docker 资源cpu，内存，磁盘io限制和性能压测

近期文章：

在docker中可以对容器应用程序的资源进行限制，通过cgroup来控制容器，以确保它们在运行时不会占用过多的系统资源。以下是一些常见的 Docker 资源限制选项

  1. 内存限制：可以使用 --memory 或 -m 选项来限制容器可以使用的内存。例如，--memory=1g 表示限制容器使用的内存为 1GB。超出限制的内存使用可能会导致容器被终止或无法正常运行。
  2. CPU 限制：可以使用 --cpus 选项来限制容器可以使用的 CPU 核数。例如，--cpus=0.5 表示限制容器使用的 CPU 核心为 0.5 个。这个值可以是小数，表示分配的 CPU 资源的相对权重。
  3. CPU 调度策略：可以使用 --cpu-shares 选项来为容器分配 CPU 时间片的权重。这个值越高，容器获得的 CPU 时间越多。默认情况下，所有容器的 CPU 权重相等。
  4. IO 限制：你可以使用 --blkio-weight 选项来设置容器对 IO 资源的相对权重。默认情况下，所有容器的 IO 权重相等。
  5. 网络带宽限制：可以使用 --network 选项来限制容器的网络带宽。例如，--network=none 表示容器没有网络访问权限，--network=host 表示容器与宿主机共享网络。

docker 使用内存限制

Docker提供参数-m, –memory=””限制容器的内存使用量。

案例1：允许容器使用的内容从上限为1024M:

[root@master ~]# docker run -it  -m 1g centos [root@b178d97e0992 /]# cat /sys/fs/cgroup/memory.max 1073741824 #这里显示的是字节，换算后是1G

当容器超过这个限制时，可能会被终止或无法正常运行

使用cpu核数限制

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：

  1. 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
  2. 非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) 例： IBM 小型机 pSeries 690
  3. 海量并行处理结构 (MPP ： Massive ParallelProcessing) 。 例： 大型机 Z14

docker 使用CPU调度策略

#查看配置份额的帮助命令： [root@master data]# docker run --help | grep cpu-shares   -c, --cpu-shares int                 CPU shares (relative weight)

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

例： 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。

例1：给容器实例分配512权重的cpu使用份额

参数：  -c 512 [root@master data]# docker run -it -c 512 centos  /bin/bash [root@bae4e42c30f0 /]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.shares  #查看结果 512  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

docker 测试cpuset-cpus和cpu-shares

测试cpuset-cpus和cpu-shares混合使用运行效果，就需要一个压力测试工具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

运行两个容器实例

[root@master ~]# docker run -itd --name docker10 --cpuset-cpus 0,1 --cpu-shares 512 centos  /bin/bash d9474b41882704420ede69c40f7b8c7a548d7fca988f86287838fa65f2d8491c [root@master ~]# docker run -itd --name docker20 --cpuset-cpus 0,1 --cpu-shares 1024 centos  /bin/bash 14b95ad48ddb106c9196e68fe07fab1c52c2a3032a7839336c8245d27803db38

测试1： 进入容器docker10，使用stress测试进程是不是只在cpu0,1上运行：

[root@master ~]# docker exec -it  docker10  /bin/bash [root@master ~]# rm -rf /etc/yum.repos.d/* [root@d9474b418827 ~]# curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-vault-8.5.2111.repo [root@d9474b418827 /]# yum install -y epel-release [root@d9474b418827 /]# yum install -y stress 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  [root@d9474b418827 /]# 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： [root@d9474b418827 /]# top top - 08:09:16 up 18 min,  0 users,  load average: 2.22, 1.48, 0.78 Tasks:   6 total,   1 running,   2 sleeping,   3 stopped,   0 zombie %Cpu0  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st %Cpu1  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st %Cpu2  :  3.1 us,  1.7 sy,  0.0 ni, 95.1 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st %Cpu3  :  3.5 us,  1.8 sy,  0.0 ni, 94.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st MiB Mem :   1819.2 total,    142.3 free,    813.7 used,    863.2 buff/cache MiB Swap:      0.0 total,      0.0 free,      0.0 used.    842.9 avail Mem  #可看到正常。只在cpu0,1上运行

测试2

然后进入docker20，使用stress测试进程是不是只在cpu0,1上运行，且docker20上运行的stress使用cpu百分比是docker10的2倍

[root@d9474b418827 /]# docker exec -it docker20 /bin/bash [root@14b95ad48ddb /]# stress  -c 2 -v -t 10m

注：两个容器只在cpu0,1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 使用IO 限制

[root@master ~]# docker run --help | grep write-b       --device-write-bps list          Limit write rate (bytes per second) to a device (default [])       #限制此设备上的写速度（bytes per second），单位可以是kb、mb或者gb。 [root@master ~]# docker run --help | grep read-b       --device-read-bps list           Limit read rate (bytes per second) from a device (default [])       #限制此设备上的读速度（bytes per second），单位可以是kb、mb或者gb

情景：防止某个 Docker 容器吃光你的磁盘 I / O 资源

例1：限制容器实例对硬盘的最高写入速度设定为 2MB/s。

–device参数：将主机设备添加到容器

[root@master ~]# mkdir -p /var/www/html/ [root@master ~]# docker run -it  -v /var/www/html/:/var/www/html --device /dev/sda:/dev/sda --device-write-bps /dev/sda:2mb centos  /bin/bash  [root@e3f881a065b0 /]# 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
50+0 records in
50+0 records out
104857600 bytes (105 MB, 100 MiB) copied, 50.0085 s, 2.0 MB/s

real 0m50.018s
user 0m0.000s
sys 0m0.089s
注： 发现1秒写2M。 限制成功

docker 网络带宽限制

这个很少用，就不赘述了

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