小編給大家分享一下Docker如何限制容器可用的CPU，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！

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限制可用的 CPU 個(gè)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(gè)數(shù)。只需要通過(guò) --cpus 選項(xiàng)指定容器可以使用的 CPU 個(gè)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(lái)我們?cè)谝慌_(tái)有四個(gè) CPU 且負(fù)載很低的主機(jī)上進(jìn)行 demo 演示：

通過(guò)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(gè) CPU：

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

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

# stress -c 4

我們先來(lái)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(gè) 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(guò) 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(gè) CPU 負(fù)載 100%，而另外兩個(gè)負(fù)載 0%。四個(gè) CPU 的負(fù)載都是 50%，加起來(lái)容器消耗的 CPU 總量就是兩個(gè) CPU 100% 的負(fù)載。

看來(lái)對(duì)于進(jìn)程來(lái)說(shuō)是沒(méi)有 CPU 個(gè)數(shù)這一概念的，內(nèi)核只能通過(guò)進(jìn)程消耗的 CPU 時(shí)間片來(lái)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(lái)說(shuō)明 CPU 使用率的原因。

嚴(yán)謹(jǐn)起見(jiàn)，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(shuō)明了對(duì) CPU 的計(jì)量只能是百分比。
看來(lái)筆者在本文中寫(xiě)的 "CPU 個(gè)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(gè)數(shù)" 并沒(méi)有問(wèn)題(有興趣的同學(xué)可以讀讀 --cpus 選項(xiàng)的由來(lái)，人家的初衷也是要表示 CPU 個(gè)數(shù)的)。

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

復(fù)制代碼 代碼如下:

$ 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?cè)谶@里的含義是：在每 100 毫秒的時(shí)間里，運(yùn)行進(jìn)程使用的 CPU 時(shí)間最多為 200 毫秒(需要兩個(gè) CPU 各執(zhí)行 100 毫秒)。要想徹底搞明白這兩個(gè)選項(xiàng)的同學(xué)可以參考：CFS BandWith Control。我們要知道這兩個(gè)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(guò) --cpus 選項(xiàng)我們無(wú)法讓容器始終在一個(gè)或某幾個(gè) CPU 上運(yùn)行，但是通過(guò) --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(gè)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(shì)必會(huì)帶來(lái)緩存失效等開(kāi)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(hào)為 1：

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

再啟動(dòng)壓力測(cè)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(gè) 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(gè) 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(gè)缺點(diǎn)是必須指定 CPU 在操作系統(tǒng)中的編號(hào)，這對(duì)于動(dòng)態(tài)調(diào)度的環(huán)境(無(wú)法預(yù)測(cè)容器會(huì)在哪些主機(jī)上運(yùn)行，只能通過(guò)程序動(dòng)態(tài)的檢測(cè)系統(tǒng)中的 CPU 編號(hào)，并生成 docker run 命令)會(huì)帶來(lái)一些不便。

設(shè)置使用 CPU 的權(quán)重

當(dāng) CPU 資源充足時(shí)，設(shè)置 CPU 的權(quán)重是沒(méi)有意義的。只有在容器爭(zhēng)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(lái)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(gè)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(gè)容器中都運(yùn)行 stress -c 4 命令。

此時(shí)主機(jī) Cpu0 的負(fù)載為 100%：

容器中 CPU 的負(fù)載為：

兩個(gè)容器分享一個(gè) CPU，所以總量應(yīng)該是 100%。具體每個(gè)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(gè)容器各占 50%，只要把 --cpu-shares 選項(xiàng)設(shè)為相同的值就可以了。

看完了這篇文章，相信你對(duì)“Docker如何限制容器可用的CPU”有了一定的了解，如果想了解更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！