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docker的系統資源限制及驗證

阿新 • • 發佈：2019-01-08

限制容器的資源

預設情況下，容器沒有資源限制，可以使用主機核心排程程式允許的儘可能多的給定資源。

Memory

記憶體風險

不允許容器消耗宿主機太多的記憶體是非常重要的。在 Linux 主機上，如果核心檢測到沒有足夠的記憶體來執行重要的系統功能，它會丟擲  OOME 或 Out of Memory 異常，並開始終止程序以釋放記憶體。任何程序都會被殺死，包括 Docker 和其他重要的應用程式。如果殺錯程序，可能導致整個系統癱瘓。

Docker 通過調整 Docker daemon 上的 OOM 優先順序來降低這些風險，以便它比系統上的其他程序更不可能被殺死。容器上的 OOM 優先順序未調整，這使得單個容器被殺死的可能性比 Docker daemon 或其他系統程序被殺死的可能性更大。你不應試圖通過在 daemon 或容器上手動設定  --oom-score-adj

 到極端負數，或通過在容器上設定  --oom-kill-disable 來繞過這些安全措施。

有關Linux核心的OOM管理的更多資訊，檢視 Out of Memory Management

可以通過以下方式降低 OOME 導致系統不穩定的風險：

  • 在應用程式釋出到生產之前，執行相關測試以便了解應用程式的記憶體要求；

  • 確保應用程式僅在具有足夠資源的主機上執行；

  • 限制容器可以使用的記憶體，如下所述；

  • 在 Docker 主機上配置 Swap 時要小心，Swap 比記憶體更慢且效能更低，但可以提供緩衝以防止系統記憶體耗盡；

  • 考慮將 Container 轉換部署為 Service，並使用服務級別約束和節點標籤來確保應用程式僅在具有足夠記憶體的主機上執行。

限制容器記憶體

下述選項中的大多數採用正整數，後跟 b / k / m / g 的字尾，代表單位：位元組 / 千位元組 / 兆位元組 / 千兆位元組。

選項 描述
-m or --memory= 容器可使用的最大記憶體， 最小值是 4m
--memory-swap
*		 允許此容器交換到磁碟的記憶體量
--memory-swappiness 預設情況下，主機核心可以交換容器使用的匿名頁面的百分比，可以設定 --memory-swappiness 的值區間為 0 - 100
--memory-reservation 指定小於 --memory 的軟限制，當 Docker 檢測到主機上的爭用或記憶體不足時會啟用該限制. 如果使用 --memory-reservation，則必須將其設定為低於 --memory 才能使其優先。因為它是軟限制，所以不保證容器不超過限制。
--kernel-memory 容器可以使用的最大核心記憶體量， 最小值是 4m，因為核心記憶體無法換出，缺乏核心記憶體的容器可能會阻塞主機資源，這會對主機和其他容器產生副作用
--oom-kill-disable 預設情況, 如果發生記憶體不足（OOM）錯誤，核心會終止容器中的程序。 要改變這種行為，使用 --oom-kill-disable 選項。 僅在已設定 -m /  -memory 選項的容器上禁用 OOM killer，如果未設定 -m 標誌，則主機可能會耗盡記憶體，核心可能需要終止主機系統的程序才能釋放記憶體

有關 cgroup 和記憶體的更多資訊，檢視 Memory Resource Controller

關於 --memory-swap

--memory-swap 是一個修飾符標誌，只有在設定了 --memory 時才有意義。使用 swap 允許容器在容器耗盡所有可用的 RAM 時，將多餘的記憶體需求寫入磁碟。對於經常將記憶體交換到磁碟的應用程式，效能會受到影響。

它的設定會產生複雜的影響：

  • 如果 --memory-swap 設定為正整數，則必須設定 --memory 和 --memory-swap。 --memory-swap 表示可以使用的 memory 和 swap 總量,  --memory 控制 no-swap 的用量。 所以，如果設定 --memory="300m" 和 --memory-swap="1g",  容器可以使用 300m memory 和 700m (1g - 300m) swap。

