Docker资源管理探秘：Docker背后的内核Cgroups机制
lynnpino
7年前
<p>随着Docker技术被越来越多的个人、企业所接受，其用途也越来越广泛。Docker资源管理包含对CPU、内存、IO等资源的限制，但大部分Docker使用者在使用资源管理接口时往往只知其然而不知其所以然。</p> <p>本文将介绍Docker资源管理背后的Cgroups机制，并且列举每一个资源管理接口对应的Cgroups接口，让Docker使用者对资源管理知其然并且知其所以然。</p> <h2>1.Docker资源管理接口概览</h2> <table> <tbody> <tr> <td> <p>格式</p> </td> <td> <p>描述</p> </td> </tr> <tr> <td>-m, --memory=" <数字>[<单位>]"</td> <td>内存使用限制。 数字需要使用整数，对应的单位是b, k, m, g中的一个。最小取值是4M。</td> </tr> <tr> <td>--memory-swap="<数字>[<单位>]"</td> <td>总内存使用限制 (物理内存 + 交换分区，数字需要使用整数，对应的单位是b, k, m, g中的一个。</td> </tr> <tr> <td>--memory-reservation="<数字>[<单位>]"</td> <td>内存软限制。 数字需要使用正整数，对应的单位是b, k, m, g中的一个。</td> </tr> <tr> <td>--kernel-memory="<数字>[<单位>]"</td> <td>内核内存限制。 数字需要使用正整数，对应的单位是b, k, m, g中的一个。最小取值是4M。</td> </tr> <tr> <td>--oom-kill-disable=false</td> <td>内存耗尽时是否杀掉容器</td> </tr> <tr> <td>--memory-swappiness=""</td> <td>调节容器内存使用交换分区的选项，取值为0和100之间的整数(含0和100)。</td> </tr> <tr> <td>-c, --cpu-shares=0</td> <td>CPU份额 (相对权重)</td> </tr> <tr> <td>--cpu-period=0</td> <td>完全公平算法中的period值</td> </tr> <tr> <td>--cpu-quota=0</td> <td>完全公平算法中的quota值</td> </tr> <tr> <td>--cpuset-cpus="<数字>"</td> <td>限制容器使用的cpu核(0-3, 0,1)</td> </tr> <tr> <td>--cpuset-mems=""</td> <td>限制容器使用的内存节点，该限制仅仅在NUMA系统中生效。</td> </tr> <tr> <td>--blkio-weight=0</td> <td>块设备IO相对权重，取值在10值1000之间的整数（包含10和1000）</td> </tr> <tr> <td>--blkio-weight-device="设备名称:权重值"</td> <td>指定的块设备的IO相对权重</td> </tr> <tr> <td>--device-read-bps="<设备路径>:<数字>[<单位>]"</td> <td>限制对某个设备的读取速率 ，数字需要使用正整数，单位是kb, mb, or gb中的一个。</td> </tr> <tr> <td>--device-write-bps="<设备路径>:<数字>[<单位>]"</td> <td>限制对某个设备的写速率 ，数字需要使用正整数，单位是kb, mb, or gb中的一个。</td> </tr> <tr> <td>--device-read-iops="<设备路径>:<数字>"</td> <td>限制对某个设备每秒IO的读取速率，数字需要使用正整数。</td> </tr> <tr> <td>--device-write-iops="<设备路径>:<数字>"</td> <td>限制对某个设备每秒IO的写速率，数字需要使用正整数。</td> </tr> </tbody> </table> <h2>2. Docker资源管理原理——Cgroups子系统介绍</h2> <p>Cgroups是control groups的缩写，最初由google的工程师提出，后来被整合进Linux内核。Cgroups是Linux内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组（process groups）所使用的物理资源（如：CPU、内存、IO等）的机制。Cgroups由7个子系统组成：分别是cpuset、cpu、cpuacct、blkio、devices、freezer、memory。不同类型资源的分配和管理是由各个cgroup子系统负责完成的。</p> <p>下面介绍与docker资源管理接口相关的4个子系统。</p> <h3>2.1 memory -- 用来限制cgroup中的任务所能使用的内存上限。</h3> <table> <tbody> <tr> <td> <p>子系统常用cgroups接口</p> </td> <td> <p>描述</p> </td> <td> <p>对应的docker接口</p> </td> </tr> <tr> <td>cgroup/memory/memory.<br> limit_in_bytes</td> <td>设定内存上限，单位是字节，也可以使用k/K、m/M或者g/G表示要设置数值的单位。</td> <td>-m, --memory=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/memory/memory.<br> memsw.limit_in_bytes</td> <td>设定内存加上交换分区的使用总量。通过设置这个值，可以防止进程把交换分区用光。</td> <td>--memory-swap=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/memory/memory.<br> soft_limit_in_bytes</td> <td>设定内存限制，但这个限制并不会阻止进程使用超过限额的内存，只是在系统内存不足时，会优先回收超过限额的进程占用的内存，使之向限定值靠拢。</td> <td>--memory-reservation=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/memory/memory.<br> kmem.limit_in_bytes</td> <td>设定内核内存上限。</td> <td>--kernel-memory=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/memory/memory.<br> oom_control</td> <td>如果设置为0，那么在内存使用量超过上限时，系统不会杀死进程，而是阻塞进程直到有内存被释放可供使用时，另一方面，系统会向用户态发送事件通知，用户态的监控程序可以根据该事件来做相应的处理，例如提高内存上限等。</td> <td>--oom-kill-disable=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/memory/memory.