铁雪资源网

详解Docker cpu限制分析
站长资源 2024/12/24 佚名
15 1538
铁雪资源网 Design By www.gsvan.com

本文测试了，Docker容器限制cpu资源使用的几个配置参数。分别使用top和dstat命令分析了资源占有情况。

package main

import (
  "flag"
  "runtime"
  "fmt"
)

func main() {
  cpunum := flag.Int("cpunum", 0, "cpunum")
  flag.Parse()
  fmt.Println("cpunum:", *cpunum)
  runtime.GOMAXPROCS(*cpunum)
  for i := 0; i < *cpunum - 1; i++ {
    go func() {
      for {

      }
    }()
  }
  for {

  }
}

制作了一个测试cpu占用的镜像，镜像默认占满1个核心

FROM busybox
COPY ./full_cpu /full_cpu
RUN chmod +x /full_cpu
ENTRYPOINT ["/full_cpu", "-cpunum"]
CMD ["1"]

docker build -t fangfenghua/cpuuseset .
docker push fangfenghua/cpuuseset


docker info
...
Default Runtime: runc
Security Options: seccomp
Kernel Version: 3.10.0-229.el7.x86_64
Operating System: CentOS Linux 7 (Core)
OSType: linux
Architecture: x86_64
CPUs: 4
Total Memory: 993.3 MiB
Name: localhost.localdomain
ID: TU6M:E6WM:PZDN:ULJX:EWKS: 
  ...

docker run -it --rm=true fangfenghua/cpuuseset 
[root@localhost src]# top

top - 07:23:52 up 1:23, 2 users, load average: 0.61, 1.12, 1.04
Tasks: 154 total,  3 running, 145 sleeping,  6 stopped,  0 zombie
%Cpu(s): 18.0 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 81.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total,  422120 free,  171676 used,  423348 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free,    96 used.  688188 avail Mem 

 PID USER   PR NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM   TIME+ COMMAND                                         
20196 root   20  0  3048  720  460 R 101.7 0.1  0:37.56 full_cpu                                         
  1 root   20  0  41536  4028  2380 S  0.0 0.4  0:02.60 systemd                                         
  2 root   20  0    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.04 kthreadd                                         
  3 root   20  0    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.48 ksoftirqd/0                                       
  5 root    0 -20    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.00 kworker/0:0H                                       
  7 root   rt  0    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.69 migration/0  

docker run -it --rm=true fangfenghua/cpuuseset 4
top - 07:27:17 up 1:27, 2 users, load average: 2.41, 1.47, 1.18
Tasks: 159 total,  3 running, 145 sleeping, 11 stopped,  0 zombie
%Cpu(s): 99.6 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.3 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total,  402508 free,  190908 used,  423728 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free,    96 used.  668608 avail Mem 

 PID USER   PR NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM   TIME+ COMMAND                                         
20935 root   20  0  3048  720  452 R 400.0 0.1  0:55.80 full_cpu                                         
  1 root   20  0  41620  4088  2380 S  0.0 0.4  0:02.88 systemd                                         
  2 root   20  0    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.04 kthreadd

在Linux 系统上，可以用来限制docker容器资源占用的参数有：

  • --cpu-period int              Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) period
  • --cpu-quota int               Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) quota
  • -c, --cpu-shares int              CPU shares (relative weight)
  •  --cpuset-cpus string          CPUs in which to allow execution (0-3, 0,1)

docker提供了–cpu-period、–cpu-quota两个参数控制容器可以分配到的CPU时钟周期。–cpu-period是用来指定容器对CPU的使用要在多长时间内做一次重新分配，而–cpu-quota是用来指定在这个周期内，最多可以有多少时间用来跑这个容器。跟–cpu-shares不同的是这种配置是指定一个绝对值，而且没有弹性在里面，容器对CPU资源的使用绝对不会超过配置的值。

cpu-period和cpu-quota的单位为微秒（μs）。cpu-period的最小值为1000微秒，最大值为1秒（10^6 μs），默认值为0.1秒（100000 μs）。cpu-quota的值默认为-1，表示不做控制。

举个例子，如果容器进程需要每1秒使用单个CPU的0.2秒时间，可以将cpu-period设置为1000000（即1秒），cpu-quota设置为200000（0.2秒）。当然，在多核情况下，如果允许容器进程需要完全占用两个CPU，则可以将cpu-period设置为100000（即0.1秒），cpu-quota设置为200000（0.2秒）。

使用本文制作的容器镜像来测试，cpu-period和cpu-quota两个参数吧。

在本文使用的4核心系统中，如果希望cpuusetest占满两个核心，在如何配置呢？从上文的分析中可以看到，如果将cpu-period设置为100000，那么期望占满4个核心，则需要将cpu-quota设置为4＊100000，期望占满一个核心则可设置为2＊100000。下面就测试一下吧：

docker run --name cpuuse -d --cpu-period=100000 --cpu-quota=200000 fangfenghua/cpuusetest 4
top - 07:46:31 up 1:46, 2 users, load average: 0.16, 0.21, 0.51
Tasks: 168 total,  2 running, 142 sleeping, 24 stopped,  0 zombie
%Cpu(s): 47.8 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 51.9 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total,  364724 free,  227816 used,  424604 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free,    96 used.  631052 avail Mem 

