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Docker资源管理探秘:Docker背后的内核Cgroups机制

| 作者 孙远 关注 2 他的粉丝 , 薛婉菊 关注 0 他的粉丝 发布于 2016年12月5日. 估计阅读时间: 63 分钟 | QCon上海2018 关注大数据平台技术选型、搭建、系统迁移和优化的经验。

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。
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。

1.Docker资源管理接口概览

格式

描述

-m, --memory=" <数字>[<单位>]" 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。
--memory-swap="<数字>[<单位>]" 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。
--memory-reservation="<数字>[<单位>]" 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。
--kernel-memory="<数字>[<单位>]" 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。
--oom-kill-disable=false 内存耗尽时是否杀掉容器
--memory-swappiness="" 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)。
-c, --cpu-shares=0 CPU份额 (相对权重)
--cpu-period=0 完全公平算法中的period值
--cpu-quota=0 完全公平算法中的quota值
--cpuset-cpus="<数字>" 限制容器使用的cpu核(0-3, 0,1)
--cpuset-mems="" 限制容器使用的内存节点,该限制仅仅在NUMA系统中生效。
--blkio-weight=0 块设备IO相对权重,取值在10值1000之间的整数(包含10和1000)
--blkio-weight-device="设备名称:权重值" 指定的块设备的IO相对权重
--device-read-bps="<设备路径>:<数字>[<单位>]" 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。
--device-write-bps="<设备路径>:<数字>[<单位>]" 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。
--device-read-iops="<设备路径>:<数字>" 限制对某个设备每秒IO的读取速率,数字需要使用正整数。
--device-write-iops="<设备路径>:<数字>" 限制对某个设备每秒IO的写速率,数字需要使用正整数。

2. Docker资源管理原理——Cgroups子系统介绍

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。

下面介绍与docker资源管理接口相关的4个子系统。

2.1 memory -- 用来限制cgroup中的任务所能使用的内存上限。

子系统常用cgroups接口

描述

对应的docker接口

cgroup/memory/memory.
limit_in_bytes
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。 -m, --memory=""
cgroup/memory/memory.
memsw.limit_in_bytes
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。 --memory-swap=""
cgroup/memory/memory.
soft_limit_in_bytes
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。 --memory-reservation=""
cgroup/memory/memory.
kmem.limit_in_bytes
设定内核内存上限。 --kernel-memory=""
cgroup/memory/memory.
oom_control
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。 --oom-kill-disable=""
cgroup/memory/memory.
swappiness
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。 --memory-swappiness=""

2.2 cpu -- 使用调度程序提供对 CPU 的 cgroup 任务访问。

子系统常用cgroups接口

描述

对应的docker接口

cgroup/cpu/cpu.
shares
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。 -c, --cpu-shares=""
cgroup/cpu/cpu.
cfs_period_us
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。 --cpu-period=""
cgroup/cpu/cpu.
cfs_quota_us
负责CPU带宽限制,需要与cpu.cfs_period_us搭配使用。 --cpu-quota=""

2.3 cpuset -- 为 cgroup 中的任务分配独立 CPU(在多核系统)和内存节点

子系统常用cgroups接口 描述 对应的docker接口
cgroup/cpuset/cpuset.cpus 允许进程使用的CPU列表(例如:0-4,9)。 --cpuset-cpus=""
cgroup/cpuset/cpuset.mems 允许进程使用的内存节点列表(例如:0-1)。 --cpuset-mems=""

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)

子系统常用cgroups接口

描述

对应的docker接口

cgroup/blkio/blkio.
weight
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。 --blkio-weight=""
cgroup/blkio/blkio.
weight_device
对具体的设备设置权重值,这个值会覆盖上述的blkio.weight。 --blkio-weight-device=""
cgroup/blkio/blkio.
throttle.read_bps_device
对具体的设备,设置每秒读块设备的带宽上限。 --device-read-bps=""
cgroup/blkio/blkio.
throttle.write_bps_device
设置每秒写块设备的带宽上限。同样需要指定设备。 --device-write-bps=""
cgroup/blkio/blkio.
throttle.read_iops_device
设置每秒读块设备的IO次数的上限。同样需要指定设备。 --device-read-iops=""
cgroup/blkio/blkio.
throttle.write_iops_device
设置每秒写块设备的IO次数的上限。同样需要指定设备。 --device-write-iops=""

3.Docker资源管理接口详解及应用示例

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。

3.1 memory子系统

3.1.1 -m, --memory=""

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。
取值范围:大于等于4M
单位:b,k,m,g

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。
运行如下命令来确认容器内存的资源管理对应的cgroup文件。

$ docker run -it --memory 100M ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes"
104857600

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。

本机内存环境为:

$ free
          total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:        4050284      254668     3007564      180484      788052     3560532
Swap:             0           0           0

值得注意的是本机目前没有配置交换分区(swap)。

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。

$ 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

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。
如下所示,当试图占用超过100M内存时,必然导致容器异常。

$ 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

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)。

$ 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

之后再次尝试占用大于限定的内存。

$ 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

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。
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。

3.1.2 --memory-swap=""

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。
取值范围:大于内存限定值
单位:b,k,m,g

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。

$ docker run -ti -m 300M --memory-swap 1G ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.memsw.limit_in_bytes"
1073741824

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。

条件

结果

memory=无穷大, memory-swap=无穷大 (默认条件下) 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。
memory=L<无穷大, memory-swap=无穷大 (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)。
memory=L<无穷大, memory-swap=2*L (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。
memory=L<无穷大, memory-swap=S<无穷大, L<=S (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。

例子:
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。

$ 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

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)。

$ 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

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。

$ 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

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。

$ 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

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。

$ 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'.