  • 如果 --memory-swap 設定為 0, 該設定被忽略，該值被視為未設定。

  • 如果 --memory-swap 的值等於 --memory 的值, 並且 --memory 設定為正整數， 則容器無權訪問 swap。這是因為 --memory-swap 是可以使用組合的 Memory 和 Swap，而 --memory 只是可以使用的 Memory。

  • 如果 --memory-swap 不設定, 並且 --memory 設定了值, 容器可以使用 --memory 兩倍的 Swap（如果主機容器配置了 Swap）。示例： 設定 --memory="300m" 並且不設定 --memory-swap，容器可以使用 300m memory 和 600m swap。

  • 如果 --memory-swap 設定為 -1，允許容器無限制使用 Swap。

  • 在容器內部，像 free 等工具報告的是主機的可用 Swap，而不是容器內可用的。不要依賴於 free 或類似工具的輸出來確定是否存在 Swap。

關於 --memory-swappiness

  • 值為 0 時，關閉匿名頁交換。

  • 值為 100 時，將所有匿名頁設定為可交換。

  • 預設情況下，如果不設定 --memory-swappiness, 該值從主機繼承。

關於 --kernel-memory

核心記憶體限制是就分配給容器的總記憶體而言的，考慮一下方案：

  • 無限記憶體，無限核心記憶體：這是預設行為。

  • 無限記憶體，有限核心記憶體：當所有 cgroup 所需的記憶體量大於主機上實際存在的記憶體量時，它是合適的。可以將核心記憶體配置為永遠不會超過主機上可用的記憶體，而需求更多記憶體的容器需要等待它。

  • 有限記憶體，無限核心記憶體：整體記憶體有限，但核心記憶體不是。

  • 有限記憶體，有限核心記憶體：限制使用者和核心記憶體對於除錯與記憶體相關的問題非常有用，如果容器使用意外數量的任意型別的記憶體，則記憶體不足不會影響其他容器或主機。在此設定中，如果核心記憶體限制低於使用者記憶體限制，則核心記憶體不足會導致容器遇到 OOM 錯誤。如果核心記憶體限制高於使用者記憶體限制，則核心限制不會導致容器遇到 OOM。

當你開啟任何核心記憶體限制時，主機會根據每個程序跟蹤 “高水位線” 統計資訊，因此您可以跟蹤哪些程序（在本例中為容器）正在使用多餘的記憶體。通過檢視主機上的 /proc/<PID>/status，可以在每個程序中看到這一點。

CPU

預設情況下，每個容器對主機 CPU 週期的訪問許可權是不受限制的，您可以設定各種約束來限制給定容器訪問主機的 CPU 週期。大多數使用者使用和配置 預設 CFS 排程程式。在 Docker 1.13 及更高版本中，還可以配置實時排程程式。

配置預設 CFS 排程程式

CFS 是用於普通 Linux 程序的 Linux 核心 CPU 排程程式。通過以下設定，可以控制容器的 CPU 資源訪問量，使用這些設定時，Docker 會修改主機上容器的 cgroup 的設定。

選項 描述
--cpus=<value> 指定容器可以使用的 CPU 資源量。例如，如果主機有兩個CPU並且，設定 --cpus="1.5"，則容器最多可以使用 1.5 個 CPU，這相當於設定 --cpu-period="100000" 和 --cpu-quota="150000"。可在Docker 1.13及更高版本中使用。
--cpu-period=<value> 指定 CPU CFS 排程程式週期，該週期與 --cpu-quota 一起使用，預設為100微秒。大多數使用者不會更改預設設定，如果使用Docker 1.13 或更高版本，請改用 --cpus。
--cpu-quota=<value> 對容器施加 CPU CFS 配額，在受限制之前容器限制為每個 --cpu-period 的微秒數，作為有效上限。如果使用Docker 1.13 或更高版本，請改用 --cpus。
--cpuset-cpus 限制容器可以使用的特定 CPU 或核心。如果主機有多個CPU，則容器可以使用的以, 分 隔的列表或 - 分隔的 CPU 範圍。第一個CPU 編號為 0，有效值可能是 0-3（使用第一個、第二個、第三個和第四個CPU）或 1,3（使用第二個和第四個CPU）。
--cpu-shares 將此值設定為大於或小於預設值 1024，以增加或減少容器的權重，並使其可以訪問主機的 CPU 週期的佔較大或較小比例。僅在 CPU 週期受限時才會強制執行此操作。當有足夠的 CPU 週期時，所有容器都會根據需要使用盡可能多的 CPU。這是一個軟限制，--cpu-shares 不會阻止在群集模式下的容器排程。它為可用的 CPU 週期優先考慮容器 CPU 資源。它不保證或保留任何特定的 CPU 訪問許可權。