 PID USER   PR NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM   TIME+ COMMAND                                         
21766 root   20  0  3048  724  464 R 193.3 0.1  1:00.37 full_cpu                                         
  1 root   20  0  41620  4088  2380 S  0.0 0.4  0:03.13 systemd                                         
  2 root   20  0    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.05 kthreadd                                         
  3 root   20  0    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.52 ksoftir


top - 07:47:17 up 1:47, 2 users, load average: 0.47, 0.26, 0.51
Tasks: 172 total,  3 running, 144 sleeping, 25 stopped,  0 zombie
%Cpu(s): 99.6 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 0.3 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total,  358760 free,  233292 used,  425092 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free,    96 used.  625180 avail Mem 

docker run --name cpuuse -d --cpu-period=100000 --cpu-quota=400000 fangfenghua/cpuusetest 4
 PID USER   PR NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM   TIME+ COMMAND                                         
21976 root   20  0  3048  724  456 R 398.3 0.1  0:16.81 full_cpu                                         
21297 root   20  0    0   0   0 S  0.3 0.0  0:00.08 kworker/0:2                                       
  1 root   20  0  41620  4088  2380 S  0.0 0.4  0:03.19 systemd                                         
  2 root   20  0    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.05 kthreadd

使用上述两个参数可以，设置cpu的精确控制。还有一个参数cpu-share，是个相对值。假如设置A容器cpu－share为1536，设置B容器为512。那么，在容器B启动前，cpu占用情况为是什么呢？

top - 07:56:10 up 1:56, 2 users, load average: 0.75, 0.36, 0.50
Tasks: 153 total,  3 running, 140 sleeping, 10 stopped,  0 zombie
%Cpu(s): 99.7 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.3 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total,  436300 free,  155616 used,  425228 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free,    96 used.  703544 avail Mem 

 PID USER   PR NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM   TIME+ COMMAND                                         
22216 root   20  0  3048  720  456 R 399.3 0.1  0:55.03 full_cpu                                         
  1 root   20  0  41620  4088  2380 S  0.0 0.4  0:03.29 systemd                                         
  2 root   20  0    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.05 kthreadd                                         
  3 root   20  0    0   0   0 S  0.0 0.0  0:00.54 ksoftirqd/0

启动容器B:

top - 07:57:09 up 1:57, 2 users, load average: 3.55, 1.16, 0.76
Tasks: 162 total,  4 running, 148 sleeping, 10 stopped,  0 zombie
%Cpu(s): 99.6 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.3 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total,  428772 free,  158304 used,  430068 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free,    96 used.  700444 avail Mem 

 PID USER   PR NI  VIRT  RES  SHR S %CPU %MEM   TIME+ COMMAND                                         
22216 root   20  0  3048  720  456 R 305.7 0.1  4:40.78 full_cpu                                         
22336 root   20  0  3048  720  460 R 95.3 0.1  0:09.02 full_cpu                                         
  1 root   20  0  41620  4088  2380 S  0.0 0.4  0:03.31 systemd

从上述测试结果不难看出。设置相对数值时，容器B启动之前，容器A仍然占满了cpu，而容器B启动后则，容器占3／4，容器B占1／4。

还有一个参数cpu-sets，指定容器使用的核心。使用上述测试容器测试，指定容器使用0，3核心：

docker run --name cpuuse -d --cpuset-cpus=0,3 fangfenghua/cpuusetest 4

0,3核心占用率：

[root@localhost src]# dstat -c -C 0,3
-------cpu0-usage--------------cpu3-usage------
usr sys idl wai hiq siq:usr sys idl wai hiq siq
 25  9 66  0  0  0: 12  1 87  0  0  0
100  0  0  0  0  0:100  0  0  0  0  0
 99  0  0  0  0  1:100  0  0  0  0  0
 99  1  0  0  0  0: 99  1  0  0  0  0
100  0  0  0  0  0:100  0  0  0  0  0
100  0  0  0  0  0:100  0  0  0  0  0

1，2核心占用率：

[root@localhost src]# dstat -c -C 1,2
-------cpu1-usage--------------cpu2-usage------
usr sys idl wai hiq siq:usr sys idl wai hiq siq
 21  8 71  0  0  0: 10  1 89  0  0  0
 0  0 100  0  0  0: 0  0 100  0  0  0
 0  0 100  0  0  0: 0  0 100  0  0  0
 0  0 100  0  0  0: 0  0 100  0  0  0
 0  0 100  0  0  0: 0  0 100  0  0  0

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
docker限制容器cpu,docker,cpu,内存,限制,docker,cpu,限制
铁雪资源网 Design By www.gsvan.com
广告合作：本站广告合作请联系QQ：858582 申请时备注：广告合作（否则不回）
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
铁雪资源网 Design By www.gsvan.com

评论“详解Docker cpu限制分析”

暂无详解Docker cpu限制分析的评论...
www.gsvan.com 铁雪资源网
39,976影音资源
144,792福利资源
1,817软件资源
431,128技术资源
一句话新闻
一口气升级7个大模型SaaS应用，百度智能云：突出一个“开箱即用” - 2024/12/24

这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。

一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。

另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。

稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

友情链接

杰晶网络 DDR爱好者之家 桃源资源网 杰网资源 富贵资源网 南强小屋 铁雪资源网 幽灵资源网 万梅资源网 狼山资源网 白云岛资源网 昆仑资源网 相思资源网 明霞山资源网 内蒙古资源网 黑松山资源网 茶园资源网 饿虎岗资源网 大旗谷资源网 常春岛资源网 岱庙资源网 兴国资源网 快活林资源网 蝙蝠岛资源网 帝王谷资源网 白云城资源网 伏龙阁资源网 清风细雨楼 天枫庄资源网 圆月山庄资源网 无争山庄资源网 神水资源网 移花宫资源网 神剑山庄资源网 无为清净楼资源网 金钱帮资源网 丐帮资源网 华山资源网 极乐门资源网 小李飞刀资源网 凤求凰客栈 风云阁资源网 金狮镖局 鸳鸯亭资源网 千金楼资源网 更多链接
铁雪资源网 Design By www.gsvan.com