<br> swappiness</td> <td>控制内核使用交换分区的倾向。取值范围是0至100之间的整数（包含0和100）。值越小，越倾向使用物理内存。</td> <td>--memory-swappiness=""</td> </tr> </tbody> </table> <h3>2.2 cpu -- 使用调度程序提供对 CPU 的 cgroup 任务访问。</h3> <table> <tbody> <tr> <td> <p>子系统常用cgroups接口</p> </td> <td> <p>描述</p> </td> <td> <p>对应的docker接口</p> </td> </tr> <tr> <td>cgroup/cpu/cpu.<br> shares</td> <td>负责CPU比重分配的接口。假设我们在cgroupfs的根目录下创建了两个cgroup（C1和C2），并且将cpu.shares分别配置为512和1024，那么当C1和C2争用CPU时，C2将会比C1得到多一倍的CPU占用率。要注意的是，只有当它们争用CPU时CPU share才会起作用，如果C2是空闲的，那么C1可以得到全部的CPU资源。</td> <td>-c, --cpu-shares=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/cpu/cpu.<br> cfs_period_us</td> <td>负责CPU带宽限制，需要与cpu.cfs_quota_us搭配使用。我们可以将period设置为1秒，将quota设置为0.5秒，那么cgroup中的进程在1秒内最多只能运行0.5秒，然后就会被强制睡眠，直到下一个1秒才能继续运行。</td> <td>--cpu-period=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/cpu/cpu.<br> cfs_quota_us</td> <td>负责CPU带宽限制，需要与cpu.cfs_period_us搭配使用。</td> <td>--cpu-quota=""</td> </tr> </tbody> </table> <h3>2.3 cpuset -- 为 cgroup 中的任务分配独立 CPU（在多核系统）和内存节点</h3> <table> <tbody> <tr> <td>子系统常用cgroups接口</td> <td>描述</td> <td>对应的docker接口</td> </tr> <tr> <td>cgroup/cpuset/cpuset.cpus</td> <td>允许进程使用的CPU列表（例如：0-4,9）。</td> <td>--cpuset-cpus=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/cpuset/cpuset.mems</td> <td>允许进程使用的内存节点列表（例如：0-1）。</td> <td>--cpuset-mems=""</td> </tr> </tbody> </table> <h3>2.4 blkio -- 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）</h3> <table> <tbody> <tr> <td> <p>子系统常用cgroups接口</p> </td> <td> <p>描述</p> </td> <td> <p>对应的docker接口</p> </td> </tr> <tr> <td>cgroup/blkio/blkio.<br> weight</td> <td>设置权重值，取值范围是10至1000之间的整数（包含10和1000）。这跟cpu.shares类似，是比重分配，而不是绝对带宽的限制，因此只有当不同的cgroup在争用同一个块设备的带宽时，才会起作用。</td> <td>--blkio-weight=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/blkio/blkio.<br> weight_device</td> <td>对具体的设备设置权重值，这个值会覆盖上述的blkio.weight。</td> <td>--blkio-weight-device=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/blkio/blkio.<br> throttle.read_bps_device</td> <td>对具体的设备，设置每秒读块设备的带宽上限。</td> <td>--device-read-bps=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/blkio/blkio.<br> throttle.write_bps_device</td> <td>设置每秒写块设备的带宽上限。同样需要指定设备。</td> <td>--device-write-bps=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/blkio/blkio.<br> throttle.read_iops_device</td> <td>设置每秒读块设备的IO次数的上限。同样需要指定设备。</td> <td>--device-read-iops=""</td> </tr> <tr> <td>cgroup/blkio/blkio.<br> throttle.write_iops_device</td> <td>设置每秒写块设备的IO次数的上限。同样需要指定设备。</td> <td>--device-write-iops=""</td> </tr> </tbody> </table> <h2>3.Docker资源管理接口详解及应用示例</h2> <p>以下内容针对各资源管理接口做了详尽的说明。为了加深读者理解，部分接口附有测试用例。用例中的Docker版本为1.11.0。如果在你的镜像中stress命令不可用，你可以通过sudo apt-get install stress来安装stress工具。</p> <h3>3.1 memory子系统</h3> <p>3.1.1 -m, --memory=""</p> <p>可以限制容器使用的内存量，对应的cgroup文件是cgroup/memory/memory.limit_in_bytes。</p> <p>取值范围:大于等于4M</p> <p>单位：b,k,m,g</p> <p>在默认情况下，容器可以占用无限量的内存，直至主机内存资源耗尽。</p> <p>运行如下命令来确认容器内存的资源管理对应的cgroup文件。</p> <pre> $ docker run -it --memory 100M ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes" 104857600</pre> <p>可以看到，当内存限定为100M时，对应的cgroup文件数值为104857600，该数值的单位为字节，即104857600字节等于100M。</p> <p>本机内存环境为：</p> <pre> $ free total used free shared buff/cache available Mem: 4050284 254668 3007564 180484 788052 3560532 Swap: 0 0 0</pre> <p>值得注意的是本机目前没有配置交换分区(swap)。