默认情况下,所有容器都可以平等的使用host cpu资源,没有限制
docker 可以通过 -c 或者 --cpu-shares 设置容器使用cpu的权重,如果不指定,默认为1024
与内存限额不同,通过 -c 设置的cpu share 并不是cpu资源的绝对数量,而是一个相对的权重值。某个容器最终能分配到的cpu资源取决于他的cpu share 占所有容器 cpu share 总和的比例。
总结一句话:通过 cpu share 可以设置容器使用 cpu 的权重(优先级),需要注意的是只有CPU资源出现竞争的时候才会按照权重分配CPU资源。
比如:10个容器,有9个容器处于空闲状态,那么剩下的那个容器就可以使用掉全部cpu资源
1、启动容器A,CPU权重1024,可以看到容器A使用了全部CPU资源(docker host cpu有8核,所有使用 --cpu 8 消耗掉所有cpu资源,出现资源竞争)
root@docker-lab:~# docker run --name containerA -it -c 1024 progrium/stress --cpu 8
stress: info: [1] dispatching hogs: 8 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 24000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 8 [7] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 21000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 7 [8] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 18000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 6 [9] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 15000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 5 [10] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 12000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 4 [11] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 9000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 3 [12] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [13] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [14] forked
root@docker-lab:~# top
top - 23:22:09 up 223 days, 6:44, 4 users, load average: 7.08, 3.33, 1.30
Tasks: 190 total, 9 running, 181 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu0 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu1 : 99.7 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu2 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu3 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu4 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu5 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu6 : 99.7 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu7 :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 : 8174448 total, 2693664 free, 2020948 used, 3459836 buff/cache
KiB Swap: 2097148 total, 291892 free, 1805256 used. 5418476 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
16017 root 20 0 7316 96 0 R 100.0 0.0 0:31.11 stress
16021 root 20 0 7316 96 0 R 100.0 0.0 0:31.12 stress
16014 root 20 0 7316 96 0 R 100.0 0.0 0:31.09 stress
16015 root 20 0 7316 96 0 R 100.0 0.0 0:31.10 stress
16016 root 20 0 7316 96 0 R 100.0 0.0 0:31.10 stress
16018 root 20 0 7316 96 0 R 100.0 0.0 0:31.15 stress
16019 root 20 0 7316 96 0 R 100.0 0.0 0:31.04 stress
16020 root 20 0 7316 96 0 R 99.7 0.0 0:31.11 stress
2、启动容器B,CPU权重512,可以看到全部CPU资源都已被使用,容器A可以使用 66%,容器B可以使用33%(可以使用PID分辨容器A和容器B)
root@docker-lab:~# docker run --name containerB -it -c 512 progrium/stress --cpu 8
stress: info: [1] dispatching hogs: 8 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 24000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 8 [8] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 21000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 7 [9] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 18000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 6 [10] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 15000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 5 [11] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 12000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 4 [12] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 9000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 3 [13] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [14] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [15] forked
root@docker-lab:~# top
top - 23:22:46 up 223 days, 6:45, 4 users, load average: 9.26, 4.24, 1.67
Tasks: 201 total, 17 running, 184 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu0 : 99.7 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu1 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu2 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu3 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu4 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu5 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu6 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu7 :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 : 8174448 total, 2678812 free, 2035572 used, 3460064 buff/cache
KiB Swap: 2097148 total, 291892 free, 1805256 used. 5403752 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
