容器(第三篇)docker-cgroup资源限制

news2024/11/26 2:32:22

Docker 通过 Cgroup 来控制容器使用的资源配额,包括 CPU、内存、磁盘三大方面, 基本覆盖了常见的资源配额和使用量控制。
Cgroup 是 ControlGroups 的缩写,是 Linux 内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组所使用的物理资源(如 CPU、内存、磁盘 IO 等等) 的机制,被 LXC、docker 等很多项目用于实现进程资源控制。Cgroup 本身是提供将进程进行分组化管理的功能和接口的基础结构,I/O 或内存的分配控制等具体的资源管理是通过该功能来实现的。

CPU 资源控制:

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。
而容器的 CPU 配额必须不小于 1ms,即 --cpu-quota 的值必须 >= 1000。

cd /sys/fs/cgroup/cpu/docker/容器id

 进行压力测试:

docker exec -it 容器id/容器名 sh
vim /cpu.sh
#!/bin/bash
i=0
while true
do
let i++
done

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

 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 c2 --cpu-shares 512 centos:7    
docker run -itd --name c3 --cpu-shares 1024 centos:7

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

可以看到在 CPU 进行时间片分配的时候,容器 c2 比容器 c1 多一倍的机会获得 CPU 的时间片。
但分配的结果取决于当时主机和其他容器的运行状态, 实际上也无法保证容器 c1 一定能获得 CPU 时间片。比如容器 c1 的进程一直是空闲的,那么容器 c2 是可以获取比容器 c1 更多的 CPU 时间片的。极端情况下,例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 只在容器分配的资源紧缺时,即在需要对容器使用的资源进行限制时,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。

 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。

先lscpu查看cpu的数量:

 

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)。

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
 

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

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/627355.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

一路狂飙,性能测试流程与性能测试主要指标整理,直接上高速...

目录:导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结(尾部小惊喜) 前言 性能测试实战 性…

什么是真正的需求,如何才能找到?

此为内容创作模板,在发布之前请将不必要的内容删除 对需求本身的误判,比错误本身更为恐怖,直接导致必然失败的局面。 工作失误必不可免,好工作核心在于有需求,自己需要去做,有动力,别人需要你…

【Cloudgetway网关】 GetWay网关入门使用

一、概述 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ow0KO8iV-1686286922163)(null)] GateWay是zuul的替代品,由于Zuul2.0迟迟没有出来,SpringCloud社区推出了gateWay网关来替代zuul1.x版本。提供了以下功能: 底层使用n…

使用 LabVIEW调用LeNet快速搭建手写数字识别系统(内含源码)

‍‍🏡博客主页: virobotics的CSDN博客:LabVIEW深度学习、人工智能博主 🎄所属专栏:『LabVIEW深度学习实战』 🍻上期文章: 【图像分类】基于OpenVINO实现PyTorch ResNet50图像分类 &#x1f4f0…

PyCaret解决二分类任务教程示例

PyCaret是一个Python中的开源、低代码机器学习库,可以自动化机器学习工作流。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具,可以成倍地加快实验周期,提高工作效率。 与其他开源机器学习库相比,PyCaret是一个替代的低代码库&#xff0c…

多分类问题与卷积模型的优化

文章目录 1. 创建自定义Dataset类2. 基础卷积模型3. Dropout抑制过拟合4. 批标准化5. 学习速率衰减6. 最终优化整合代码 首先导入用到的库: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import numpy as np import matp…

文章写作的诀窍:10个技巧让你的文章升华

首先要找到自己的写作声音和确定文章的中心思想,其次要使用简单明了和描述性的语言,增加细节并结构化文章: 找到你的写作声音:找到适合自己的写作风格和声音,这有助于让读者更容易地理解和记住你的文章。确定文章的中心…

QxRibbon 知:搭建 CMake 构建环境

文章目录 前言安装 cmake问题处理qtcreator 检测 CMake 异常 参考资料 前言 高版本的 QtCreator 已经集成了 cmake 工具,并支持以 CMakelists.txt 文件作为工程开发项目。 https://www.qt.io/blog/2019/07/30/update-on-cmake-project-support-in-qt-creator 安装…

