Docker如何实现CPU资源限制

发布时间:2021-12-13 16:14:31 作者:小新
来源:亿速云 阅读:269

这篇文章主要介绍了Docker如何实现CPU资源限制,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

一: 描述

Windows系统使用

--cpu-period int                 限制 CPU CFS 的周期,范围从 100ms~1s,即[1000, 1000000]

--cpu-quota int                 限制 CPU CFS 配额,必须不小于1ms,即 >= 1000

-c, --cpu-shares int           CPU 共享权值(相对权重)

--cpuset-cpus string          允许使用的 CPU 集,值可以为 0-3,0,1

--cpuset-mems string        只对 NUMA 系统有效

三:命令说明

1.默认情况下,所有的容器得到同等比例的 CPU 周期。在有多个容器竞争 CPU 时我们可以设置每个容器能使用的 CPU 时间比例。这个比例叫作共享权值,通过-c或--cpu-shares设置。Docker 默认每个容器的权值为 1024。不设置或将其设置为 0,都将使用这个默认值。系统会根据每个容器的共享权值和所有容器共享权值和比例来给容器分配 CPU 时间。

假设有三个正在运行的容器,这三个容器中的任务都是 CPU 密集型的。第一个容器的 cpu 共享权值是 1024,其它两个容器的 cpu 共享权值是 512。第一个容器将得到 50% 的 CPU 时间,而其它两个容器就只能各得到 25% 的 CPU 时间了。如果再添加第四个 cpu 共享值为 1024 的容器,每个容器得到的 CPU 时间将重新计算。第一个容器的CPU 时间变为 33%,其它容器分得的 CPU 时间分别为 16.5%、16.5%、33%。

必须注意的是,这个比例只有在 CPU 密集型的任务执行时才有用。在四核的系统上,假设有四个单进程的容器,它们都能各自使用一个核的 100% CPU 时间,不管它们的 cpu 共享权值是多少。

在多核系统上,CPU 时间权值是在所有 CPU 核上计算的。即使某个容器的 CPU 时间限制少于 100%,它也能使用各个 CPU 核的 100% 时间。

2.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)


四:测试

agileek/cpuset-test 镜像是一种用于测试CPU的image,功能就是将指定的CPU资源用满。

docker pull agileek/cpuset-test

1.    docker run -it --cpuset-cpus="1,3" agileek/cpuset /bin/bash

表示容器中的进程可以在cpu 1和cpu 3 上执行

2.    docker run -it --cpuset-cpus="0-2" agileek/cpuset /bin/bash

表示容器中的进程可以在cpu 1,cpu 2,cpu 3 上执行

3.   docker run -ti --rm --name mytest -c 1024 agileek/cpuset-test

打开一个新的端口,监控容器CPU占用情况
mpstat -P ALL 5 10

Docker如何实现CPU资源限制

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“Docker如何实现CPU资源限制”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

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