示例：如果你有 1 個 CPU，則以下每個命令都會保證容器每秒最多佔 CPU 的 50％。

Docker 1.13 或更高版本:

docker run -it --cpus=".5" ubuntu /bin/bash

Docker 1.12 或更低版本:

docker run -it --cpu-period=100000 --cpu-quota=50000 ubuntu /bin/bash

配置實時排程程式

In Docker 1.13 and higher, you can configure your container to use the realtime scheduler,

在 Docker 1.13 或更高版本，你可以配置容器使用實時排程程式。在配置 Docker daemon 或配置容器之前，需要確保正確配置主機的核心。

警告：CPU 排程和優先順序是高階核心級功能，大多數使用者不需要從預設值更改這些值，錯誤地設定這些值可能會導致主機系統變得不穩定或無法使用。

配置主機機器的核心

通過執行 zcat /proc/config.gz | grep CONFIG_RT_GROUP_SCHED 驗證是否在 Linux 核心中啟用了 CONFIG_RT_GROUP_SCHED，或者檢查是否存在檔案 /sys/fs/cgroup/cpu.rt_runtime_us。有關配置核心實時排程程式的教程，請參閱作業系統的文件。

配置DOCKER DAEMON

要使用實時排程程式執行容器，請執行 Docker daemon，並將 --cpu-rt-runtime 設定為每個執行時間段為實時任務保留的最大微秒數。例如，預設週期為 1000000 微秒（1秒），設定 --cpu-rt-runtime=950000 可確保使用實時排程程式的容器每 1000000 微秒可執行 950000 微秒，並保留至少 50000 微秒用於非實時任務。要在使用 systemd 的系統上永久保留此配置，請參閱 Control and configure Docker with systemd。

配置個別容器

使用 docker run 啟動容器時，可以傳遞多個引數來控制容器的 CPU 優先順序。有關適當值的資訊，請參閱作業系統的文件或 ulimit 命令。

選項 描述
--cap-add=sys_nice 授予容器 CAP_SYS_NICE 功能，該功能允許容器引發程序良好值，設定實時排程策略，設定 CPU 親和性以及其他操作。
--cpu-rt-runtime=<value> 容器可以在 Docker 守護程式的實時排程程式週期內以實時優先順序執行的最大微秒數，需要設定 --cap-add=sys_nice 。
--ulimit rtprio=<value> 容器允許的最大實時優先順序，需要 --cap-add=sys_nice 標誌。

示例：

docker run --it --cpu-rt-runtime=950000 \
                  --ulimit rtprio=99 \
                  --cap-add=sys_nice \
                  debian:jessie

如果未正確配置核心或 Docker Daemon，則會發生錯誤。

演示效果

[[email protected] ~]# lscpu 
Architecture:          x86_64
CPU op-mode(s):        32-bit, 64-bit
Byte Order:            Little Endian
CPU(s):                1
On-line CPU(s) list:   0
Thread(s) per core:    1
Core(s) per socket:    1
座：                 1
NUMA 節點：         1
廠商 ID：           GenuineIntel
CPU 系列：          6
型號：              94
型號名稱：        Intel(R) Core(TM) i5-6300HQ CPU @ 2.30GHz
步進：              3
CPU MHz：             2304.002
BogoMIPS：            4608.00
超管理器廠商：  VMware
虛擬化型別：     完全
L1d 快取：          32K
L1i 快取：          32K
L2 快取：           256K
L3 快取：           6144K
NUMA 節點0 CPU：    0
拖壓測工具：

https://hub.docker.com/r/lorel/docker-stress-ng/

[[email protected] ~]# docker pull lorel/docker-stress-ng
檢視選項：

[[email protected] ~]# docker run --name stress -it --rm lorel/docker-stress-ng stress --help