NodeLocal DNS介绍及部署应用

目录 一、NodeLocal DNS是什么? 二、为什么使用NodeLocal DNS? 三、工作原理 四、安装NodeLocal DNS 五、在应用中使用NodeLocal DNSCache 六、验证 一、NodeLocal DNS是什么? NodeLocal DNSCache 通过在集群节点上运行一个 DaemonSet …

qrcodejs2生成二维码,通过canvas绘制带边框+中间logo的二维码图片,下载二维码

文章目录 一、通过qrcodejs2生成一个二维码二、点击【下载配置服务器二维码】来下载二维码1、通过canvas去绘制 边框二维码logo(1)为canvas增加绘制圆角矩形的方法(canvas本身不提供)(2)通过canvas绘制 圆角…

饮酒过多和腌制食品是导致中风的最大导火索

中风是一种常见的疾病,它的发生和饮食习惯有很大关系。近年来,我国中风病患人数和病发率都呈现出了不同程度的上升趋势,这给我们的健康带来了很大的威胁。下面我们可以通过数据可视化大屏来了解一下饮食健康与预防中风有哪些影响,…

ESP32-S3 边缘人工智能|使用加速度计数据和 ESP-DL 识别人体活动

边缘计算是一种分布式计算范例,指在更靠近设备的地方进行数据存储和计算。边缘人工智能(边缘 AI)是边缘计算中一项振奋人心的成果,可以令传统技术更高效地运行,在降低功耗的同时又有更好的性能。训练好的神经网络可以在…

通信算法之167: (低空无人机)机载视频通信传输系统基带算法设计

一.物理层基带仿真 通信系统的链路级仿真主要可以分成5个部分。 1.系统参数 2.发送机算法 3.信道模型 4.接收机算法 5.统计性能 其中主要组成部分很明显是中间三部分,即发送,信道,接收。但系统参数和统计性能这两部分的适当设计会大大…

linux基础命令系列之10 分钟掌握 ln 命令:创建链接,软链接,硬链接,递归链接,打印详细输出

文章目录 前言一. ln命令介绍二. 语法格式及常用选项三. 参考案例3.1 ln命令创建硬链接3.1.1 创建硬链接3.1.2 源文件被删除,不影响链接文件的正常使用3.1.3 硬链接不能跨分区创建 3.2 为什么目录刚刚创建的时候,链接数为23.3 ln -s 软链接的创建3.3.1 l…

【漏洞修复】node-exporter被检测出来pprof调试信息泄露漏洞

node-exporter被检测出来pprof调试信息泄露漏洞 说在前面解决方法结语 说在前面 惯例开篇吐槽,有些二五仔习惯搞点自研的安全扫描工具,然后加点DIY元素,他也不管扫的准不准,就要给你报个高中危的漏洞,然后就要去修复&…

C++元模板技术与traits解析:根据类型的特性来调整代码的行为,解决没有重载运算符的情况

C元模板技术与traits解析 第一章、C元模板技术简介 (C Meta-template Introduction)1.1 元模板的定义与概念 (Definition and Concepts)1.2 元模板技术的发展历程 (Evolution of Meta-templates)1.3 元模板应用场景举例 (Examples of Meta-template Applications) 第二章、 tra…

[数据结构初阶]顺序表

目录 静态顺序表 动态顺序表 初始化 销毁 尾插 ​编辑 尾删 头插 头删 Insert erase find查找 顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构,一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。 静态顺序表 定义结构体&#xff1…

Talk | 北卡罗来纳州立大学唐圣坤浙江大学张磊: 数据为中心的高效视觉语言学习—动态退出与数据蒸馏

本期为TechBeat人工智能社区第504期线上Talk! 北京时间6月8日(周四)20:00,北卡罗来纳州立大学在读博士生—唐圣坤与浙江大学硕士生—张磊的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播! 他们与大家分享的主题是: “数据为中心的高效视觉语言学习…

基于jsp+mysql+mybatis的SpringBoot美容院后台管理系统

运行环境: 最好是java jdk 1.8,我在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。 IDE环境: Eclipse,Myeclipse,IDEA或者Spring Tool Suite都可以,如果编译器的版本太低,需要升级下编译器,不要弄太低的版本 tomcat服务器环…

【嵌入式环境下linux内核及驱动学习笔记-(15)linux总线、设备、驱动模型之I2C总线】

目录 1、 I2C总线机制1.1 导入1.2 时序1.3 地址格式 2、华清fs4412上I2C的实现2.1 寄存器2.2 寄存器位具体含义2.3 fs4412上针对具本设备的I2C工作逻辑2.3.1 主机读写工作流程**2.3.1.1 主机发送时序及操作流程2.3.1.2 主机接收的时序及流程 2.3.2 从机读写工作流程 3、LINUX内…