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理解Docker(4):Docker 容器使用 cgroups 限制资源使用

本系列文章将介绍Docker的有关知识:

(1)Docker 安装及基本用法

(2)Docker 镜像

(3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境

(4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源

(5)Docker 网络

 

    上一篇文章将到 Docker 容器使用 linux namespace 来隔离其运行环境,使得容器中的进程看起来就像爱一个独立环境中运行一样。但是,光有运行环境隔离还不够,因为这些进程还是可以不受限制地使用系统资源,比如网络、磁盘、CPU以及内存 等。关于其目的,一方面,是为了防止它占用了太多的资源而影响到其它进程;另一方面,在系统资源耗尽的时候,linux 内核会触发 OOM,这会让一些被杀掉的进程成了无辜的替死鬼。因此,为了让容器中的进程更加可控,Docker 使用 Linux cgroups 来限制容器中的进程允许使用的系统资源。 

1. 基础知识:Linux control groups 

1.1 概念

  Linux Cgroup 可​​​让​​​您​​​为​​​系​​​统​​​中​​​所​​​运​​​行​​​任​​​务​​​(进​​​程​​​)的​​​用​​​户​​​定​​​义​​​组​​​群​​​分​​​配​​​资​​​源​​​ — 比​​​如​​​ CPU 时​​​间​​​、​​​系​​​统​​​内​​​存​​​、​​​网​​​络​​​带​​​宽​​​或​​​者​​​这​​​些​​​资​​​源​​​的​​​组​​​合​​​。​​​您​​​可​​​以​​​监​​​控​​​您​​​配​​​置​​​的​​​ cgroup,拒​​​绝​​​ cgroup 访​​​问​​​某​​​些​​​资​​​源​​​,甚​​​至​​​在​​​运​​​行​​​的​​​系​​​统​​​中​​​动​​​态​​​配​​​置​​​您​​​的​​​ cgroup。所以,可以将 controll groups 理解为 controller (system resource) (for) (process)groups,也就是是说它以一组进程为目标进行系统资源分配和控制。

  它主要提供了如下功能: 

  • Resource limitation: 限制资源使用,比如内存使用上限以及文件系统的缓存限制。
  • Prioritization: 优先级控制,比如:CPU利用和磁盘IO吞吐。
  • Accounting: 一些审计或一些统计,主要目的是为了计费。
  • Control: 挂起进程,恢复执行进程。

使​​​用​​​ cgroup,系​​​统​​​管​​​理​​​员​​​可​​​更​​​具​​​体​​​地​​​控​​​制​​​对​​​系​​​统​​​资​​​源​​​的​​​分​​​配​​​、​​​优​​​先​​​顺​​​序​​​、​​​拒​​​绝​​​、​​​管​​​理​​​和​​​监​​​控​​​。​​​可​​​更​​​好​​​地​​​根​​​据​​​任​​​务​​​和​​​用​​​户​​​分​​​配​​​硬​​​件​​​资​​​源​​​,提​​​高​​​总​​​体​​​效​​​率​​​。

在实践中,系统管理员一般会利用CGroup做下面这些事(有点像为某个虚拟机分配资源似的):

  • 隔离一个进程集合(比如:nginx的所有进程),并限制他们所消费的资源,比如绑定CPU的核。
  • 为这组进程分配其足够使用的内存
  • 为这组进程分配相应的网络带宽和磁盘存储限制
  • 限制访问某些设备(通过设置设备的白名单)

查看 linux 内核中是否启用了 cgroup:

[root@node1 1573]# uname -r
3.10.0-514.2.2.el7.x86_64
[root@node1 1573]# cat /boot/config-3.10.0-514.2.2.el7.x86_64 | grep CGROUP
CONFIG_CGROUPS=y
# CONFIG_CGROUP_DEBUG is not set
CONFIG_CGROUP_FREEZER=y
CONFIG_CGROUP_PIDS=y
CONFIG_CGROUP_DEVICE=y
CONFIG_CGROUP_CPUACCT=y
CONFIG_CGROUP_HUGETLB=y
CONFIG_CGROUP_PERF=y
CONFIG_CGROUP_SCHED=y
CONFIG_BLK_CGROUP=y
# CONFIG_DEBUG_BLK_CGROUP is not set
CONFIG_NETFILTER_XT_MATCH_CGROUP=m
CONFIG_NET_CLS_CGROUP=y
CONFIG_NETPRIO_CGROUP=y