</p> <p>我们使用stress工具来证明内存限定已经生效。stress是一个压力工具，如下命令将要在容器内创建一个进程，在该进程中不断的执行占用内存(malloc)和释放内存(free)的操作。在理论上如果占用的内存少于限定值，容器会工作正常。注意，如果试图使用边界值，即试图在容器中使用stress工具占用100M内存，这个操作通常会失败，因为容器中还有其他进程在运行。</p> <pre> $ docker run -ti -m 100M ubuntu:14.04 stress --vm 1 --vm-bytes 50M stress: info: [1] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd</pre> <p>当在限定内存为100M的容器中，试图占用50M的内存时，容器工作正常。</p> <p>如下所示，当试图占用超过100M内存时，必然导致容器异常。</p> <pre> $ docker run -ti -m 100M ubuntu:14.04 stress --vm 1 --vm-bytes 101M stress: info: [1] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 6 got signal 9 stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes stress: FAIL: [1] (422) kill error: No such process stress: FAIL: [1] (452) failed run completed in 0s</pre> <p>注意这种情况是在系统无交换分区(swap)的情况下出现的，如果我们添加了交换分区，情况又会怎样？首先通过如下命令来添加交换分区(swap)。</p> <pre> $ dd if=/dev/zero of=/tmp/mem.swap bs=1M count=8192 8192+0 records in 8192+0 records out 8589934592 bytes (8.6 GB) copied, 35.2693 s, 244 MB/s $ mkswap /tmp/mem.swap Setting up swapspace version 1, size = 8388604 KiB no label, UUID=55ea48e9-553d-4013-a2ae-df194f7941ed $ sudo swapon /tmp/mem.swap swapon: /tmp/mem.swap: insecure permissions 0664, 0600 suggested. swapon: /tmp/mem.swap: insecure file owner 1100, 0 (root) suggested. $ free -m total used free shared buff/cache available Mem: 3955 262 28 176 3665 3463 Swap: 8191 0 8191</pre> <p>之后再次尝试占用大于限定的内存。</p> <pre> $ docker run -ti -m 100M ubuntu:14.04 stress --vm 1 --vm-bytes 101M stress: info: [1] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd</pre> <p>在加入交换分区后容器工作正常，这意味着有部分存储在内存中的信息被转移到了交换分区中了。</p> <p>注意，在实际容器使用场景中，如果不对容器使用内存量加以限制的话，可能导致一个容器会耗尽整个主机内存，从而导致系统不稳定。所以在使用容器时务必对容器内存加以限制。</p> <p>3.1.2 --memory-swap=""</p> <p>可以限制容器使用交换分区和内存的总和，对应的cgroup文件是cgroup/memory/memory.memsw.limit_in_bytes。</p> <p>取值范围:大于内存限定值</p> <p>单位：b,k,m,g</p> <p>运行如下命令来确认容器交换分区的资源管理对应的cgroup文件。</p> <pre> $ docker run -ti -m 300M --memory-swap 1G ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.memsw.limit_in_bytes" 1073741824</pre> <p>可以看到，当memory-swap限定为1G时，对应的cgroup文件数值为1073741824，该数值的单位为字节，即1073741824B等于1G。</p> <table> <tbody> <tr> <td> <p>条件</p> </td> <td> <p>结果</p> </td> </tr> <tr> <td><strong>memory=无穷大, memory-swap=无穷大</strong> (默认条件下)</td> <td>系统不限定容器对内存和交换分区的使用量，容器能够使用主机所能提供的所有内存。</td> </tr> <tr> <td><strong>memory=L<无穷大, memory-swap=无穷大</strong></td> <td>(设定memory限定值同时将memory-swap设置为-1) 容器的内存使用量不能超过L，但是交换分区的使用量不受限制(前提是主机支持交换分区)。</td> </tr> <tr> <td><strong>memory=L<无穷大, memory-swap=2*L</strong></td> <td>(设定memory限定值而不设置memory-swap值) 容器的内存使用量不能超过L，而内存使用量和交换分区的使用量不能超过两倍的L。</td> </tr> <tr> <td><strong>memory=L<无穷大, memory-swap=S<无穷大, L<=S</strong></td> <td>(设定了memory和memory-swap的限定值) 容器的内存使用量不能超过L，而内存使用量和交换分区的使用量不能超过S。</td> </tr> </tbody> </table> <p>例子：</p> <p>以下命令没有对内存和交换分区进行限制，这意味着容器可以使用无限多的内存和交换分区。</p> <pre> $ docker run -it ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes && cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.memsw.limit_in_bytes" 9223372036854771712 9223372036854771712</pre> <p>以下命令只限定了内存使用量300M，而没有限制交换分区使用量(-1意味着不做限制)。