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默認(rèn)情況下容器可以使用的主機(jī) CPU 資源是不受限制的。和內(nèi)存資源的使用一樣，如果不對容器可以使用的 CPU 資源進(jìn)行限制，一旦發(fā)生容器內(nèi)程序異常使用 CPU 的情況，很可能把整個主機(jī)的 CPU 資源耗盡，從而導(dǎo)致更大的災(zāi)難。本文將介紹如何限制容器可以使用的 CPU 資源。本文的 demo 中會繼續(xù)使用《Docker: 限制容器可用的內(nèi)存》一文中創(chuàng)建的 docker 鏡像 u-stress 進(jìn)行壓力測試，文中就不再過多的解釋了。

限制可用的 CPU 個數(shù)

在 docker 1.13 及更高的版本上，能夠很容易的限制容器可以使用的主機(jī) CPU 個數(shù)。只需要通過 --cpus 選項(xiàng)指定容器可以使用的 CPU 個數(shù)就可以了，并且還可以指定如 1.5 之類的小數(shù)。接下來我們在一臺有四個 CPU 且負(fù)載很低的主機(jī)上進(jìn)行 demo 演示：

通過下面的命令創(chuàng)建容器，--cpus=2 表示容器最多可以使用主機(jī)上兩個 CPU：

$ docker run -it --rm --cpus=2 u-stress:latest /bin/bash

然后由 stress 命令創(chuàng)建四個繁忙的進(jìn)程消耗 CPU 資源：

# stress -c 4

我們先來看看 docker stats 命令的輸出：

容器 CPU 的負(fù)載為 200%，它的含義為單個 CPU 負(fù)載的兩倍。我們也可以把它理解為有兩顆 CPU 在 100% 的為它工作。再讓我們通過 top 命令看看主機(jī) CPU 的真實(shí)負(fù)載情況：

哈哈，有點(diǎn)大跌眼鏡！實(shí)際的情況并不是兩個 CPU 負(fù)載 100%，而另外兩個負(fù)載 0%。四個 CPU 的負(fù)載都是 50%，加起來容器消耗的 CPU 總量就是兩個 CPU 100% 的負(fù)載。

看來對于進(jìn)程來說是沒有 CPU 個數(shù)這一概念的，內(nèi)核只能通過進(jìn)程消耗的 CPU 時間片來統(tǒng)計(jì)出進(jìn)程占用 CPU 的百分比。這也是我們看到的各種工具中都使用百分比來說明 CPU 使用率的原因。嚴(yán)謹(jǐn)起見，我們看看 docker 的官方文檔中是如何解釋 --cpus 選項(xiàng)的：Specify how much of the available CPU resources a container can use.果然，人家用的是 "how much"，不可數(shù)的！并且 --cpus 選項(xiàng)支持設(shè)為小數(shù)也從側(cè)面說明了對 CPU 的計(jì)量只能是百分比。看來筆者在本文中寫的 "CPU 個數(shù)" 都是不準(zhǔn)確的。既然不準(zhǔn)確，為什么還要用？當(dāng)然是為了容易理解。況且筆者認(rèn)為在 --cpus 選項(xiàng)的上下文中理解為 "CPU 個數(shù)" 并沒有問題(有興趣的同學(xué)可以讀讀?--cpus 選項(xiàng)的由來，人家的初衷也是要表示 CPU 個數(shù)的)。

雖然 --cpus 選項(xiàng)用起來很爽，但它畢竟是 1.13 才開始支持的。對于更早的版本完成同樣的功能我們需要配合使用兩個選項(xiàng)：--cpu-period 和 --cpu-quota(1.13 及之后的版本仍然支持這兩個選項(xiàng))。下面的命令實(shí)現(xiàn)相同的結(jié)果：

$ docker run -it --rm --cpu-period=100000 --cpu-quota=200000 u-stress:latest /bin/bash

這樣的配置選項(xiàng)是不是讓人很傻眼呀！100000 是什么？200000 又是什么？ 它們的單位是微秒，100000 表示 100 毫秒，200000 表示 200 毫秒。它們在這里的含義是：在每 100 毫秒的時間里，運(yùn)行進(jìn)程使用的 CPU 時間最多為 200 毫秒(需要兩個 CPU 各執(zhí)行 100 毫秒)。要想徹底搞明白這兩個選項(xiàng)的同學(xué)可以參考：CFS BandWith Control。我們要知道這兩個選項(xiàng)才是事實(shí)的真相，但是真相往往很殘忍！還好 --cpus 選項(xiàng)成功的解救了我們，其實(shí)它就是包裝了 --cpu-period 和 --cpu-quota。