对应的 cgroup 的配置值如果是 'y',则表示已经被启用了。

Linux 系统中,一切皆文件。Linux 也将 cgroups 实现成了文件系统,方便用户使用。在我的 Ubuntu 14.04 测试环境中:

root@devstack:/home/sammy# mount -t cgroup
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpuset type cgroup (rw,relatime,cpuset)
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpu type cgroup (rw,relatime,cpu)
systemd on /sys/fs/cgroup/systemd type cgroup (rw,noexec,nosuid,nodev,none,name=systemd)
root@devstack:
/home/sammy# lssubsys -m cpuset /sys/fs/cgroup/cpuset cpu /sys/fs/cgroup/cpu cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct memory /sys/fs/cgroup/memory devices /sys/fs/cgroup/devices freezer /sys/fs/cgroup/freezer blkio /sys/fs/cgroup/blkio perf_event /sys/fs/cgroup/perf_event hugetlb /sys/fs/cgroup/hugetlb
root@devstack:/home/sammy# ls /sys/fs/cgroup/ -l total 0 drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 blkio drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 cpu drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 cpuacct drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 cpuset drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 devices drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 freezer drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 hugetlb drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 memory drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 perf_event drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 systemd

我们看到 /sys/fs/cgroup 目录中有若干个子目录,我们可以认为这些都是受 cgroups 控制的资源以及这些资源的信息。

  • blkio — 这​​​个​​​子​​​系​​​统​​​为​​​块​​​设​​​备​​​设​​​定​​​输​​​入​​​/输​​​出​​​限​​​制​​​,比​​​如​​​物​​​理​​​设​​​备​​​(磁​​​盘​​​,固​​​态​​​硬​​​盘​​​,USB 等​​​等​​​)。
  • cpu — 这​​​个​​​子​​​系​​​统​​​使​​​用​​​调​​​度​​​程​​​序​​​提​​​供​​​对​​​ CPU 的​​​ cgroup 任​​​务​​​访​​​问​​​。​​​
  • cpuacct — 这​​​个​​​子​​​系​​​统​​​自​​​动​​​生​​​成​​​ cgroup 中​​​任​​​务​​​所​​​使​​​用​​​的​​​ CPU 报​​​告​​​。​​​
  • cpuset — 这​​​个​​​子​​​系​​​统​​​为​​​ cgroup 中​​​的​​​任​​​务​​​分​​​配​​​独​​​立​​​ CPU(在​​​多​​​核​​​系​​​统​​​)和​​​内​​​存​​​节​​​点​​​。​​​
  • devices — 这​​​个​​​子​​​系​​​统​​​可​​​允​​​许​​​或​​​者​​​拒​​​绝​​​ cgroup 中​​​的​​​任​​​务​​​访​​​问​​​设​​​备​​​。​​​
  • freezer — 这​​​个​​​子​​​系​​​统​​​挂​​​起​​​或​​​者​​​恢​​​复​​​ cgroup 中​​​的​​​任​​​务​​​。​​​
  • memory — 这​​​个​​​子​​​系​​​统​​​设​​​定​​​ cgroup 中​​​任​​​务​​​使​​​用​​​的​​​内​​​存​​​限​​​制​​​,并​​​自​​​动​​​生​​​成​​​​​内​​​存​​​资​​​源使用​​​报​​​告​​​。​​​
  • net_cls — 这​​​个​​​子​​​系​​​统​​​使​​​用​​​等​​​级​​​识​​​别​​​符​​​(classid)标​​​记​​​网​​​络​​​数​​​据​​​包​​​,可​​​允​​​许​​​ Linux 流​​​量​​​控​​​制​​​程​​​序​​​(tc)识​​​别​​​从​​​具​​​体​​​ cgroup 中​​​生​​​成​​​的​​​数​​​据​​​包​​​。​​​
  • net_prio — 这个子系统用来设计网络流量的优先级
  • hugetlb — 这个子系统主要针对于HugeTLB系统进行限制,这是一个大页文件系统。