</p> <pre> $ docker run -it -m 300M --memory-swap -1 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes && cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.memsw.limit_in_bytes" 314572800 9223372036854771712</pre> <p>以下命令仅仅限定了内存使用量，这意味着容器能够使用300M的内存和300M的交换分区。在默认情况下，总的内存限定值(内存+交换分区)被设置为了内存限定值的两倍。</p> <pre> $ docker run -it -m 300M ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes && cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.memsw.limit_in_bytes" 314572800 629145600</pre> <p>以下命令限定了内存和交换分区的使用量，容器可以使用300M的内存和700M的交换分区。</p> <pre> $ docker run -it -m 300M --memory-swap 1G ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes && cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.memsw.limit_in_bytes" 314572800 1073741824</pre> <p>当memory-swap限定值低于memory限定值时，系统提示"Minimum memoryswap limit should be larger than memory limit"错误。</p> <pre> $ docker run -it -m 300M --memory-swap 200M ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes && cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.memsw.limit_in_bytes" docker: Error response from daemon: Minimum memoryswap limit should be larger than memory limit, see usage.. See 'docker run --help'.</pre> <p>如下所示，当尝试占用的内存数量超过memory-swap值时，容器出现异常。</p> <pre> $ docker run -ti -m 100M --memory-swap 200M ubuntu:14.04 stress --vm 1 --vm-bytes 201M stress: info: [1] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 7 got signal 9 stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes stress: FAIL: [1] (422) kill error: No such process stress: FAIL: [1] (452) failed run completed in 0s</pre> <p>如下所示，当占用内存值大于memory限定值但小于memory-swap时，容器运行正常。</p> <pre> $ docker run -ti -m 100M --memory-swap 200M ubuntu:memory stress --vm 1 --vm-bytes 180M stress: info: [1] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd</pre> <p>3.1.3 --memory-reservation=""</p> <p>取值范围:大于等于0的整数</p> <p>单位：b,k,m,g</p> <p>对应的cgroup文件是cgroup/memory/memory.soft_limit_in_bytes。</p> <pre> $ docker run -ti --memory-reservation 50M ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.soft_limit_in_bytes" 52428800</pre> <p>通常情况下，容器能够使用的内存量仅仅由-m/--memory选项限定。如果设置了--memory-reservation选项，当内存使用量超过--memory-reservation选项所设定的值时，系统会强制容器执行回收内存的操作，使得容器内存消耗不会长时间超过--memory-reservation的限定值。</p> <p>这个限制并不会阻止进程使用超过限额的内存，只是在系统内存不足时，会回收部分内存，使内存使用量向限定值靠拢。</p> <p>在以下命令中，容器对内存的使用量不会超过500M，这是硬性限制。当内存使用量大于200M而小于500M时，系统会尝试回收部分内存，使得内存使用量低于200M。</p> <pre> $ docker run -it -m 500M --memory-reservation 200M ubuntu:14.04 bash</pre> <p>在如下命令中，容器使用的内存量不受限制，但容器消耗的内存量不会长时间超过1G，因为当容器内存使用量超过1G时，系统会尝试回收内存使内存使用量低于1G。</p> <pre> $ docker run -it --memory-reservation 1G ubuntu:14.04 bash</pre> <p>3.1.4 --kernel-memory=""</p> <p>该接口限制了容器对内核内存的使用，对应的cgroup文件是cgroup/memory/memory.kmem.limit_in_bytes。</p> <pre> $ docker run -ti --kernel-memory 50M ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.kmem.limit_in_bytes" 52428800</pre> <p>如下命令可以限定容器最多可以使用500M的内存。在500M内存中，内核内存最多可以占用50M。</p> <pre> $ docker run -it -m 500M --kernel-memory 50M ubuntu:14.04 bash</pre> <p>如下命令可以限定容器最多可以使用50M的内核内存，而用户空间的内存使用量不受限制。</p> <pre> $ docker run -it --kernel-memory 50M ubuntu:14.04 bash</pre> <p>3.1.5 --oom-kill-disable=false</p> <p>当out-of-memory (OOM)发生时，系统会默认杀掉容器进程，如果你不想让容器进程被杀掉，可以使用该接口。接口对应的cgroup文件是cgroup/memory/memory.oom_control。</p> <p>当容器试图使用超过限定大小的内存值时，就会触发OOM。