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详解Docker cpu限制分析

 更新时间：2017年01月19日 09:24:23   作者：ARunningPig  
本篇文章主要介绍了Docker cpu限制分析，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

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脚本之家。

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