設定選項

[[email protected] ~]# docker run --name stress -it --rm  -m 256m lorel/docker-stress-ng stress --vm 2 

//給docker傳選項，該程序最多佔用256M記憶體    --vm 2 則需要512M，記憶體溢位 

結果

[[email protected] ~]# docker run --name stress -it --rm  -m 256m lorel/docker-stress-ng stress --vm 2
stress-ng: info: [1] defaulting to a 86400 second run per stressor
stress-ng: info: [1] dispatching hogs: 2 vm
^[[^Cstress-ng: info: [1] successful run completed in 27.36s
[[email protected] ~]# docker run --name stress -it --rm  -m 256m lorel/docker-stress-ng stress --vm 2
stress-ng: info: [1] defaulting to a 86400 second run per stressor
stress-ng: info: [1] dispatching hogs: 2 vm

檢視程序

[[email protected] ~]# docker top stress
UID                 PID                 PPID                C                   STIME               TTY                 TIME                CMD
root                2749                2735                0                   21:35               pts/0               00:00:00            /usr/bin/stress-ng stress --vm 2
root                2779                2749                0                   21:35               pts/0               00:00:00            /usr/bin/stress-ng stress --vm 2
root                2780                2749                0                   21:35               pts/0               00:00:00            /usr/bin/stress-ng stress --vm 2
root                2800                2779                20                  21:36               pts/0               00:00:01            /usr/bin/stress-ng stress --vm 2
root                2807                2780                0                   21:36               pts/0               00:00:00            /usr/bin/stress-ng stress --vm 2

顯示記憶體變數資訊

[[email protected] ~]# docker stats

CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
52fdb41f90fd        stress              23.12%              256MiB / 256MiB     100.00%             648B / 0B           91.8MB / 28.1GB     5

演示限制CPU核心數

[[email protected] ~]# docker run --name stress -it --rm  --cpus 1 lorel/docker-stress-ng:latest stress  --cpu 8 

//也可以不加，預設會把CPU核數全吞下去
stress-ng: info: [1] defaulting to a 86400 second run per stressor
stress-ng: info: [1] dispatching hogs: 8 cpu
[[email protected] ~]# docker top stress
UID                 PID                 PPID                C                   STIME               TTY                 TIME                CMD
root                3466                3452                0                   21:53               pts/0               00:00:00            /usr/bin/stress-ng stress --cpu 8
root                3496                3466                11                  21:53               pts/0               00:00:04            /usr/bin/stress-ng stress --cpu 8
root                3497                3466                11                  21:53               pts/0               00:00:04            /usr/bin/stress-ng stress --cpu 8
root                3498                3466                11                  21:53               pts/0               00:00:04            /usr/bin/stress-ng stress --cpu 8
root                3499                3466                11                  21:53               pts/0               00:00:04            /usr/bin/stress-ng stress --cpu 8
root                3500                3466                11                  21:53               pts/0               00:00:04            /usr/bin/stress-ng stress --cpu 8
root                3501                3466                11                  21:53               pts/0               00:00:04            /usr/bin/stress-ng stress --cpu 8
root                3502                3466                11                  21:53               pts/0               00:00:04            /usr/bin/stress-ng stress --cpu 8
root                3503                3466                11                  21:53               pts/0               00:00:04            /usr/bin/stress-ng stress --cpu 8

[[email protected] ~]# docker stats

CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT     MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
ff567312dc6e        stress              90.73%              15.81MiB / 974.6MiB   1.62%               648B / 0B           0B / 0B             9

docker容器如何進行資源控制和驗證?