此时会有两种情况，第一种情况是当接口--oom-kill-disable=false的时候，容器会被杀掉；第二种情况是当接口--oom-kill-disable=true的时候，容器会被挂起。</p> <p>以下命令设置了容器的的内存使用限制为20M，将--oom-kill-disable接口的值设置为true。查看该接口对应的cgroup文件，oom_kill_disable的值为1。</p> <pre> $ docker run -m 20m --oom-kill-disable=true ubuntu:14.04 bash -c 'cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.oom_control' oom_kill_disable 1 under_oom 0</pre> <p>oom_kill_disable：取值为0或1，当值为1的时候表示当容器试图使用超出内存限制时（即20M），容器会挂起。</p> <p>under_oom：取值为0或1，当值为1的时候，OOM已经出现在容器中。</p> <p>通过x=a; while true; do x=xx; done命令来耗尽内存并强制触发OOM，log如下所示。</p> <pre> $ docker run -m 20m --oom-kill-disable=false ubuntu:14.04 bash -c 'x=a; while true; do x=$x$x$x$x; done' $ echo $? 137</pre> <p>通过上面的log可以看出,当容器的内存耗尽的时候，容器退出，退出码为137。因为容器试图使用超出限定的内存量，系统会触发OOM，容器会被杀掉，此时under_oom的值为1。我们可以通过系统中cgroup文件(/sys/fs/cgroup/memory/docker/${container_id}/memory.oom_control)查看under_oom的值（oom_kill_disable 1，under_oom 1）。</p> <p>当--oom-kill-disable=true的时候，容器不会被杀掉，而是被系统挂起。</p> <pre> $ docker run -m 20m --oom-kill-disable=true ubuntu:14.04 bash -c 'x=a; while true; do x=$x$x$x$x; done'</pre> <p>3.1.6 --memory-swappiness=""</p> <p>该接口可以设定容器使用交换分区的趋势，取值范围为0至100的整数（包含0和100）。0表示容器不使用交换分区，100表示容器尽可能多的使用交换分区。对应的cgroup文件是cgroup/memory/memory.swappiness。</p> <pre> $ docker run --memory-swappiness=100 ubuntu:14.04 bash -c 'cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.swappiness' 100</pre> <h3>3.2 cpu子系统</h3> <p>3.2.1 -c, --cpu-shares=0</p> <p>对应的cgroup文件是cgroup/cpu/cpu.shares。</p> <pre> $ docker run --rm --cpu-shares 1600 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.shares" 1600</pre> <p>通过--cpu-shares可以设置容器使用CPU的权重，这个权重设置是针对CPU密集型的进程的。如果某个容器中的进程是空闲状态，那么其它容器就能够使用本该由空闲容器占用的CPU资源。也就是说，只有当两个或多个容器都试图占用整个CPU资源时，--cpu-shares设置才会有效。</p> <p>我们使用如下命令来创建两个容器，它们的权重分别为1024和512。</p> <pre> $ docker run -ti --cpu-shares 1024 ubuntu:14.04 stress -c 1 stress: info: [1] dispatching hogs: 1 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd $ docker run -ti --cpu-shares 512 ubuntu:14.04 stress -c 1 stress: info: [1] dispatching hogs: 1 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd</pre> <p>从如下top命令的log可以看到，第一个容器产生的进程PID为1418，CPU占用率为66.1%，第二个容器产生进程PID为1471，CPU占用率为32.9%。两个容器CPU占用率约为2:1的关系，测试结果与预期相符。</p> <pre> top - 18:51:50 up 9 days, 2:07, 0 users, load average: 0.62, 0.15, 0.05 Tasks: 84 total, 3 running, 81 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 90.4 us, 2.2 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 7.4 si, 0.0 st KiB Mem : 2052280 total, 71468 free, 117284 used, 1863528 buff/cache KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 1536284 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 1418 root 20 0 7312 100 0 R 66.1 0.0 0:22.92 stress 1471 root 20 0 7312 96 0 R 32.9 0.0 0:04.97 stress</pre> <p>3.2.2 --cpu-period=""</p> <p>内核默认的Linux 调度CFS（完全公平调度器）周期为100ms,我们通过--cpu-period来设置容器对CPU的使用周期，同时--cpu-period接口需要和--cpu-quota接口一起来使用。--cpu-quota接口设置了CPU的使用值。CFS(完全公平调度器) 是内核默认使用的调度方式，为运行的进程分配CPU资源。对于多核CPU，根据需要调整--cpu-quota的值。</p> <p>对应的cgroup文件是cgroup/cpu/cpu.cfs_period_us。以下命令创建了一个容器，同时设置了该容器对CPU的使用时间为50000（单位为微秒），并验证了该接口对应的cgroup文件对应的值。</p> <pre> $ docker run -ti --cpu-period 50000 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_period_us" 50000</pre> <p>以下命令将--cpu-period的值设置为50000,--cpu-quota的值设置为25000。