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。

$ 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

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。

$ 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

3.1.3 --memory-reservation=""

取值范围:大于等于0的整数
单位:b,k,m,g
对应的cgroup文件是cgroup/memory/memory.soft_limit_in_bytes。

$ docker run -ti --memory-reservation 50M ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.soft_limit_in_bytes"
52428800

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。

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。
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。

$ docker run -it -m 500M --memory-reservation 200M ubuntu:14.04 bash

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。

$ docker run -it --memory-reservation 1G ubuntu:14.04 bash

3.1.4 --kernel-memory=""

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。

$ docker run -ti --kernel-memory 50M ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.kmem.limit_in_bytes"
52428800

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。

$ docker run -it -m 500M --kernel-memory 50M ubuntu:14.04 bash

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。

$ docker run -it --kernel-memory 50M ubuntu:14.04 bash

3.1.5 --oom-kill-disable=false

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。

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。

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。

$  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

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。
under_oom:取值为0或1,当值为1的时候,OOM已经出现在容器中。

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。

$ 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

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)。

当--oom-kill-disable=true的时候,容器不会被杀掉,而是被系统挂起。

$ docker run -m 20m --oom-kill-disable=true ubuntu:14.04 bash -c 'x=a; while true; do x=$x$x$x$x; done'

3.1.6 --memory-swappiness=""

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。

$ docker run --memory-swappiness=100 ubuntu:14.04 bash -c 'cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.swappiness'
100

3.2 cpu子系统

3.2.1 -c, --cpu-shares=0

对应的cgroup文件是cgroup/cpu/cpu.shares。

$ docker run --rm --cpu-shares 1600 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.shares"
1600

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。
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。

$ 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

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。

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

3.2.2 --cpu-period=""

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。

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。

$ docker run -ti --cpu-period 50000 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_period_us"
50000

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。

$ 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

从log的最后一行中可以看出,该容器的cpu使用率约为50.0%。

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

3.2.3 --cpu-quota=0

对应的cgroup文件是cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us。

$ docker run --cpu-quota 1600 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us"
1600

--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。

3.3 cpuset子系统

3.3.1 --cpuset-cpus=""

该接口对应的cgroup文件是cgroup/cpuset/cpuset.cpus。

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。

$ docker run -ti --cpuset-cpus 1 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpuset/cpuset.cpus"
1

通过以下命令指定容器使用cpu核1,并通过stress命令加压。

$ docker run -ti --cpuset-cpus 1 ubuntu:14.04 stress -c 1

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。

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
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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

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。

3.3.2 --cpuset-mems=""

该接口对应的cgroup文件是cgroup/cpuset/cpuset.mems。

$ docker run -ti --cpuset-mems=0 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/cpuset/cpuset.mems"
0

以下命令将限制容器进程使用内存节点1、3的内存。

$ docker run -it --cpuset-mems="1,3" ubuntu:14.04 bash

以下命令将限制容器进程使用内存节点0、1、2的内存。

$ docker run -it --cpuset-mems="0-2" ubuntu:14.04 bash

3.4 blkio子系统

3.4.1 --blkio-weight=0

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。

$ docker run -ti --rm --blkio-weight 10 ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.weight"
10

通过以下两个命令来创建不同块设备IO权重值的容器。

$ 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

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。

$ time dd if=/mnt/zerofile of=test.out bs=1M count=1024 oflag=direct

3.4.2 --blkio-weight-device=""

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)。
对应的cgroup文件为cgroup/blkio/blkio.weight_device。

$ docker run --blkio-weight-device "/dev/sda:1000" ubuntu:14.04 bash -c "cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.weight_device"
8:0 1000

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。

$ stat -c %t:%T /dev/sda
8:0

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。

$ 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

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。

3.4.3 --device-read-bps=""

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。

$ 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

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。

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。

$ 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

3.4.4 --device-write-bps=""

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。

$ 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

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。

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。

限速操作:

$ 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

3.4.5 --device-read-iops=""

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。

$ 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

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。

$ 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

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。

3.4.6 --device-write-iops=""

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。

$ 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

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。

$ 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

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。

4.总结

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。

作者简介

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。
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。

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。
研究方向:容器技术、Docker、自动化测试。

参考资料

  1. http://www.cnblogs.com/hustcat/p/3980244.html
  2. http://www.lupaworld.com/article-250948-1.html
  3. http://www.tuicool.com/articles/Qrq2Ynz
  4. https://github.com/docker/docker/blob/master/docs/reference/run.md
  5. http://www.infoq.com/cn/articles/docker-kernel-knowledge-namespace-resource-isolation
  6. https://github.com/torvalds/Linux/tree/master/Documentation/cgroup-v1
  7. http://www.361way.com/increase-swap/1957.html
  8. https://goldmann.pl/blog/2014/09/11/resource-management-in-docker/
  9. https://www.datadoghq.com/blog/how-to-collect-docker-metrics/

感谢木环对本文的审校。

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