Docker同LXC一樣，其對資源的隔離和管控是以Linux核心的namespaces和cgroup為基礎。Docker的資源隔離使用了Linux核心 Kernel中的Namespaces功能來實現，隔離的物件包括：主機名與域名、程序編號、網路裝置、檔案系統的掛載點等，namespace中的IPC隔離docker並未使用，docker中使用TCP替代IPC。

在使用Namespaces隔離資源的同時，Docker使用了Linux核心Kernel提供的cgroup來對Container使用的CPU、記憶體、磁碟IO資源進行配額管控。換句話說，在docker的容器啟動引數中，像—cpu*、--memory*和—blkio*的設定，實際上就是設定cgroup的相對應cpu子系統、記憶體子系統、磁碟IO子系統的配額控制檔案，只不過這個修改配額控制檔案的過程是docker例項代替我們做掉罷了。因此，我們完全可以直接修改docker容器所對應的cgroup子系統中的配額控制檔案來達到控制docker容器資源配額的同樣目的，接下來將以IO控制為例，介紹一下具體實現過程。

【物理部署架構圖】

實驗測試環境物理部署圖如圖1

整體的部署思路如下：
1、首先將物理磁碟進行分割槽操作（此步驟可選）
2、將分割槽建立為物理卷（PV）並新增到卷組（VG）中
3、從卷組（VG）中創建出邏輯卷（LV），並將該卷格式化後掛載供docker使用

4、將步驟3中邏輯卷掛載點再掛載到docker映象容器中。

【具體操作實現過程】

1、將磁碟裝置/dev/sdb進行分割槽，分別為sdb1和sdb2

2、建立PV
pvcreate /dev/sdb2 #使用sdb2建立物理卷（PV）

3、建立VG
vgcreate datavg /dev/sdb2 #vg名稱為datavg

4、建立LV，並格式化
lvcreate -n datalv datavg && mkfs.ext4 /dev/mapper/datavg-datalv

5、建立目錄並掛載
mkdir /data && mount /dev/mapper/datavg-datalv /data

【測試過程】

1、 使用docker映象docker.io/learn/tutorial :jiangzt作為測試容器
​

2、 不加配額引數的情況下啟動容器
啟動容器時不配額引數，並觀察其所在的cgroup子系統的配置情況
docker run -dit -h inner --name test -v /data:/data a36927dbb31f /bin/bash

根據容器ID觀察cgroup下blkio子系統的配置情況，結果是檔案blkio.throttle.write_bps_device中沒有內容

進入容器內，執行dd命令，測試觀察此時預設的寫入IO能力
docker exec -it test /bin/bash
time dd if=/dev/zero of=/data/test.out bs=1M count=1024 oflag=direct


可以得知寫入的平均速度是 2.1GB/s
3、使用引數device-write-bps啟動容器
啟動容器增加配額引數device-write-bps，寫入目標速度1mb/s，並觀察其所在的cgroup子系統的配置情況
docker run -dit -m 100m -h inner --name test --device-write-bps /dev/dm-6:1mb -v/data:/data a36927dbb31f /bin/bash
說明：lv的裝置名稱/dev/dm-6可以通過dmsetup做查詢

容器啟動後根據容器id觀察cgroup子系統中的配置情況

在cgroup的blkio.throttle.write_bps_device檔案中觀察到了253:6 1048576 就是我們在啟動docker時指定的--device-write-bps引數值，裝置為253:6（/dev/dm-6），io能力為1048576byte(1mb)
進入容器內，執行dd命令，測試觀察此時預設的寫入IO能力

可以觀察到此時的寫入速度為1.0MB/s
4、 直接修改cgroup中的引數配置
前面在原理介紹時提過，docker其實也是修改cgroup中的引數來控制資源的使用，那麼我們直接修改blkio.throttle.write_bps_device，然後觀察是否能直接作用於docker容器，還是使用上面的容器id進行操作，將blkio.throttle.write_bps_device中的內容修改為10MB/secho 253:6 10485760 > blkio.throttle.write_bps_device進入容器內，執行dd命令，測試觀察此時預設的寫入IO能力