该容器在运行时可以获取50%的cpu资源。</p> <pre> $ docker run -ti --cpu-period=50000 --cpu-quota=25000 ubuntu:14.04 stress -c 1 stress: info: [1] dispatching hogs: 1 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd</pre> <p>从log的最后一行中可以看出，该容器的cpu使用率约为50.0%。</p> <pre> top - 10:36:55 up 6 min, 0 users, load average: 0.49, 0.21, 0.10 Tasks: 68 total, 2 running, 66 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu(s): 49.3 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 50.7 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem : 4050748 total, 3063952 free, 124280 used, 862516 buff/cache KiB Swap: 0 total, 0 free, 0 used. 3728860 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 770 root 20 0 7312 96 0 R 50.0 0.0 0:38.06 stress</pre> <p>3.2.3 --cpu-quota=0</p> <p>对应的cgroup文件是cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us。</p> <pre> $ docker run --cpu-quota 1600 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us" 1600</pre> <p>--cpu-quota接口设置了CPU的使用值，通常情况下它需要和--cpu-period接口一起来使用。具体使用方法请参考--cpu-period选项。</p> <h3>3.3 cpuset子系统</h3> <p>3.3.1 --cpuset-cpus=""</p> <p>该接口对应的cgroup文件是cgroup/cpuset/cpuset.cpus。</p> <p>在多核CPU的虚拟机中，启动一个容器，设置容器只使用CPU核1，并查看该接口对应的cgroup文件会被修改为1，log如下所示。</p> <pre> $ docker run -ti --cpuset-cpus 1 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpuset/cpuset.cpus" 1</pre> <p>通过以下命令指定容器使用cpu核1，并通过stress命令加压。</p> <pre> $ docker run -ti --cpuset-cpus 1 ubuntu:14.04 stress -c 1</pre> <p>查看CPU资源的top命令的log如下所示。需要注意的是，输入top命令并按回车键后，再按数字键1，终端才能显示每个CPU的状态。</p> <pre> top - 11:31:47 up 5 days, 21:00, 0 users, load average: 0.62, 0.82, 0.77 Tasks: 104 total, 3 running, 101 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %Cpu0 : 0.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 99.6 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.4 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 : 0.3 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 99.3 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st %Cpu3 : 0.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni,100.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st KiB Mem : 2051888 total, 1130220 free, 127972 used, 793696 buff/cache KiB Swap: 33554416 total, 33351848 free, 202568 used. 1739888 avail Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 10266 root 20 0 7312 96 0 R 100.0 0.0 0:11.92 stress</pre> <p>从以上log得知，只有CPU核1的负载为100%，而其它CPU核处于空闲状态，结果与预期结果相符。</p> <p>3.3.2 --cpuset-mems=""</p> <p>该接口对应的cgroup文件是cgroup/cpuset/cpuset.mems。</p> <pre> $ docker run -ti --cpuset-mems=0 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpuset/cpuset.mems" 0</pre> <p>以下命令将限制容器进程使用内存节点1、3的内存。</p> <pre> $ docker run -it --cpuset-mems="1,3" ubuntu:14.04 bash</pre> <p>以下命令将限制容器进程使用内存节点0、1、2的内存。</p> <pre> $ docker run -it --cpuset-mems="0-2" ubuntu:14.04 bash</pre> <h3>3.4 blkio子系统</h3> <p>3.4.1 --blkio-weight=0</p> <p>通过--blkio-weight接口可以设置容器块设备IO的权重，有效值范围为10至1000的整数(包含10和1000)。默认情况下，所有容器都会得到相同的权重值(500)。对应的cgroup文件为cgroup/blkio/blkio.weight。以下命令设置了容器块设备IO权重为10，在log中可以看到对应的cgroup文件的值为10。</p> <pre> $ docker run -ti --rm --blkio-weight 10 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.weight" 10</pre> <p>通过以下两个命令来创建不同块设备IO权重值的容器。