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docker高级应用（CPU与内存资源限制）

本篇讲的就是利用docker本身的参数进行CPU与内存资源的限制。

1、内存限制

默认docker内存限制可以使用-m参数进行限制，但如果只使用-m参数，不添加其他的，那么内存限制不会限制死，比如-m 256m内存，那么容器里程序可以跑到2*256m后才会被杀死。

原因就是：源码里 memory.memsw.limit_in_bytes 值是被设置成我们指定的内存参数的2倍。

源码地址： https://github.com/docker/libcontainer/blob/v1.2.0/cgroups/fs/memory.go#L39

内容：

// By default, MemorySwap is set to twice the size of RAM.     // If you want to omit MemorySwap, set it to `-1'.     if d.c.MemorySwap != -1 {       if err := writeFile(dir, "memory.memsw.limit_in_bytes", strconv.FormatInt(d.c.Memory*2, 10)); err != nil {         return err       }

测试一下：

限制内存为2G

#  docker run --privileged -d  --cpuset-cpus="0,1" -m 2048m --name java101 javatest2:8 /sbin/init # docker exec -it d3e2982e6a7d bash

进入容器使用stress进行内存测试。

安装stress

stress是一个压力测试工具，可测试服务器负载情况

安装命令：

# rpm -Uvh http://pkgs.repoforge.org/stress/stress-1.0.2-1.el7.rf.x86_64.rpm

使用stress进行测试

[root@60fcca8ba4db ~]# stress --vm 1 --vm-bytes 4089M --vm-hang 0 这个命令是跑4089M的内存

参数说明：

--vm-bytes B 指定malloc时内存的字节数（默认256MB）

--vm-hang N 指定在free前的秒数

--vm 1 产生1个进程，每个进程不断调用内存分配malloc和内存释放free函数

[root@60fcca8ba4db ~]# stress --vm 1 --vm-bytes 4089M --vm-hang 0 stress: info: [674] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd stress: FAIL: [674] (420) <-- worker 675 got signal 9 stress: WARN: [674] (422) now reaping child worker processes stress: FAIL: [674] (456) failed run completed in 37s

可以看到程序死了，查看原因

[root@60fcca8ba4db ~]# cat /var/log/messages  Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: Task in /system.slice/docker-60fcca8ba4dbd08c6f064e0bd7be2887bdb301c49360a8386f28bce9bee2201e.scope killed as a result of limit of /system.slice/docker-60fcca8ba4dbd08c6f064e0bd7be2887bdb301c49360a8386f28bce9bee2201e.scope Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: memory: usage 2097152kB, limit 2097152kB, failcnt 368074 Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: memory+swap: usage 3827916kB, limit 9007199254740991kB, failcnt 0 Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: kmem: usage 0kB, limit 9007199254740991kB, failcnt 0 Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: Memory cgroup stats for /system.slice/docker-60fcca8ba4dbd08c6f064e0bd7be2887bdb301c49360a8386f28bce9bee2201e.scope: cache:2516KB rss:2094636KB rss_huge:0KB mapped_file:2444KB swap:1730764KB inactive_anon:527536KB active_anon:1569412KB inactive_file:56KB active_file:20KB unevictable:0KB Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ pid ]   uid  tgid total_vm      rss nr_ptes swapents oom_score_adj name Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 1057]     0  1057    10208       94      24      143             0 systemd Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 1079]     0  1079    11252      631      23       55             0 systemd-journal Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 1091]     0  1091    10540        9      20      229         -1000 systemd-udevd Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 1191]     0  1191    20638        1      42      213         -1000 sshd Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 1193]     0  1193    57518      219      42      441             0 rsyslogd Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 1194]    81  1194     6615       41      18       41          -900 dbus-daemon Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 1203]     0  1203    80863        0      81     4219             0 firewalld Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 1204]     0  1204     6599       30      16       45             0 systemd-logind Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 1210]     0  1210    31583        4      18      151             0 crond Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 2191]     0  2191    34288       22      68      295             0 sshd Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 2194]     0  2194     2943       21      11       79             0 bash Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 4536]     0  4536    31357        1      17       59             0 anacron Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 5706]     0  5706    27508        0      10       30             0 agetty Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 8006]     0  8006     1815        0       8       24             0 stress Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: [ 8007]     0  8007  1048600   519080    1858   427304             0 stress Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: Memory cgroup out of memory: Kill process 8007 (stress) score 877 or sacrifice child Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db kernel: Killed process 8007 (stress) total-vm:4194400kB, anon-rss:2076316kB, file-rss:4kB Mar 21 15:27:52 60fcca8ba4db root: [euid=root]:root pts/0 Mar 21 14:40 (192.168.7.173):[/root]2016-03-21 15:27:15 rootstress --vm 1 --vm-bytes 4089M --vm-hang 0 Mar 21 15:30:01 60fcca8ba4db systemd: Started Session 35096 of user root. Mar 21 15:30:01 60fcca8ba4db systemd: Starting Session 35096 of user root.

显示内存使用超过2倍限制的内存，所以进行oom kill掉stress的进程，但容器不会死，仍然能正常运行。

但如果你想写死内存，可以使用

-m 2048m --memory-swap=2048m

这样就直接限制死，只要程序内存使用超过1024m，那么就会被oom给kill。

2、CPU限制

目前CPU限制可以使用绑定到具体的线程，或者是在绑定线程基础上对线程资源权重分配。

绑定线程可以使用参数--cpuset-cpus=7 ，分配线程呢可以使用参数-c 来给权重

例如：

docker run --privileged -d -c 1024 --cpuset-cpus="4,5" -m 2048m --name java52 javatest2:8 /sbin/init

原文 http://www.jixuege.com/?id=55

正文到此结束

所属分类：编程技术

本文标签： ssh git cat 参数 java db 压力 Docker tab 进程 App message 源码线程 GitHub http rpm swap API ask 测试 tar UI core 服务器安装 lib root https map rsyslog
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