默认的话,在 Ubuntu 系统中,你可能看不到 net_cls 和 net_prio 目录,它们需要你手工做 mount:

root@devstack:/sys/fs/cgroup# modprobe cls_cgroup
root@devstack:/sys/fs/cgroup# mkdir net_cls
root@devstack:/sys/fs/cgroup# mount -t cgroup -o net_cls none net_cls

root@devstack:/sys/fs/cgroup# modprobe netprio_cgroup
root@devstack:/sys/fs/cgroup# mkdir net_prio
root@devstack:/sys/fs/cgroup# mount -t cgroup -o net_prio none net_prio

root@devstack:/sys/fs/cgroup# ls net_prio/cgroup.clone_children  cgroup.procs          net_prio.ifpriomap  notify_on_release  tasks
cgroup.event_control   cgroup.sane_behavior  net_prio.prioidx    release_agent
root@devstack:/sys/fs/cgroup# ls net_cls/
cgroup.clone_children  cgroup.event_control  cgroup.procs  cgroup.sane_behavior  net_cls.classid  notify_on_release  release_agent  tasks

1.2 实验

1.2.1 通过 cgroups 限制进程的 CPU

写一段最简单的 C 程序:

int main(void)
{
    int i = 0;
    for(;;) i++;
    return 0;
}

编译,运行,发现它占用的 CPU 几乎到了 100%:

top - 22:43:02 up  1:14,  3 users,  load average: 0.24, 0.06, 0.06  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 2304 root      20   0    4188    356    276 R 99.6  0.0   0:11.77 hello

接下来我们做如下操作:

root@devstack:/home/sammy/c# mkdir /sys/fs/cgroup/cpu/hello
root@devstack:/home/sammy/c# cd /sys/fs/cgroup/cpu/hello
root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# ls
cgroup.clone_children  cgroup.procs       cpu.cfs_quota_us  cpu.stat           tasks
cgroup.event_control   cpu.cfs_period_us  cpu.shares        notify_on_release
root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# cat cpu.cfs_quota_us
-1
root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# echo 20000 > cpu.cfs_quota_us
root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# cat cpu.cfs_quota_us
20000
root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# echo 2428 > tasks

然后再来看看这个进程的 CPU 占用情况:

 PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 2428 root      20   0    4188    356    276 R 19.9  0.0   0:46.03 hello

它占用的 CPU 几乎就是 20%,也就是我们预设的阈值。这说明我们通过上面的步骤,成功地将这个进程运行所占用的 CPU 资源限制在某个阈值之内了。

如果此时再启动另一个 hello 进程并将其 id 加入 tasks 文件,则两个进程会共享设定的 CPU 限制:

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 2428 root      20   0    4188    356    276 R 10.0  0.0 285:39.54 hello
12526 root      20   0    4188    356    276 R 10.0  0.0   0:25.09 hello

1.2.2 通过 cgroups 限制进程的 Memory

同样地,我们针对它占用的内存做如下操作:

root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory# mkdir hello
root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory# cd hello/
root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/hello# cat memory.limit_in_bytes
18446744073709551615
root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/hello# echo 64k > memory.limit_in_bytes
root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/hello# echo 2428 > tasks
root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/hello#

上面的步骤会把进程 2428 说占用的内存阈值设置为 64K。超过的话,它会被杀掉。

1.2.3 限制进程的 I/O

运行命令:

sudo dd if=/dev/sda1 of=/dev/null

通过 iotop 命令看 IO (此时磁盘在快速转动),此时其写速度为 242M/s:

 TID  PRIO  USER     DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN     IO>    COMMAND
 2555 be/4 root      242.60 M/s    0.00 B/s  0.00 % 61.66 % dd if=/dev/sda1 of=/dev/null

接着做下面的操作:

root@devstack:/home/sammy# mkdir /sys/fs/cgroup/blkio/io
root@devstack:/home/sammy# cd /sys/fs/cgroup/blkio/io
root@devstack:/sys/fs/cgroup/blkio/io# ls -l /dev/sda1
brw-rw---- 1 root disk 8, 1 Sep 18 21:46 /dev/sda1
root@devstack:/sys/fs/cgroup/blkio/io# echo '8:0 1048576'  > /sys/fs/cgroup/blkio/io/blkio.throttle.read_bps_device
root@devstack:/sys/fs/cgroup/blkio/io# echo 2725 > /sys/fs/cgroup/blkio/io/tasks

结果,这个进程的IO 速度就被限制在 1Mb/s 之内了:

 TID  PRIO  USER     DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN     IO>    COMMAND
 2555 be/4 root      990.44 K/s    0.00 B/s  0.00 % 96.29 % dd if=/dev/sda1 of=/dev/null

1.3 术语

cgroups 的术语包括:

