之前的一篇随笔——Docker CPU 资源限制 中介绍了针对COU的某个或某几个核的控制，今天介绍下CPU分片功能，即CPU占比。

测试步骤

　　1、下载CPU测试image。agileek/cpuset-test给出了一种用于测试CPU的image，功能就是将CPU资源用满.

$ docker pull agileek/cpuset-test

　　2、观察未开任何应用时的CPU占用情况

[root@elk ~]# mpstat -P ALL

Linux 3.10.-.el7.x86_64 (elk)     //     _x86_64_    ( CPU)

:: AM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle

:: AM  all    0.05    0.00    0.13    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.82

:: AM        0.20    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.60

:: AM        0.00    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80

:: AM        0.20    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.60

:: AM        0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

:: AM        0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

:: AM        0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00

:: AM        0.00    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80

:: AM        0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80
[root@elk ~]# top

top - :: up  days, :,   users,  load average: 2.18, 7.36, 4.61

Tasks:  total,    running,  sleeping,    stopped,    zombie

%Cpu(s):  0.0 us,  0.1 sy,  0.0 ni, 99.8 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st

KiB Mem:   total,   used,  free,      buffers

KiB Swap:   total,         used,   free.   cached Mem

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND

 logstash         S  0.7  2.8 :09.16 java

   root                             S  0.3  0.0  :06.19 xfsaild/dm-

 elastic+          S  0.3  1.7 :43.65 java

     root                   S  0.0  0.0   :32.37 systemd

     root                             S  0.0  0.0   :00.45 kthreadd

     root                             S  0.0  0.0   :04.83 ksoftirqd/

     root        -                    S  0.0  0.0   :00.00 kworker/:0H

     root      rt                       S  0.0  0.0   :00.50 migration/

     root                             S  0.0  0.0   :00.00 rcu_bh

     root                             S  0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S  0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S  0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S  0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S  0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S  0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S  0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S  0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S  0.0  0.0  :09.47 rcu_sched

    root                             S  0.0  0.0   :01.54 rcuos/

    root                             S  0.0  0.0   :53.77 rcuos/

    root                             S  0.0  0.0   :00.50 rcuos/

    root                             S  0.0  0.0   :53.75 rcuos/

    root                             S  0.0  0.0   :55.59 rcuos/

    root                             S  0.0  0.0   :44.15 rcuos/

    root                             S  0.0  0.0   :53.57 rcuos/

　　3、开启一个容器，占CPU比重为1000，并观察CPU使用情况

[root@elk ~]# docker run -it --rm -c  agileek/cpuset-test

Burning  CPUs/cores

另开终端观察CPU占用情况

[root@elk ~]# top

top - :: up  days, :,   users,  load average: 7.26, 3.04, 1.18

Tasks:  total,    running,  sleeping,    stopped,    zombie

%Cpu(s):100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st

KiB Mem:   total,   used,  free,      buffers

KiB Swap:   total,         used,   free.   cached Mem

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND

17258 root      20   0   36732    936    564 S 800.0  0.0  19:13.78 cpuburn                                                                                                                    

 root                             S   0.3  0.0   :00.02 kworker/:

 root                  R   0.3  0.0   :00.01 top

     root                   S   0.0  0.0   :32.35 systemd

     root                             S   0.0  0.0   :00.45 kthreadd

     root                             S   0.0  0.0   :04.83 ksoftirqd/

     root        -                    S   0.0  0.0   :00.00 kworker/:0H

     root      rt                       S   0.0  0.0   :00.50 migration/

     root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcu_bh

     root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

此时可以看到，PID17258的进程（也就是我们刚刚开启的docker容器）CPU占到了全部8颗CPU的100%，也就是800%。

　　4、再开启一个容器，占CPU比重为3000，并观察CPU使用情况

[root@elk ~]# docker run -it --rm -c  agileek/cpuset-test

Burning  CPUs/cores

另开终端观察CPU占用情况

[root@elk ~]# top

top - :: up  days, :,   users,  load average: 11.86, 6.29, 2.72

Tasks:  total,    running,  sleeping,    stopped,    zombie

%Cpu(s):100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st

KiB Mem:   total,   used,  free,      buffers

KiB Swap:   total,         used,   free.   cached Mem

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND

17494 root      20   0   36732    932    560 S 602.1  0.0   3:54.95 cpuburn

17258 root      20   0   36732    936    564 S 197.9  0.0  39:34.78 cpuburn

   root                    S   0.3  0.0   :04.34 irqbalance

 root                  R   0.3  0.0   :00.01 top

     root                   S   0.0  0.0   :32.36 systemd

     root                             S   0.0  0.0   :00.45 kthreadd

     root                             S   0.0  0.0   :04.83 ksoftirqd/

     root        -                    S   0.0  0.0   :00.00 kworker/:0H

     root      rt                       S   0.0  0.0   :00.50 migration/

     root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcu_bh

     root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

    root                             S   0.0  0.0   :00.00 rcuob/

　　此时可以看到，PID17258的进程（我们开启的第一个docker容器）CPU占到了全部8颗CPU的1/4，也就是200%。而新开启的，占比3000的docker容器站到了全部8颗CPU的3/4，也就是600%。

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