16014 root 20 0 7316 96 0 R 66.8 0.0 1:02.51 stress
16015 root 20 0 7316 96 0 R 66.8 0.0 1:01.78 stress
16017 root 20 0 7316 96 0 R 66.8 0.0 1:01.67 stress
16018 root 20 0 7316 96 0 R 66.8 0.0 1:01.83 stress
16020 root 20 0 7316 96 0 R 66.8 0.0 1:02.05 stress
16021 root 20 0 7316 96 0 R 66.8 0.0 1:01.44 stress
16016 root 20 0 7316 96 0 R 66.4 0.0 1:01.52 stress
16019 root 20 0 7316 96 0 R 66.4 0.0 1:01.75 stress
16183 root 20 0 7316 100 0 R 33.2 0.0 0:05.83 stress
16184 root 20 0 7316 100 0 R 33.2 0.0 0:05.84 stress
16185 root 20 0 7316 100 0 R 32.9 0.0 0:05.83 stress
16186 root 20 0 7316 100 0 R 32.9 0.0 0:05.79 stress
16187 root 20 0 7316 100 0 R 32.9 0.0 0:05.76 stress
16188 root 20 0 7316 100 0 R 32.9 0.0 0:05.75 stress
16190 root 20 0 7316 100 0 R 32.9 0.0 0:05.81 stress
16191 root 20 0 7316 100 0 R 32.9 0.0 0:05.82 stress
3、使用 CTRL + C 停止容器A,可以看到容器B使用了全部的CPU资源
root@docker-lab:~# docker run --name containerA -it -c 1024 progrium/stress --cpu 8
stress: info: [1] dispatching hogs: 8 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 24000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 8 [7] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 21000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 7 [8] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 18000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 6 [9] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 15000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 5 [10] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 12000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 4 [11] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 9000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 3 [12] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 6000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 2 [13] forked
stress: dbug: [1] using backoff sleep of 3000us
stress: dbug: [1] --> hogcpu worker 1 [14] forked
CTRL + C
^Cstress: FAIL: [1] (416) <-- worker 12 got signal 2
stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 14 got signal 2
stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 8 got signal 2
stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 7 got signal 2
stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 11 got signal 2
stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 10 got signal 2
stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 9 got signal 2
stress: WARN: [1] (418) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [1] (416) <-- worker 13 got signal 2
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 80s
root@docker-lab:~# top
top - 23:23:19 up 223 days, 6:45, 4 users, load average: 9.97, 5.03, 2.03
Tasks: 191 total, 9 running, 182 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu0 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu1 : 99.7 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu2 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu3 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu4 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu5 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu6 :100.0 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
%Cpu7 : 99.7 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.3 st
KiB Mem : 8174448 total, 2692192 free, 2022216 used, 3460040 buff/cache
KiB Swap: 2097148 total, 291892 free, 1805256 used. 5417144 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
16183 root 20 0 7316 100 0 R 100.0 0.0 0:30.32 stress
16185 root 20 0 7316 100 0 R 100.0 0.0 0:30.25 stress
16186 root 20 0 7316 100 0 R 100.0 0.0 0:30.30 stress
16190 root 20 0 7316 100 0 R 100.0 0.0 0:30.28 stress
16184 root 20 0 7316 100 0 R 100.0 0.0 0:30.32 stress
16187 root 20 0 7316 100 0 R 100.0 0.0 0:30.24 stress
16188 root 20 0 7316 100 0 R 100.0 0.0 0:30.25 stress
16191 root 20 0 7316 100 0 R 100.0 0.0 0:30.30 stress
16273 root 20 0 40528 3780 3108 R 0.3 0.0 0:00.01 top
- 第 4 章 容器 - 028 - 限制容器对CPU的使用
限制容器对CPU的使用 默认设置下,所有容器可以平等地使用 host CPU 资源并且没有限制. Docker 可以通过 -c 或 --cpu-shares 设置容器使用 CPU 的权重.如果不指定, ...
- 2019.01.23 hdu3377 Plan(轮廓线dp)
传送门 题意简述:给一个n*m的带权矩阵,求从左上角走到右下角的最大分数,每个格子只能经过最多一次,n,m≤9n,m\le9n,m≤9. 思路: 考虑轮廓线dpdpdp,但这道题并没有出现回路的限制因 ...
- 2019.01.23 hdu1964 Pipes(轮廓线dp)
传送门 题意简述:给一个没有障碍的网格图,任意两个格子连通需要花费一定代价,现在求一条覆盖所有格子的哈密顿回路的总权值的最小值. 思路: 跟这道题一毛一样,除了把求和变成求最小值以外. 代码: #in ...
- 2019.01.23 hdu1693 Eat the Trees(轮廓线dp)
传送门 题意简述:给一个有障碍的网格图,问用若干个不相交的回路覆盖所有非障碍格子的方案数. 思路:轮廓线dpdpdp的模板题. 同样是讨论插头的情况,只不过没有前一道题复杂,不懂的看代码吧. 代码: ...