</p> <pre> $ docker run -it --name c1 --blkio-weight 300 ubuntu:14.04 /bin/bash $ docker run -it --name c2 --blkio-weight 600 ubuntu:14.04 /bin/bash</pre> <p>如果在两个容器中同时进行块设备操作（例如以下命令）的话，你会发现所花费的时间和容器所拥有的块设备IO权重成反比。</p> <pre> $ time dd if=/mnt/zerofile of=test.out bs=1M count=1024 oflag=direct</pre> <p>3.4.2 --blkio-weight-device=""</p> <p>通过--blkio-weight-device="设备名:权重"接口可以设置容器对特定块设备IO的权重，有效值范围为10至1000的整数(包含10和1000)。</p> <p>对应的cgroup文件为cgroup/blkio/blkio.weight_device。</p> <pre> $ docker run --blkio-weight-device "/dev/sda:1000" ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.weight_device" 8:0 1000</pre> <p>以上log中的"8：0"表示sda的设备号，可以通过stat命令来获取某个设备的设备号。从以下log中可以查看到/dev/sda对应的主设备号为8，次设备号为0。</p> <pre> $ stat -c %t:%T /dev/sda 8:0</pre> <p>如果--blkio-weight-device接口和--blkio-weight接口一起使用，那么Docker会使用--blkio-weight值作为默认的权重值，然后使用--blkio-weight-device值来设定指定设备的权重值，而早先设置的默认权重值将不在这个特定设备中生效。</p> <pre> $ docker run --blkio-weight 300 --blkio-weight-device "/dev/sda:500" ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.weight_device" 8:0 500</pre> <p>通过以上log可以看出，当--blkio-weight接口和--blkio-weight-device接口一起使用的时候，/dev/sda设备的权重值由--blkio-weight-device设定的值来决定。</p> <p>3.4.3 --device-read-bps=""</p> <p>该接口用来限制指定设备的读取速率，单位可以是kb、mb或者gb。对应的cgroup文件是cgroup/blkio/blkio.throttle.read_bps_device。</p> <pre> $ docker run -it --device /dev/sda:/dev/sda --device-read-bps /dev/sda:1mb ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.throttle.read_bps_device" 8:0 1048576</pre> <p>以上log中显示8:0 1000,8:0表示/dev/sda, 该接口对应的cgroup文件的值为1048576，是1MB所对应的字节数，即1024的平方。</p> <p>创建容器时通过--device-read-bps接口设置设备读取速度为1MB/s。从以下log中可以看出,读取速度被限定为1.0MB/s,与预期结果相符合。</p> <pre> $ docker run -it --device /dev/sda:/dev/sda --device-read-bps /dev/sda:1mB ubuntu:14.04 bash root@df1de679fae4:/# dd iflag=direct,nonblock if=/dev/sda of=/dev/null bs=5M count=1 1+0 records in 1+0 records out 5242880 bytes (5.2 MB) copied, 5.00464 s, 1.0 MB/s</pre> <p>3.4.4 --device-write-bps=""</p> <p>该接口用来限制指定设备的写速率，单位可以是kb、mb或者gb。对应的cgroup文件是cgroup/blkio/blkio.throttle.write_bps_device。</p> <pre> $ docker run -it --device /dev/sda:/dev/sda --device-write-bps /dev/sda:1mB ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.throttle.write_bps_device" 8:0 1048576</pre> <p>以上log中显示8:0 1000，8:0表示/dev/sda, 该接口对应的cgroup文件的值为1048576，是1MB所对应的字节数，即1024的平方。</p> <p>创建容器时通过--device-write-bps接口设置设备写速度为1MB/s。从以下log中可以看出,读取速度被限定为1.0MB/s,与预期结果相符合。</p> <p>限速操作：</p> <pre> $ docker run -it --device /dev/sda:/dev/sda --device-write-bps /dev/sda:1mb ubuntu:14.04 bash root@18dc79b91cd4:/# dd oflag=direct,nonblock of=/dev/sda if=/dev/urandom bs=10K count=1000 1000+0 records in 1000+0 records out 10240000 bytes (10 MB) copied, 10.1987 s, 1.0 MB/s</pre> <p>3.4.5 --device-read-iops=""</p> <p>该接口设置了设备的IO读取速率，对应的cgroup文件是cgroup/blkio/blkio.throttle.read_iops_device。</p> <pre> $ docker run -it --device /dev/sda:/dev/sda --device-read-iops /dev/sda:400 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.throttle.read_iops_device" 8:0 400</pre> <p>可以通过"--device-read-iops /dev/sda:400"来限定sda的IO读取速率(400次/秒)，log如下所示。