  • 任务(Tasks):就是系统的一个进程。
  • 控制组(Control Group):一组按照某种标准划分的进程,比如官方文档中的Professor和Student,或是WWW和System之类的,其表示了某进程组。Cgroups中的资源控制都是以控制组为单位实现。一个进程可以加入到某个控制组。而资源的限制是定义在这个组上,就像上面示例中我用的 hello 一样。简单点说,cgroup的呈现就是一个目录带一系列的可配置文件。
  • 层级(Hierarchy):控制组可以组织成hierarchical的形式,既一颗控制组的树(目录结构)。控制组树上的子节点继承父结点的属性。简单点说,hierarchy就是在一个或多个子系统上的cgroups目录树。
  • 子系统(Subsystem):一个子系统就是一个资源控制器,比如CPU子系统就是控制CPU时间分配的一个控制器。子系统必须附加到一个层级上才能起作用,一个子系统附加到某个层级以后,这个层级上的所有控制族群都受到这个子系统的控制。Cgroup的子系统可以有很多,也在不断增加中。

2. Docker 对 cgroups 的使用

2.1 默认情况

默认情况下,Docker 启动一个容器后,会在 /sys/fs/cgroup 目录下的各个资源目录下生成以容器 ID 为名字的目录(group),比如:

/sys/fs/cgroup/cpu/docker/03dd196f415276375f754d51ce29b418b170bd92d88c5e420d6901c32f93dc14

此时 cpu.cfs_quota_us 的内容为 -1,表示默认情况下并没有限制容器的 CPU 使用。在容器被 stopped 后,该目录被删除。

运行命令 docker run -d --name web41 --cpu-quota 25000 --cpu-period 100 --cpu-shares 30 training/webapp python app.py 启动一个新的容器,结果:

root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/docker/06bd180cd340f8288c18e8f0e01ade66d066058dd053ef46161eb682ab69ec24# cat cpu.cfs_quota_us
25000
root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/docker/06bd180cd340f8288c18e8f0e01ade66d066058dd053ef46161eb682ab69ec24# cat tasks
3704
root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/docker/06bd180cd340f8288c18e8f0e01ade66d066058dd053ef46161eb682ab69ec24# cat cpu.cfs_period_us
2000

Docker 会将容器中的进程的 ID 加入到各个资源对应的 tasks 文件中。表示 Docker 也是以上面的机制来使用 cgroups 对容器的 CPU 使用进行限制。

相似地,可以通过 docker run 中 mem 相关的参数对容器的内存使用进行限制:

      --cpuset-mems string          MEMs in which to allow execution (0-3, 0,1)
      --kernel-memory string        Kernel memory limit
  -m, --memory string               Memory limit
      --memory-reservation string   Memory soft limit
      --memory-swap string          Swap limit equal to memory plus swap: '-1' to enable unlimited swap
      --memory-swappiness int       Tune container memory swappiness (0 to 100) (default -1)

比如  docker run -d --name web42 --blkio-weight 100 --memory 10M --cpu-quota 25000 --cpu-period 2000 --cpu-shares 30 training/webapp python app.py:

root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410# cat memory.limit_in_bytes
10485760

  root@devstack:/sys/fs/cgroup/blkio/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410# cat blkio.weight
  100

目前 docker 已经几乎支持了所有的 cgroups 资源,可以限制容器对包括 network,device,cpu 和 memory 在内的资源的使用,比如:

root@devstack:/sys/fs/cgroup# find -iname ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./net_prio/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./net_cls/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./systemd/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./hugetlb/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./perf_event/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./blkio/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./freezer/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./devices/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./memory/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./cpuacct/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./cpu/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
./cpuset/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410

 2.2 net_cls 

   net_cls 和 tc 一起使用可用于限制进程发出的网络包所使用的网络带宽。当使用 cgroups network controll net_cls 后,指定进程发出的所有网络包都会被加一个 tag,然后就可以使用其他工具比如 iptables 或者 traffic controller (TC)来根据网络包上的 tag 进行流量控制。关于 TC 的文档,网上很多,这里不再赘述,只是用一个简单的例子来加以说明。

  关于 classid,它的格式是 0xAAAABBBB,其中,AAAA 是十六进制的主ID(major number),BBBB 是十六进制的次ID(minor number)。因此,0X10001 表示 10:1,而 0x00010001 表示 1:!。

