docker容器控制cpu
- docker容器控制cpu
- 指定docker容器可以使用的cpu份额
- 两个容器A、B的cpu份额分别为1000和500,结果会怎么样?
- 给容器实例分配512权重的cpu使用份额
- 总结
- CPU core核心控制
- 扩展:服务器架构
- CPU配额控制参数的混合使用cpuset-cpus和cpu-shares
- 如何把cpu跑满?
- 扩展:stress命令,压测工具
- 实验:
- 测试1 : 指定docker10只能在cpu0和cpu1上运行,而且docker10的使用cpu的份额512
- 测试2:进入docker20,使用stress测试进程是不是只在cpu0上运行,且docker20上运行的stress使用cpu百分比是docker10的2倍
- docker容器控制内存
- 允许容器使用的内存上限为128M:
- docker容器控制IO
- 情景:防止某个 Docker 容器吃光你的磁盘 I / O 资源
- docker容器运行结束自动释放资源
docker容器控制cpu
Docker通过cgroup来控制容器使用的资源限制,可以对docker限制的资源包括CPU、内存、磁盘
指定docker容器可以使用的cpu份额
查看配置份额的帮助命令:
docker run --help | grep cpu-shares
- cpu配额参数:-c, --cpu-shares int
- CPU shares (relative weight) 在创建容器时指定容器所使用的CPU份额值。
- cpu-shares的值不能保证可以获得1个vcpu或者多少GHz的CPU资源,仅仅只是一个弹性的加权值。
- 默认每个docker容器的cpu份额值都是1024。在同一个CPU核心上,同时运行多个容器时,容器的cpu加权的效果才能体现出来。
两个容器A、B的cpu份额分别为1000和500,结果会怎么样?
- 情况1:A和B正常运行,占用同一个CPU,在cpu进行时间片分配的时候,容器A比容器B多一倍的机会获得CPU的时间片。
- 情况2:分配的结果取决于当时其他容器的运行状态。比如容器A的进程一直是空闲的,那么容器B是可以获取比容器A更多的CPU时间片的; 比如主机上只运行了一个容器,即使它的cpu份额只有50,它也可以独占整个主机的cpu资源。
- cgroups只在多个容器同时争抢同一个cpu资源时,cpu配额才会生效。因此,无法单纯根据某个容器的cpu份额来确定有多少cpu资源分配给它,资源分配结果取决于同时运行的其他容器的cpu分配和容器中进程运行情况。
给容器实例分配512权重的cpu使用份额
给容器实例分配512权重的cpu使用份额
参数: --cpu-shares 512
docker run -it --cpu-shares 512 centos /bin/bash
cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.shares #查看结果:
注:稍后,我们启动多个容器,测试一下是不是只能使用512份额的cpu资源。单独一个容器,看不出来使用的cpu的比例。 因没有docker实例同此docker实例竞争。
总结
通过-c设置的 cpu share 并不是 CPU 资源的绝对数量,而是一个相对的权重值。某个容器最终能分配到的 CPU 资源取决于它的 cpu share 占所有容器 cpu share 总和的比例。通过 cpu share 可以设置容器使用 CPU 的优先级。
在 host 中启动了两个容器:
docker run --name "container_A" -c 1024 ubuntu
docker run --name "container_B" -c 512 ubuntu
container_A 的 cpu share 1024,是 container_B 的两倍。当两个容器都需要 CPU 资源时,container_A 可以得到的 CPU 是 container_B 的两倍。
需要注意的是,这种按权重分配 CPU只会发生在 CPU资源紧张的情况下。如果 container_A 处于空闲状态,为了充分利用 CPU资源,container_B 也可以分配到全部可用的 CPU。
CPU core核心控制
参数:–cpuset可以绑定CPU
对多核CPU的服务器,docker还可以控制容器运行限定使用哪些cpu内核和内存节点,即使用–cpuset-cpus和–cpuset-mems参数。对具有NUMA拓扑(具有多CPU、多内存节点)的服务器尤其有用,可以对需要高性能计算的容器进行性能最优的配置。如果服务器只有一个内存节点,则–cpuset-mems的配置基本上不会有明显效果。
扩展:服务器架构
服务器架构一般分: SMP、NUMA、MPP体系结构介绍
从系统架构来看,目前的商用服务器大体可以分为三类:
- 即对称多处理器结构(SMP : Symmetric Multi-Processor) 例: x86 服务器,双路服务器。主板上有两个物理cpu
- 非一致存储访问结构 (NUMA : Non-Uniform Memory Access) 例: IBM 小型机 pSeries 690
- 海量并行处理结构 (MPP : Massive ParallelProcessing) 。 例: 大型机 Z14
CPU配额控制参数的混合使用cpuset-cpus和cpu-shares
- 在上面这些参数中,cpu-shares控制只发生在容器竞争同一个cpu的时间片时有效。比如cpu 0
- 如果通过cpuset-cpus指定容器A使用cpu 0,容器B只是用cpu1,在主机上只有这两个容器使用对应内核的情况,它们各自占用全部的内核资源,cpu-shares没有明显效果。
- 容器A和容器B配置上cpuset-cpus值并都绑定到同一个cpu上,然后同时抢占cpu资源,就可以看出效果了。
如何把cpu跑满?
