7437bd3e592db5ac0.debug...
Reading symbols from target:/lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6...
Reading symbols from /usr/lib/debug/.build-id/ea/87e1b3daf095cd53f1f99ab34a88827eccce80.debug...
Reading symbols from target:/lib64/ld-linux-x86-64.so.2...
Reading symbols from /usr/lib/debug/.build-id/38/e7d4a67acf053c794b3b8094e6900b5163f37d.debug...
[Thread debugging using libthread_db enabled]
Using host libthread_db library "/lib/x86_64-linux-gnu/libthread_db.so.1".
__GI___clock_nanosleep (clock_id=1, flags=1, req=0x7ffd9d9ec458, rem=0x0) at ../sysdeps/unix/sysv/linux/clock_nanosleep.c:71
71	../sysdeps/unix/sysv/linux/clock_nanosleep.c: No such file or directory.
Traceback (most recent call first):
  (unable to read python frame information)    # <--------------   :(

So it seems like the difference of slim and non-slim isn't only the presence of debug symbols or not, but also the binary is built differently?
Is this possible to solve somehow? My knowledge of how python is built and how to operate gdb are only moderate.

Hướng dẫn đóng góp

Chưa lập chỉ mục được hướng dẫn đóng góp cho kho mã nguồn này

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Hướng nghiên cứu

Không có tệp hoặc bài kiểm thử nào trong repository được nêu. Trước tiên, hãy so sánh các bản build image python:3.11-slim-bookwormpython:3.11-bookworm, sau đó tái hiện các lệnh attach của gdb và kiểm tra sự không khớp giữa tệp thực thi và các debug symbol. Được xem là hoàn tất khi xác định được liệu py-bt có thể hoạt động với image slim hay không, đồng thời ghi lại một phương pháp debug có thể tái hiện hoặc một giới hạn.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
docker, python
Lĩnh vực
devops, tooling
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức phù hợp với người mới
25/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.