  (1)首先在host 的网卡 eth0 上做如下设置:

tc qdisc del dev eth0 root                                        #删除已有的规则
tc qdisc add dev eth0 root handle 10: htb default 12              
tc class add dev eth0 parent 10: classid 10:1 htb rate 1500kbit ceil 1500kbit burst 10k         #限速
tc filter add dev eth0 protocol ip parent 10:0 prio 1 u32 match ip protocol 1 0xff flowid 10:1  #只处理 ping 参数的网络包

其结果是:

  • 在网卡 eth0 上创建了一个 HTB root 队列,hangle 10: 表示队列句柄也就是major number 为 10
  • 创建一个分类 10:1,限制它的出发网络带宽为 80 kbit (千比特每秒)
  • 创建一个分类器,将 eth0 上 IP IMCP 协议 的 major ID 为 10 的 prio 为 1 的网络流量都分类到 10:1 类别

(2)启动容器

容器启动后,其 init 进程在host 上的 PID 就被加入到 tasks 文件中了:

root@devstack:/sys/fs/cgroup/net_cls/docker/ff8d9715b7e11a5a69446ff1e3fde3770078e32a7d8f7c1cb35d51c75768fe33# ps -ef | grep 10047
231072   10047 10013  1 07:08 ?        00:00:00 python app.py

设置 net_cls classid:

echo 0x100001 > net_cls.classid

再在容器启动一个 ping 进程,其 ID 也被加入到 tasks 文件中了。

(3)查看tc 情况: tc -s -d class show dev eth0

Every 2.0s: tc -s class ls dev eth0 Wed Sep 21 04:07:56 2016

class htb 10:1 root prio 0 rate 1500Kbit ceil 1500Kbit burst 10Kb cburst 1599b
Sent 17836 bytes 182 pkt (dropped 0, overlimits 0 requeues 0)
rate 0bit 0pps backlog 0b 0p requeues 0
lended: 182 borrowed: 0 giants: 0
tokens: 845161 ctokens: 125161

我们可以看到 tc 已经在处理 ping 进程产生的数据包了。再来看一下 net_cls 和 ts 合作的限速效果:

10488 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=35 ttl=63 time=12.7 ms
10488 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=36 ttl=63 time=15.2 ms
10488 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=37 ttl=63 time=4805 ms
10488 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=38 ttl=63 time=9543 ms

其中:

  • 后两条说使用的 tc class 规则是 tc class add dev eth0 parent 10: classid 10:1 htb rate 1500kbit ceil 15kbit burst 10k
  • 前两条所使用的 tc class 规则是 tc class add dev eth0 parent 10: classid 10:1 htb rate 1500kbit ceil 10Mbit burst 10k 

3. Docker run 命令中 cgroups 相关命令 

block IO:
      --blkio-weight value          Block IO (relative weight), between 10 and 1000
      --blkio-weight-device value   Block IO weight (relative device weight) (default [])
      --cgroup-parent string        Optional parent cgroup for the container
CPU:
      --cpu-percent int             CPU percent (Windows only)
      --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)
      --cpuset-mems string          MEMs in which to allow execution (0-3, 0,1)
Device:    
      --device value                Add a host device to the container (default [])
      --device-read-bps value       Limit read rate (bytes per second) from a device (default [])
      --device-read-iops value      Limit read rate (IO per second) from a device (default [])
      --device-write-bps value      Limit write rate (bytes per second) to a device (default [])
      --device-write-iops value     Limit write rate (IO per second) to a device (default [])
Memory:      
      --kernel-memory string        Kernel memory limit
  -m, --memory string               Memory limit
      --memory-reservation string   Memory soft limit
      --memory-swap string          Swap limit equal to memory plus swap: '-1' to enable unlimited swap
      --memory-swappiness int       Tune container memory swappiness (0 to 100) (default -1)

一些说明:

1. cgroup 只能限制 CPU 的使用,而不能保证CPU的使用。也就是说, 使用 cpuset-cpus,可以让容器在指定的CPU或者核上运行,但是不能确保它独占这些CPU;cpu-shares 是个相对值,只有在CPU不够用的时候才其作用。也就是说,当CPU够用的时候,每个容器会分到足够的CPU;不够用的时候,会按照指定的比重在多个容器之间分配CPU。

2. 对内存来说,cgroups 可以限制容器最多使用的内存。使用 -m 参数可以设置最多可以使用的内存。

 

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posted on 2016-09-21 09:17  SammyLiu  阅读(...)  评论(... 编辑 收藏