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Docker 对 CPU 的使用
docker 对于 CPU 的可配置的主要几个参数如下:
--cpu-shares CPU shares (relative weight)
--cpu-period Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) period
--cpu-quota Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) quota
--cpuset-cpus CPUs in which to allow execution (0-3, 0,1)
这些参数主要是通过配置在容器对应 cgroup 中,由 cgroup 进行实际的 CPU 管控。其对应的路径可以从 cgroup 中查看到
cpuset-cpus
[root@node-156 ~]# cat /sys/fs/cgroup/cpuset/docker/12c35c978d926902c3e5f1235b89a07e69d484402ff8890f06d0944cc17f8a71/cpuset.cpus
0-31
cpuset
主要用于指定容器运行的 CPU 编号,也就是我们所谓的绑核。
cpushare
[root@node-156 ~]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/12c35c978d926902c3e5f1235b89a07e69d484402ff8890f06d0944cc17f8a71/cpu.shares
1024
cpushare
主要用于 cfs 中调度的权重。一般来说,在条件相同的情况下,cpushare 值越高的,将会分得更多的时间片。
两个容器的 CPU 时间片比重并不是严格权重的比值,因为两个容器可能对 CPU 时间片的需求不同。
cpu-period 和 cpu-quota
[root@node-156 ~]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/12c35c978d926902c3e5f1235b89a07e69d484402ff8890f06d0944cc17f8a71/cpu.cfs_quota_us
-1
[root@node-156 ~]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/12c35c978d926902c3e5f1235b89a07e69d484402ff8890f06d0944cc17f8a71/cpu.cfs_period_us
100000
cfs_quota_us
和 cfs_period_us
两个值是联合使用的,两者的比值,即 cfs_quota_us
/cfs_period_us
代表了该容器实际可用的做多的 CPU 核数。
比如cfs_quota_us
=50000,cfs_period_us
=100000,那么二者的比值是 0.5,也就是说该容器可以使用 0.5 个 cpu。这样的管控粒度更细,在 cgroup 使用 systemd 时最低可以到 0.01 核。
cfs_quota_us
如果为-1
,则表示容器使用 CPU 不受限制。
绑核方式的益处和弊端
我们先前主要使用的是cpuset
,也就是通过绑核的方式。这一方式严格的保证了容器可以使用的 CPU 的真正的核数。并通过调度使得其他容器不绑定这几个 CPU,使得容器可以独享这些 cpu。这也就意味着容器的最多使用的 CPU 个数和最小消耗的 CPU 的数目都是这些核数。
这样的方式安全性高,保证容器的效率,但是弊端也很多:
- 不够灵活
- 资源利用率低,因为容器可能声明使用了多个 CPU,但是实际利用率很低
- 在 NUMA 架构下,未考虑 CPU 亲和性的话,可能会导致性能下降
kubernetes 中的 CPU 使用
kubernetes 对容器可以设置两个值:
spec.containers[].resources.limits.cpu
spec.containers[].resources.requests.cpu
limits 主要用以声明使用的最大的 CPU 核数。通过设置 cfs_quota_us
和cfs_period_us
。比如 limits.cpu=3,则cfs_quota_us
=300000。
cfs_period_us
值一般都使用默认的 100000
request 则主要用以声明最小的 CPU 核数。一方面则体现在设置 cpushare
上。比如 request.cpu=3,则cpushare
=1024*3=3072。
另一方面是提供调度时候使用。
当创建一个 Pod 时,Kubernetes 调度程序将为 Pod 选择一个节点。每个节点具有每种资源类型的最大容量:可为 Pods 提供的 CPU 和内存量。调度程序确保对于每种资源类型,调度的容器的资源请求的总和小于节点的容量。尽管节点上的实际内存或 CPU 资源使用量非常低,但如果容量检查失败,则调度程序仍然拒绝在节点上放置 Pod。
而计算节点 CPU 的已经分配的量就是通过计算所有容器的 request 的和得到的。
可以参考 Managing Compute Resources for Containers
kubernetes 对 CPU 使用的益处
- 更加灵活,更细粒度的控制。CPU 的限制不仅仅在 CPU 核这个级别,甚至可以到 0.01 核。
- CPU 复用。绑核之后容器既无法使用其他的 CPU,容器自己本身绑定的 CPU 也无法被其他容器使用。最小最大资源使用量都是这几个核。而 kubernetes 的方式可以实现所有的 CPU 成为一个 CPU 池,提供给 CPU 使用。
- 可控和可靠的“超卖”
- best-effort 任务支持。可以充分利用闲置的 CPU 资源,使得 best-effort 任务得到最大限度的资源支持。同时当资源紧张时,又可以优先杀死 best-effort,保证 Guaranteed 的容器的资源使用。可以参考 Resource Quality of Service in Kubernetes。
可能的问题
linux 对 NUMA 下的 CPU 调度是有一些优化的。可以参考 Linux 的 NUMA 技术。
numa 架构下,可能还会一些其他问题需要关注,比如 NUMA 架构的 CPU 中提的,可能会有些影响。
更多 Docker 相关教程见以下内容:
Docker 安装应用(CentOS 6.5_x64) http://www.linuxidc.com/Linux/2014-07/104595.htm
Ubuntu 16.04 服务器上配置使用 Docker http://www.linuxidc.com/Linux/2017-06/145176.htm
Ubuntu 15.04 下安装 Docker http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120444.htm
Docker 安装实例 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/142666.htm
Docker 创建基础镜像 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-05/144112.htm
在 Ubuntu 15.04 上如何安装 Docker 及基本用法 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-09/122885.htm
Ubuntu 16.04 上 Docker 使用手记 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138490.htm
使用 Docker 分分钟启动常用应用 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/142649.htm
Ubuntu 16.04 下 Docker 修改配置文件不生效解决办法 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-05/143862.htm
Docker 的详细介绍:请点这里
Docker 的下载地址:请点这里
本文永久更新链接地址:http://www.linuxidc.com/Linux/2017-10/147488.htm