</p> <pre> $ docker run -ti --device /dev/sda:/dev/sda --device-read-iops /dev/sda:400 ubuntu:14.04 root@71910742c445:/# dd iflag=direct,nonblock if=/dev/sda of=/dev/null bs=1k count=1000 1000+0 records in 1000+0 records out 1024000 bytes (1.0 MB) copied, 2.42874 s, 422 kB/s</pre> <p>通过上面的log信息可以看出，容器每秒IO的读取次数为400，共需要读取1000次（log第二行：count=1000），测试结果显示执行时间为2.42874秒，约为2.5(1000/400)秒， 与预期结果相符。</p> <p>3.4.6 --device-write-iops=""</p> <p>该接口设置了设备的IO写速率，对应的cgroup文件是cgroup/blkio/blkio.throttle.write_iops_device。</p> <pre> $ docker run -it --device /dev/sda:/dev/sda --device-write-iops /dev/sda:400 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.throttle.write_iops_device" 8:0 400</pre> <p>可以通过"--device-write-iops /dev/sda:400"来限定sda的IO写速率(400次/秒)，log如下所示。</p> <pre> $ docker run -ti --device /dev/sda:/dev/sda --device-write-iops /dev/sda:400 ubuntu:14.04 root@ef88a516d6ed:/# dd oflag=direct,nonblock of=/dev/sda if=/dev/urandom bs=1K count=1000 1000+0 records in 1000+0 records out 1024000 bytes (1.0 MB) copied, 2.4584 s, 417 kB/s</pre> <p>通过上面的log信息可以看出，容器每秒IO的写入次数为400，共需要写1000次（log第二行：count=1000），测试结果显示执行时间为2.4584秒，约为2.5(1000/400)秒， 与预期结果相符。</p> <h2>4.总结</h2> <p>Docker的资源管理依赖于Linux内核Cgroups机制。理解Docker资源管理的原理并不难，读者可以根据自己兴趣补充一些有针对性的测试。关于Cgroups的实现机制已经远超本文的范畴。感兴趣的读者可以自行查看相关文章和内核手册。</p> <h2>作者简介</h2> <p>孙远，华为中央软件研究院资深工程师，硕士毕业，9年软件行业经验。目前在华为从事容器Docker项目的测试工作。工作涉及到功能测试、性能测试、压力测试、稳定性测试、安全测试、测试管理、工程能力构建等内容。参与编写了《Docker进阶与实战》的Docker测试章节。先前曾经就职于美国风河系统公司，作为team leader从事风河Linux产品测试工作。活跃于Docker社区和内核测试ltp社区，目前有大量测试用例被开源社区接收。</p> <p>研究方向：容器技术、Docker、Linux内核、软件测试、自动化测试、测试过程改进。</p> <p>薛婉菊，中软国际科技服务有限公司软件测试工程师，4年软件行业经验。目前参与容器Docker项目的测试工作，工作涉及到容器功能测试、性能测试、压力测试等内容。</p> <p>研究方向：容器技术、Docker、自动化测试。</p> <h2>参考资料</h2> <ol> <li><a href="/misc/goto?guid=4959727865473131135" rel="nofollow,noindex">http://www.cnblogs.com/hustcat/p/3980244.html</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959727865590223807" rel="nofollow,noindex">http://www.lupaworld.com/article-250948-1.html</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959727865679004151" rel="nofollow,noindex">http://www.tuicool.com/articles/Qrq2Ynz</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959727865763830913" rel="nofollow,noindex">https://github.com/docker/docker/blob/master/docs/reference/run.md</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959644277732492702" rel="nofollow,noindex">http://www.infoq.com/cn/articles/docker-kernel-knowledge-namespace-resource-isolation</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959727865868728381" rel="nofollow,noindex">https://github.com/torvalds/Linux/tree/master/Documentation/cgroup-v1</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959727865957608596" rel="nofollow,noindex">http://www.361way.com/increase-swap/1957.html</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4958848583386733820" rel="nofollow,noindex">https://goldmann.pl/blog/2014/09/11/resource-management-in-docker/</a></li> <li><a href="/misc/goto?guid=4959672824109989219" rel="nofollow,noindex">https://www.datadoghq.com/blog/how-to-collect-docker-metrics/</a></li> </ol> <p>感谢木环对本文的审校。</p> <p>给InfoQ中文站投稿或者参与内容翻译工作，请邮件至editors@cn.infoq.com。也欢迎大家通过新浪微博（@InfoQ，@丁晓昀），微信（微信号： <a href="/misc/goto?guid=4958995489941048984" rel="nofollow,noindex">InfoQChina</a> ）关注我们。</p> <p> </p> <p>来自：http://www.infoq.com/cn/articles/docker-resource-management-cgroups</p> <p> </p>