如何把4核心的cpu中第一和第三核心跑满?可以运行stress,然后使用taskset绑定一下cpu。
测试cpu-shares和cpuset-cpus混合使用运行效果,就需要一个压缩力测试工具stress来让容器实例把cpu跑满。
测试cpuset-cpus和cpu-shares混合使用运行效果,就需要一个压缩力测试工具stress来让容器实例把cpu跑满。 当跑满后,会不会去其他cpu上运行。 如果没有在其他cpu上运行,说明cgroup资源限制成功。
扩展:stress命令,压测工具
概述:linux系统压力测试软件Stress 。
yum install -y epel-release
yum install stress -y
stress参数解释
-? 显示帮助信息
-v 显示版本号
-q 不显示运行信息
-n 显示已完成的指令情况
-t --timeout N 指定运行N秒后停止
--backoff N 等待N微妙后开始运行
-c 产生n个进程 :每个进程都反复不停的计算随机数的平方根,测试cpu
-i 产生n个进程 :每个进程反复调用sync(),sync()用于将内存上的内容写到硬盘上,测试磁盘io
-m --vm n 产生n个进程,每个进程不断调用内存分配malloc()和内存释放free()函数 ,测试内存
--vm-bytes B 指定malloc时内存的字节数 (默认256MB)
--vm-hang N 指定在free栈的秒数
-d --hadd n 产生n个执行write和unlink函数的进程
-hadd-bytes B 指定写的字节数
--hadd-noclean 不unlink
注:时间单位可以为秒s,分m,小时h,天d,年y,文件大小单位可以为K,M,G
例1:产生2个cpu进程,2个io进程,20秒后停止运行
如果执行时间为分钟,改20s 为1m
在第一个终端执行该命令,第二个终端执行top查看负载
stress -c 2 -i 2 --verbose --timeout 20s
实验:
创建两个容器实例:docker10 和docker20。 让docker10和docker20只运行在cpu0和cpu1上,最终测试一下docker10和docker20使用cpu的百分比。实验拓扑图如下:
测试1 : 指定docker10只能在cpu0和cpu1上运行,而且docker10的使用cpu的份额512
centos/bastion 是dockerfile构建的镜像,可以使用yum,可以参考 学习笔记五:dockerfile 构建生产环境镜像 生成可以装软件的容器镜像
docker run -itd --name docker10 --cpuset-cpus 0 --cpu-shares 512 centos/bastion /bin/bash
指定docker20只能在cpu0和cpu1上运行,而且docker20的使用cpu的份额1024,比dcker10多一倍
docker run -itd --name docker20 --cpuset-cpus 0 --cpu-shares 1024 centos/bastion /bin/bash
进入docker10,使用stress测试进程是不是只在cpu0上运行:
docker exec -it docker10 /bin/bash
yum install -y epel-release #安装epel扩展源
yum install stress -y #安装stress命令
stress -c 2 -v -t 10m #运行2个进程,把两个cpu占满
在物理机另外一个虚拟终端上运行top命令,按1快捷键,查看每个cpu使用情况:
可看到正常。只在cpu0上运行
测试2:进入docker20,使用stress测试进程是不是只在cpu0上运行,且docker20上运行的stress使用cpu百分比是docker10的2倍
docker exec -it docker20 /bin/bash
yum install -y epel-release #安装epel扩展源
yum install stress -y
stress -c 2 -v -t 10m
docker10开终端执行stress -c 2 -v -t 10m
docker20开终端执行stress -c 2 -v -t 10m
在宿主机执行top查看CPU负载注:两个容器只在cpu0上运行,说明cpu绑定限制成功。而docker20是docker10使用cpu的2倍。说明–cpu-shares限制资源成功。
docker容器控制内存
Docker提供参数-m, --memory=""限制容器的内存使用量。
允许容器使用的内存上限为128M:
docker run -it -m 128m centos
cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes
注:也可以使用tress进行测试,到现在,我可以限制docker实例使用cpu的核心数和权重,可以限制内存大小。
创建一个docker,只使用2个cpu核心,只能使用128M内存
docker run -it --cpuset-cpus 0,1 -m 128m centos
docker容器控制IO
#限制此设备上的写速度(bytes per second),单位可以是kb、mb或者gb。
–device-read-bps value #限制此设备上的读速度(bytes per second),单位可以是kb、mb或者gb。
docker run --help | grep write-b
情景:防止某个 Docker 容器吃光你的磁盘 I / O 资源
限制容器实例对硬盘的最高写入速度设定为 2MB/s。
mkdir -p /var/www/html/
docker run -it -v /var/www/html/:/var/www/html --device /dev/sda:/dev/sda --device-write-bps /dev/sda:2mb centos/bastion /bin/bash
time dd if=/dev/sda of=/var/www/html/test.out bs=2M count=50 oflag=direct,nonblock
注:dd 参数:
direct:读写数据采用直接IO方式,不走缓存。直接从内存写硬盘上。
nonblock:读写数据采用非阻塞IO方式,优先写dd命令的数据
注: 发现1秒写2M。 限制成功。
docker容器运行结束自动释放资源
当容器命令运行结束后,自动删除容器,自动释放资源
docker run --help | grep rm
docker run -itd --rm --name test centos sleep 6
docker ps -a | grep test
#等待5秒后查看
docker ps | grep test #自动删除了