- 2019.01.23 ural1519 Formula 1(轮廓线dp)
传送门 轮廓线dpdpdp模板题. 题意简述:给一个放有障碍的网格图,问有多少种方法能使所有非障碍格子都在同一条哈密顿回路上面. 考虑用括号序列的写法来状压这个轮廓线. 用000表示没有插头,111表 ...
- 梦想Android版CAD控件2019.01.23更新
下载地址:http://www.mxdraw.com/ndetail_10121.html?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg1. 增加异步读取CAD,DWG文件函数,MxFuncti ...
- 限制容器对CPU的使用 - 每天5分钟玩转 Docker 容器技术(28)
上节学习了如何限制容器对内存的使用,本节我们来看CPU. 默认设置下,所有容器可以平等地使用 host CPU 资源并且没有限制. Docker 可以通过 -c 或 --cpu-shares 设置容器 ...
- 26-限制容器对CPU的使用
默认设置下,所有容器可以平等地使用 host CPU 资源并且没有限制. Docker 可以通过 -c 或 --cpu-shares 设置容器使用 CPU 的权重.如果不指定,默认值为 1024. 与 ...
- Docker——JVM 感知容器的 CPU 和 Memory 资源限制
前言 对于那些在Java应用程序中使用Docker的CPU和内存限制的人来说,可能会遇到一些挑战.特别是CPU限制,因为JVM在内部透明地设置GC线程和JIT编译器线程的数量. 这些可以通过命令行选项 ...
随机推荐
- 使用nmon监控Linxu服务器性能
nmon是IBM开发的Linux软件工具.能够监控多项Linux服务,最常见的如:CPU使用率.内存使用率.硬盘读写.网卡流量等. 并能设置参数,将记录的数据保存到文件,利用Excel做统计分析. 安 ...
- Android应用开发资源
Android应用设计和开发人员现在可以参考由Android用户体验(UX)团队官方发布的Android设计指南.该指南提供了开发者应该遵循的基本原则,并列出了很多细节指导,涉及设备与显示.主题.触控 ...
- 【转】WEB服务器与应用服务器的区别
https://blog.csdn.net/liupeng900605/article/details/7661406 一.简述 WEB服务器与应用服务器的区别: 1.WEB服务器: 理解WEB服务器 ...
- [ZJOI2005]九数码游戏(BFS+hash)
Solution 这题的话直接上BFS就可以了,因为要输出方案,所以我们要开一个pre数组记录前驱,最后输出就可以了. 对于状态的记录,一般都用哈希来存,但因为这道题比较特殊,它是一个排列,所以我们可 ...
- angular2的lazyload初体验
angular2自带了lazyload,就是路由的loadChild,要优化ng2项目必不可少.代码已更新到ng-demo ->https://github.com/chenby/ng2-dem ...
- LOJ#3023 老C的键盘
给定树,每条边有个大于号或者小于号,表示两个节点编号的大小关系.问有多少种树满足条件.n <= 100 解:树形DP. 设fij表示以i为根的子树中i是第j小的.转移的时候要乘上两个组合数. # ...
- 【CF242E】Xor Segment
题目大意:给定一个长度为 N 的序列,支持两种询问,即:区间异或,区间求和. 题解:加深了对线段树的理解. 对于线段树维护的变量一定是易于 modify 的,对于查询的答案只需用维护的东西进行组合而成 ...
- Django 项目内利用ORM直接运行脚本读库
#导包 import os import sys #将脚本所在工程添加到环境变量 #绝对路径 # sys.path.append('c:/Users/nxy/www/mymac') #相对路径 sys ...
- 自制模态窗体闪烁效果: MessageBeep & FlashWindowEx
SetFocus(hwnd_frame_preview); //设置焦点 /** 模拟模态窗口动作 **/ MessageBeep(0xFFFFFFFF); //0xFFFFFFFF SystemDe ...
- YSLOW(一款实用的网站性能检测工具)
概述 YSlow是Yahoo发布的一款基于FireFox的插件,这个插件可以分析网站的页面,并告诉你为了提高网站性能,如何基于某些规则而进行优化. 安装 官网:http://yslow.org/ ...