指定固定的 CPU

通過 --cpus 選項(xiàng)我們無法讓容器始終在一個或某幾個 CPU 上運(yùn)行，但是通過 --cpuset-cpus 選項(xiàng)卻可以做到！這是非常有意義的，因?yàn)楝F(xiàn)在的多核系統(tǒng)中每個核心都有自己的緩存，如果頻繁的調(diào)度進(jìn)程在不同的核心上執(zhí)行勢必會帶來緩存失效等開銷。下面我們就演示如何設(shè)置容器使用固定的 CPU，下面的命令為容器設(shè)置了 --cpuset-cpus 選項(xiàng)，指定運(yùn)行容器的 CPU 編號為 1：

$ docker run -it --rm --cpuset-cpus="1" u-stress:latest /bin/bash

再啟動壓力測試命令：

# stress -c 4

然后查看主機(jī) CPU 的負(fù)載情況：

這次只有 Cpu1 達(dá)到了 100%，其它的 CPU 并未被容器使用。我們還可以反復(fù)的執(zhí)行 stress -c 4 命令，但是始終都是 Cpu1 在干活。再看看容器的 CPU 負(fù)載，也是只有 100%：

--cpuset-cpus 選項(xiàng)還可以一次指定多個 CPU：

$ docker run -it --rm --cpuset-cpus="1,3" u-stress:latest /bin/bash

這次我們指定了 1，3 兩個 CPU，運(yùn)行 stress -c 4 命令，然后檢查主機(jī)的 CPU 負(fù)載：

Cpu1 和 Cpu3 的負(fù)載都達(dá)到了 100%。容器的 CPU 負(fù)載也達(dá)到了 200%：

--cpuset-cpus 選項(xiàng)的一個缺點(diǎn)是必須指定 CPU 在操作系統(tǒng)中的編號，這對于動態(tài)調(diào)度的環(huán)境(無法預(yù)測容器會在哪些主機(jī)上運(yùn)行，只能通過程序動態(tài)的檢測系統(tǒng)中的 CPU 編號，并生成 docker run 命令)會帶來一些不便。

設(shè)置使用 CPU 的權(quán)重

當(dāng) CPU 資源充足時，設(shè)置 CPU 的權(quán)重是沒有意義的。只有在容器爭用 CPU 資源的情況下， CPU 的權(quán)重才能讓不同的容器分到不同的 CPU 用量。--cpu-shares 選項(xiàng)用來設(shè)置 CPU 權(quán)重，它的默認(rèn)值為 1024。我們可以把它設(shè)置為 2 表示很低的權(quán)重，但是設(shè)置為 0 表示使用默認(rèn)值 1024。下面我們分別運(yùn)行兩個容器，指定它們都使用 Cpu0，并分別設(shè)置 --cpu-shares 為 512 和 1024：

$ docker run -it --rm --cpuset-cpus="0" --cpu-shares=512 u-stress:latest /bin/bash
$ docker run -it --rm --cpuset-cpus="0" --cpu-shares=1024 u-stress:latest /bin/bash

在兩個容器中都運(yùn)行 stress -c 4 命令。

此時主機(jī) Cpu0 的負(fù)載為 100%：

容器中 CPU 的負(fù)載為：

兩個容器分享一個 CPU，所以總量應(yīng)該是 100%。具體每個容器分得的負(fù)載則取決于 --cpu-shares 選項(xiàng)的設(shè)置！我們的設(shè)置分別是 512 和 1024，則它們分得的比例為 1:2。在本例中如果想讓兩個容器各占 50%，只要把?--cpu-shares 選項(xiàng)設(shè)為相同的值就可以了。

總結(jié)

相比限制容器用的內(nèi)存，限制 CPU 的選項(xiàng)要簡潔很多。但是簡潔絕對不是簡單，大多數(shù)把復(fù)雜東西整簡單的過程都會丟失細(xì)節(jié)或是模糊一些概念，比如從 --cpu-period 和 --cpu-quota 選項(xiàng)到 --cpus 選項(xiàng)的進(jìn)化。對于使用者來說這當(dāng)然是好事，可以減緩我們的學(xué)習(xí)曲線，快速入手。

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最糟糕的是人們在生活中經(jīng)常受到錯誤志向的阻礙而不自知，真到擺脫了那些阻礙時才能明白過來。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的centos中bash占用cpu_Docker 多种维度限制容器可用的 CPU的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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