docker资源控制

发布时间:2024年01月11日

1.CPU 资源控制
cgroups,是一个非常强大的linux内核工具,他不仅可以限制被 namespace 隔离起来的资源, 还可以为资源设置权重、计算使用量、操控进程启停等等。 所以 cgroups(Control groups)实现了对资源的配额和度量。

cgroups有四大功能:
●资源限制:可以对任务使用的资源总额进行限制
●优先级分配:通过分配的cpu时间片数量以及磁盘IO带宽大小,实际上相当于控制了任务运行优先级
●资源统计:可以统计系统的资源使用量,如cpu时长,内存用量等
●任务控制:cgroup可以对任务执行挂起、恢复等操作

(1)设置CPU使用率上限
Linux通过CFS(Completely Fair Scheduler,完全公平调度器)来调度各个进程对CPU的使用。CFS默认的调度周期是100ms。
我们可以设置每个容器进程的调度周期,以及在这个周期内各个容器最多能使用多少 CPU 时间。

使用 --cpu-period 即可设置调度周期,使用 --cpu-quota 即可设置在每个周期内容器能使用的CPU时间。两者可以配合使用。
CFS 周期的有效范围是 1ms~1s,对应的 --cpu-period 的数值范围是 1000~1000000。 周期100毫秒?
而容器的 CPU 配额必须不小于 1ms,即 --cpu-quota 的值必须 >= 1000。

docker run -itd --name test5 centos:7 /bin/bash

docker ps -a
CONTAINER ID ? IMAGE ? ? ?COMMAND ? ? ? CREATED ? ? ?STATUS ? ? ? PORTS ? ? NAMES
3ed82355f811 ? centos:7 ? "/bin/bash" ? 5 days ago ? Up 6 hours ? ? ? ? ? ? test5

cd /sys/fs/cgroup/cpu/docker/3ed82355f81151c4568aaa6e7bc60ba6984201c119125360924bf7dfd6eaa42b/
cat cpu.cfs_quota_us?
-1

cat cpu.cfs_period_us?
100000
---------------------------------------------------------------------------------------------------------
#cpu.cfs_period_us:cpu分配的周期(微秒,所以文件名中用 us 表示),默认为100000。
#cpu.cfs_quota_us:表示该cgroups限制占用的时间(微秒),默认为-1,表示不限制。 如果设为50000,表示占用50000/100000=50%的CPU。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------

#进行CPU压力测试
docker exec -it 3ed82355f811 /bin/bash
vim /cpu.sh
#!/bin/bash
i=0
while true
do
let i++
done

chmod +x /cpu.sh
./cpu.sh

top?? ??? ??? ??? ??? ?#可以看到这个脚本占了很多的cpu资源

#设置50%的比例分配CPU使用时间上限
docker run -itd --name test6 --cpu-quota 50000 centos:7 /bin/bash?? ?#可以重新创建一个容器并设置限额
或者
cd /sys/fs/cgroup/cpu/docker/3ed82355f81151c4568aaa6e7bc60ba6984201c119125360924bf7dfd6eaa42b/
echo 50000 > cpu.cfs_quota_us
docker exec -it 3ed82355f811 /bin/bash
./cpu.sh

top?? ??? ??? ??? ??? ?#可以看到cpu占用率接近50%,cgroups对cpu的控制起了效果


(2)设置CPU资源占用比(设置多个容器时才有效)
Docker 通过 --cpu-shares 指定 CPU 份额,默认值为1024,值为1024的倍数。
#创建两个容器为 c1 和 c2,若只有这两个容器,设置容器的权重,使得c1和c2的CPU资源占比为1/3和2/3。
docker run -itd --name c1 --cpu-shares 512 centos:7?? ?
docker run -itd --name c2 --cpu-shares 1024 centos:7

#分别进入容器,进行压力测试
yum install -y epel-release
yum install -y stress
stress -c 4?? ??? ??? ??? ?#产生四个进程,每个进程都反复不停的计算随机数的平方根

#查看容器运行状态(动态更新)
docker stats
CONTAINER ID ? NAME ? ? ? ? ? ? CPU % ? ? MEM USAGE / LIMIT ? ? MEM % ? ? NET I/O ? ? ? ? ?BLOCK I/O ? ? ? ? PIDS
c3ee18e65852 ? c2 ? ? ? ? ? ? ? 66.50% ? ?5.5MiB / 976.3MiB ? ? 0.56% ? ? 20.4MB / 265kB ? 115MB / 14.2MB ? ?4
bb02d3b345d8 ? c1 ? ? ? ? ? ? ? 32.68% ? ?2.625MiB / 976.3MiB ? 0.27% ? ? 20.4MB / 325kB ? 191MB / 12.7MB ? ?4

(3)设置容器绑定指定的CPU
#先分配虚拟机4个CPU核数
docker run -itd --name test7 --cpuset-cpus 1,3 centos:7 /bin/bash

#进入容器,进行压力测试
yum install -y epel-release
yum install stress -y
stress -c 4

#退出容器,执行 top 命令再按 1 查看CPU使用情况。


2.对内存使用的限制
//-m(--memory=) 选项用于限制容器可以使用的最大内存
docker run -itd --name test8 -m 512m centos:7 /bin/bash

docker stats

//限制可用的 swap 大小, --memory-swap
强调一下,--memory-swap 是必须要与 --memory 一起使用的。

正常情况下,--memory-swap 的值包含容器可用内存和可用 swap。
所以 -m 300m --memory-swap=1g 的含义为:容器可以使用 300M 的物理内存,并且可以使用 700M(1G - 300)的 swap。

如果 --memory-swap 设置为 0 或者 不设置,则容器可以使用的 swap 大小为 -m 值的两倍。
如果 --memory-swap 的值和 -m 值相同,则容器不能使用 swap。
如果 --memory-swap 值为 -1,它表示容器程序使用的内存受限,而可以使用的 swap 空间使用不受限制(宿主机有多少 swap 容器就可以使用多少)。


3.对磁盘IO配额控制(blkio)的限制
--device-read-bps:限制某个设备上的读速度bps(数据量),单位可以是kb、mb(M)或者gb。
例:docker run -itd --name test9 --device-read-bps /dev/sda:1M ?centos:7 /bin/bash

--device-write-bps : 限制某个设备上的写速度bps(数据量),单位可以是kb、mb(M)或者gb。
例:docker run -itd --name test10 --device-write-bps /dev/sda:1mb centos:7 /bin/bash

--device-read-iops :限制读某个设备的iops(次数)
?
--device-write-iops :限制写入某个设备的iops(次数)

#创建容器,并限制写速度
docker run -it --name test10 --device-write-bps /dev/sda:1MB centos:7 /bin/bash

#通过dd来验证写速度
dd if=/dev/zero of=test.out bs=1M count=10 oflag=direct?? ??? ??? ??? ?#添加oflag参数以规避掉文件系统cache
10+0 records in
10+0 records out
10485760 bytes (10 MB) copied, 10.0025 s, 1.0 MB/s


#清理docker占用的磁盘空间
docker system prune -a?? ??? ??? ?#可以用于清理磁盘,删除关闭的容器、无用的数据卷和网络

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_75000405/article/details/135494732
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