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
- linux中$#,$0,$1,$2,$@,$*,$$,$?的含义
$# 是传给脚本的参数个数$0 是脚本本身的文件名$1 是脚本后接的第一个参数$2 是脚本后接的第二个参数$@ 是传给脚本的所有参数列表,"$1" "$2" & ...
- yii2 阿里云短信 aliyun-dysms
aliyun-dysms安装 composer require "saviorlv/yii2-dysms:dev-master" 或者添加下列代码在composer.json文件中 ...
- Centos 7下下载和安装docker
sudo yum install -y device-mapper sudo modprobe dm_mod ls -l /sys/class/misc/device-mapper sudo rpm ...
- uoj#80 二分图最大权匹配
题意:给定二分图,有边权,求最大边权匹配.边权非负. 解:KM算法求解最大权完备匹配. 完备匹配就是点数少的那一边每个点都有匹配. 为了让完备匹配与最大权匹配等价,我们添加若干条0边使之成为完全二分图 ...
- gradle的安装配置成功标志
gradle主要位于AndroidStudio中 看我的目录 在环境变量里添加用户变量 GRADLE_HOME 然后在环境变量 path 中增加 %GRADLE_HOME%\bin;,如图所示 测试配 ...
- django orm 重点大全
1.最简单的跨表,查询外键表中符合主表条件的记录列表 #用户类型表 class User_typ(models.Model): name=models.CharField(max_length=32) ...
- 第一篇-ubuntu18.04访问共享文件夹
1. 在访问Windows共享资料之前,请确保Windows共享是可用的.Linux访问Windows共享或者LInux共享资料给Windows时,都使用Samba软件 rpm -qa | grep ...
- page-break-after:always不能正常工作
https://stackoverflow.com/questions/9595412/ie7-ie8-page-break-afteralways-not-working 最近在打印网页的时候发现 ...
- 第三十三节,目标检测之选择性搜索-Selective Search
在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的 ...
- Go条件语句、switch和循环语句
一:Go条件语句 package main import "fmt" //========go条件判断语句=== func main() { { fmt.Println(" ...