Docker----Cgroup原理描述及应用实例操练-物联网技术文章-傲云油气装备网

文章目录

- 一：CGroup描述
- - 1.1：CGroup 支持的文件种类
  - 12：CGroup 层级图
  - 1.3：CGroup 特点
  - 1.4：子系统的介绍
  - 1.5：CGroup 典型应用架构图
- 二：使用stress工具压测CPU和内存
- 三：CPU周期限制
- 四：CPU Core 控制：
- 五：CPU 配额控制参数的混合使用：
- 六：内存限额：
- 七：Block IO 的限制：
- 八：bps 和 iops 的限制：

前言

CGroup 是 Control Groups 的缩写，是 Linux 内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组 (process
groups) 所使用的物力资源 (如 cpu memory i/o 等等) 的机制。2007 年进入 Linux 2.6.24
内核，CGroups 不是全新创造的，它将进程管理从 cpuset 中剥离出来，作者是 Google 的 Paul
Menage。CGroups 也是 LXC 为实现虚拟化所使用的资源管理手段。

一：CGroup描述

1.1：CGroup 支持的文件种类

文件名	R/W	用途
Release_agent	RW	删除分组时执行的命令，这个文件只存在于根分组
Notify_on_release	RW	设置是否执行 release_agent。为 1 时执行
Tasks	RW	属于分组的线程 TID 列表
Cgroup.procs	R	属于分组的进程 PID 列表。仅包括多线程进程的线程 leader 的 TID，这点与 tasks 不同
Cgroup.event_control	RW	监视状态变化和分组删除事件的配置文件

12：CGroup 层级图

如图所示的 CGroup 层级关系显示，CPU 和 Memory 两个子系统有自己独立的层级系统，而又通过 Task Group 取得关联关系。

1.3：CGroup 特点

在 cgroups 中，任务就是系统的一个进程。

控制族群（control group）。控制族群就是一组按照某种标准划分的进程。Cgroups
中的资源控制都是以控制族群为单位实现。一个进程可以加入到某个控制族群，也从一个进程组迁移到另一个控制族群。一个进程组的进程可以使用
cgroups 以控制族群为单位分配的资源，同时受到 cgroups 以控制族群为单位设定的限制。

层级（hierarchy）。控制族群可以组织成 hierarchical
的形式，既一颗控制族群树。控制族群树上的子节点控制族群是父节点控制族群的孩子，继承父控制族群的特定的属性。

子系统（subsytem）。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（attach）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。

1.4：子系统的介绍

CPU:使用调度程序为cgroup任务提供 CPU 的访问。

cpuacct:产生cgroup任务的 CPU 资源报告。

cpuset：如果是多核心的CPU,这个子系统会为cgroup任务分配单的CPU和内存。

devices:允许或拒绝cgroup任务对设备的访问。

freezer:暂停和恢复cgroup任务。

memory:设置每个cgroup 的内存限制以及产生内存资源报告。

net_cls:标记每个网络包以供 cgroup方便使用。

ns:命名空间子系统。

perf event:增加了对每个group的监测跟踪的能力，可以监测属于某个特定的group 的所有线程以及运行在特定CPU上的线程。:

1.5：CGroup 典型应用架构图

二：使用stress工具压测CPU和内存

使用Dockerfile来创建一个基于Centos的stress工具镜像

[root@localhost ~]# iptables -F
[root@localhost ~]# setenforce 0
[root@localhost ~]# mkdir /opt/stress

[root@localhost ~]# vim /opt/stress/Dockerfile

FROM centos:7
MAINTAINER shuai "shuai.@tom.com"
RUN yum install -y wget
RUN wget -O /etc/yum.repos.d/epel.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo
RUN yum install -y stress

新建镜像

[root@localhost ~]# cd /opt/stress/

[root@localhost stress]# docker build -t centos:stress .

查看镜像

[root@localhost stress]# docker images
[root@localhost ~]# docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
centos              stress              0cc400af48ae        23 hours ago        426MB
centos              7                   7e6257c9f8d8        6 weeks ago         203MB

使用如下命令创建容器

命令中的–cpu–shares参数值不能保证可以获得个vcpu或者多少GHz的CPU资源，它仅是一个弹性的加权值

[root@localhost stress]# docker run -itd --cpu-shares 100 centos:stress

[root@localhost stress]# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
84fff47241b6        centos:stress       "/bin/bash"         38 seconds ago      Up 37 seconds                           compassionate_brahmagupta

默认情况下，Docker容器的CPU份额都是1024.单独一个容器的份额是没有意义的，只有在同时运行多个容器时，容器的CPU加权才能能体现出来。

例如：两个容器A、B的CPU权重份额分别是1000和500，在CPU进行时间分片分配的时候，容器A比B多一倍的机会获得CPU的时间片.