可以看到通過直接修改cgroup中的blkio.throttle.write_bps_device的速度值起到了作用
5、 對於其他引數的控制分析
細心的你可能已經發現在docker映象時，還有個引數-m 100m，該引數是用來控制容器使用記憶體的配額,我們可以通過docker stats進行驗證

同樣我們也是可以在cgroup的記憶體子系統中看到相應的引數配置。

【總結】

通過以上的分析測試，進一步熟悉瞭解了docker執行時的行為和所依賴的底層的技術原理，當我們希望在不停止docker容器執行的前提下，能夠對cpu、記憶體和磁碟IO等資源進行動態配額調整時，便可以通過直接修改cgroup配置來達到目的，希望能夠為docker的自動化運維開發提供解決思路和辦法。

借鑑：

http://rdc.hundsun.com/portal/article/802.html

https://www.jianshu.com/p/0e03000eb9fc

https://www.kernel.org/doc/gorman/html/understand/understand016.html

https://www.kernel.org/doc/gorman/html/understand/understand001.html

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系統的進程0建立了資源限制

limit 配置 配置文件 所有 進程 資源 管理 shel shell 系統的進程0建立了資源限制 後續所有進程都繼承了資源限制 限制有軟限制和硬限制 進程可以自己調用函數修改限制 1、軟限制只能小於硬限制 2、硬限制只能小於當前硬限制大於軟限制 3、超級管理員可以提升硬

JMeter監控內存及CPU——plugin插件監控被測系統資源方法

org cpu 權限 collect winscp 使用 and 下載地址 tag JMeter中也可以監控服務器的CPU和內存使用情況。但是需要安裝一些插件，還需要在被測服務器上開啟服務。 1.需要的插件準備 JMeterPlugins-Standard-1.3.1.

Centos7系統下Docker ce的安裝及鏡像加速

centos nginx docker 說明：虛擬機：Vmware Workstation 12操作系統：Centos7Ip地址：192.168.137.7Docker版本：Docker CE #免費社區版安裝：一、使用yum源安裝（二選一）1、安裝依賴包$ sudo yum install -

MySQL-5.7密碼策略及用戶資源限制

name ase 5.6 -- ict 0.11 連接數 狀態 cti 1.密碼策略 在mysql 5.6對密碼的強度進行了加強，推出了validate_password 插件。支持密碼的強度要求。 （1）安裝插件 [root@localhost ~]# ll /usr/l

Docker Private Registry && 資源限制

創建用戶 top 角色 第三方 log inux mas ... 圖片 Docker Private Registry Docker Registry 分類 Registry用於保存docker鏡像，包括鏡像的層次結構和元數據 用戶可自建R

Docker資源限制

一、基礎知識 blkio： 這個subsystem可以為塊裝置設定輸入/輸出限制，比如物理驅動裝置（包括磁碟、固態硬碟、USB等）。 cpu： 這個subsystem使用排程程式控制task對CPU的使用。 cpuacct： 這個subsystem自動生成cgroup中task對CP

Docker 資源限制之記憶體

一、壓測工具 通過如下 Dockerfile 構建簡單的測試映象 ➜ cat Dockerfile FROM ubuntu:latest RUN apt-get update && \ apt-get install stress ➜

【轉】CENTOS/RHEL 7 系統中設定SYSTEMD SERVICE的ULIMIT資源限制

在bash中，有個ulimit命令，提供了對shell及該shell啟動的程序的可用資源控制。主要包括開啟檔案描述符數量、使用者的最大程序數量、coredump檔案的大小等。 在centos 5/6 等版本中，資源限制的配置可以在 /etc/security/limits.conf 設定，針對root/us

docker的memory和cpu資源限制

這裡僅針對docker本身，不涉及任何編排工具compose或者k8s等。 按照慣例，官文擼起來。 重要的部分是一些選項，用來限制資源大小。 Memory Most of these options take a positive integer, followed by a suffix of b,

Docker 資源限制之 IO

一、壓測工具 通過 Linux dd 命令測試 二、IO 測試 關於 IO 的限制 --blkio-weight=0 Block IO weight (relative weight) accepts a weight value between 10 and 10