单分配的结果取决于当时主机和其他容器的运行状态，实际上也无法保证容器A一定能获得cpu时间片。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，极端情况下，列如主机上只运行了一个容器，即使它的CPU份额只有50，它也独占整个主机的CPU资源。

比如，启动了两个容器及运行查看 CPU 使用百分比

[root@localhost stress]# docker run -itd --name cpu512 --cpu-shares 512 centos:stress stress -c 10      '//容器产生的十个函数子进程'

#进入容器使用top查看CPU使用情况
[root@localhost stress]# docker exec -it 23bbe8182b5c bash

如图所示

2.再开一个容器做比较

[root@localhost ~]# docker run -tid --name cpu1024 --cpu-shares 1024 centos:stress stress -c 10

[root@localhost ~]# docker ps -a
[root@localhost ~]# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
605fc2d70557        centos:stress       "stress -c 10"      3 seconds ago       Up 2 seconds                            cpu1024
23bbe8182b5c        centos:stress       "stress -c 10"      5 minutes ago       Up 5 minutes                            cpu512

#进入容器查看top    按1查看核心的负载
[root@localhost ~]# docker exec -it 605fc2d70557 bash   #入容器使用top对比两个容器的%CPU，比例是1:2
[root@605fc2d70557 /]# top   '//查看进程'

如图

三：CPU周期限制

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。
–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。
与 --cpu-shares 不同的是。这种配置是指定一个绝对值，容器对 CPU 资源的使用绝对不会超过配置的值。
注意：
cpu-period 和 cpu-quota 的单位是微秒；
cpu-period 的最小值是1000微秒，最大值为1秒，默认值为0.1秒。
cpu-quota 的值默认是 -1 ，表示不做控制；
cpu-period 和 cpu-quota 参数一般联合使用。

例如：

容器进程需要每一秒使用单个 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，如果允许容器进程完全占有两个 CPU，则可以将 cpu-period 设置为
100000（即0.1秒），cpu-quota 设置为 200000（0.2秒）。

[root@localhost stress]# docker run -itd --name cpushuai --cpu-period 100000 --cpu-quota 200000 centos:stress


[root@localhost stress]# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                            PORTS               NAMES
5faae11dd9d1        centos:stress       "/bin/bash"         5 seconds ago       Up 4 seconds                                          cpushuai
605fc2d70557        centos:stress       "stress -c 10"      51 minutes ago      Exited (137) About a minute ago                       cpu1024
23bbe8182b5c        centos:stress       "stress -c 10"      56 minutes ago      Exited (137) About a minute ago     cpu512

#进入容器
[root@localhost stress]# docker exec -it 5faae11dd9d1 bash

[root@5faae11dd9d1 /]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_period_us 
100000
[root@5faae11dd9d1 /]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us  
200000

#查看CPU
[root@5faae11dd9d1 cpu]# top

四：CPU Core 控制：

对于多核 CPU 的服务器，Docker 还可以控制容器运行使用哪些 CPU 内核，即使用 --cpuset-cpus 参数。这对具有多 CPU 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配置。

#创建容器
[root@localhost stress]# docker run -itd --name cpu02 --cpuset-cpus=0-2 centos:stress
//执行该命令（需要宿主机为四核），表示创建的容器只能使用0、1、2 三个内核。 不会影响其他核心来抢占资源

#查看容器列表
[root@localhost stress]# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                        PORTS               NAMES
8b65ddbb9c85        centos:stress       "/bin/bash"         52 seconds ago      Up 51 seconds                                     cpu02

#进入容器
[root@localhost stress]# docker exec -it 8b65ddbb9c85 bash

#查看核心
[root@8b65ddbb9c85 /]# cat /sys/fs/cgroup/cpuset/cpuset.cpus
0-2

如图

通过下面指令可以看到容器中进程与CPU内核的绑定关系，达到绑定CPU内核的目的

#容器内部的第一个进程号pid为1被绑定到指定CPU运行
[root@localhost stress]# docker exec 8b65ddbb9c85 taskset -c -p 1
pid 1's current affinity list: 0-2

如图

我们用stress进行压测

[root@localhost stress]# docker exec -it 8b65ddbb9c85 bash
[root@8b65ddbb9c85 /]# stress -c 10
stress: info: [47] dispatching hogs: 10 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd

另外开一个终端查看top

五：CPU 配额控制参数的混合使用：

通过 cpuset-cpus 参数指定容器 A 使用 CPU 内核 0，容器B 只是用 CPU 内核1；在主机上只有这两个容器使用对应
CPU 内核的情况，它们各自占有全部的内核资源，cpu-shares 没有明显效果。cpuset-cpus、cpuset-mems
参数只在多核、多内存节点上的服务器上有效，并且必须与实际的物理配置匹配，否则也无法达到资源控制的目的。在系统具有多个 CPU
内核的情况下，需要通过 cpuset-cpus 参数为设置容器 CPU 内核才能方便地进行测试。

#新建容器cpu3 只使用cpu 1 权重为512
[root@localhost stress]# docker run -itd --name cpu3 --cpuset-cpus 1 --cpu-shares 512 centos:stress stress -c 1
25cffab0395c791d7467ac20433bb6c75b6e56ca6bf1df4c3e943e4eb3d63ef5

#查看容器列表
[root@localhost stress]# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                        PORTS               NAMES
25cffab0395c        centos:stress       "stress -c 1"       7 seconds ago       Up 6 seconds                                      cpu3

#进入容器
[root@localhost stress]# docker exec -it 25cffab0395c bash
[root@25cffab0395c /]# top        '//查看进程 按1可以看到每个核心的占用情况'

如图

我们在创建一个容器做比较

#这次的权重为1024
[root@localhost ~]# docker run -itd --name cpu4 --cpuset-cpus 3 --cpu-shares 1024 centos:stress stress -c 1

[root@localhost ~]# docker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                        PORTS               NAMES
2259964f13bb        centos:stress       "stress -c 1"       6 seconds ago       Up 5 seconds                                      cpu4
25cffab0395c        centos:stress       "stress -c 1"       9 minutes ago       Up 9 minutes     

#进入容器查看进程
[root@localhost ~]# docker exec -it 2259964f13bb bash
[root@2259964f13bb /]# top

如图

六：内存限额：

与操作系统类似，容器可使用的内存包括两部分：物理内存和 Swap；

docker 通过下面两组参数来控制容器内存的使用量：

-m 或 --memory：设置内存的使用限额，例如 100M、1024M； –memory-swap：设置内存 +swap 的使用限额。例如：执行如下命令允许该容器最多使用 200M的内存，300M 的swap：

[root@localhost stress]# docker run -it -m 200M --memory-swap=300M progrium/stress --vm 1 --vm-bytes 280M
Unable to find image 'progrium/stress:latest' locally

# --vm 1：启动1个内存工作线程；
   --vm-bytes 280M ：每个线程分配280M内存；

如果让工作线程分配的内存超过 300M，分配的内存超过限额，stress线程报错，容器退出：

[root@localhost stress]# docker run -it -m 200M --memory-swap=300M progrium/stress --vm 1 --vm-bytes 310M

如图

七：Block IO 的限制：

默认情况下，所有容器能平等地读写磁盘，可以通过设置 --blkio-weight 参数来改变容器 block IO 的优先级。

–blkio-weight 与 --cpu-shares 类似，设置的是相对权重值，默认为500 在下面的例子中，容器 A
读写磁盘的带宽是容器 B 的两倍：

[root@localhost stress]# docker run -it --name container_A --blkio-weight 600 centos:stress
[root@9cae2ee0165a /]#  cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.weight
600

[root@localhost stress]# docker run -it --name container_B --blkio-weight 300 centos:stress
[root@6ed938c0086b /]# cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.weight
300

八：bps 和 iops 的限制：

（1）bps ：是 byte per second，每秒读写的数据量；

（2）iops ：是 io per second，每秒 IO 的次数；

（3）可以通过以下的参数来控制 bps 和 iops：

–device-read-bps：限制读某个设备的 bps； device-write-bps：限制写某个设备的 bps；
device-read-iops：限制读某个设备的 iops； device-write-iops：限制写某个设备的 iops。例如：

限制容器写 /dev/sda 磁盘的速率为 5MB/s：

[root@localhost stress]# docker run -it --device-write-bps /dev/sda:5MB centos:stress 

#通过dd命令测试在容器中写磁盘的速度。因为容器的文件系统在host/dev/sda上的 在容器中写文件相当于对host/dev/sda进行写操作。另外，oflag=direct=direct指定用direct IO方式写文件

[root@11993eca702e /]# dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=1024 oflag=direct
                                     #ctrl+c中断
                                   
167+0 records out
175112192 bytes (175 MB) copied, 33.4011 s, 5.2 MB/s

[root@11993eca702e /]# exit
exit
#结果表明限速为5M/s左右。

#为了对比，我们不限速测试，如下
[root@localhost stress]# docker run -it centos:stress
[root@7e98a3cbc23e /]# dd if=/dev/zero of=test bs=1M count=1024 oflag=direct
1024+0 records in
1024+0 records out
1073741824 bytes (1.1 GB) copied, 1.01742 s, 1.1 GB/s

如图

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