本文测试了，Docker容器限制cpu资源使用的几个配置参数。分别使用top和dstat命令分析了资源占有情况。
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制作了一个测试cpu占用的镜像，镜像默认占满1个核心
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FROM busybox
COPY ./full_cpu /full_cpu
RUN chmod +x /full_cpu
ENTRYPOINT [“/full_cpu”, “-cpunum”]
CMD [“1”]
docker build -t fangfenghua/cpuuseset .
docker push fangfenghua/cpuuseset
docker info
…
Default Runtime: runc
Security Options: seccomp
Kernel Version: 3.10.0-229.el7.x86_64
Operating System: CentOS Linux 7 (Core)
OSType: linux
Architecture: x86_64
CPUs: 4
Total Memory: 993.3 MiB
Name: localhost.localdomain
ID: TU6M:E6WM:PZDN:ULJX:EWKS:
…
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docker run -it –rm=true fangfenghua/cpuuseset
[root@localhost src]# top
top – 07:23:52 up 1:23, 2 users, load average: 0.61, 1.12, 1.04
Tasks: 154 total, 3 running, 145 sleeping, 6 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 18.0 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 81.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total, 422120 free, 171676 used, 423348 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free, 96 used. 688188 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
20196 root 20 0 3048 720 460 R 101.7 0.1 0:37.56 full_cpu
1 root 20 0 41536 4028 2380 S 0.0 0.4 0:02.60 systemd
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.04 kthreadd
3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.48 ksoftirqd/0
5 root 0 -20 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H
7 root rt 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.69 migration/0
docker run -it –rm=true fangfenghua/cpuuseset 4
top – 07:27:17 up 1:27, 2 users, load average: 2.41, 1.47, 1.18
Tasks: 159 total, 3 running, 145 sleeping, 11 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 99.6 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.3 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total, 402508 free, 190908 used, 423728 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free, 96 used. 668608 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
20935 root 20 0 3048 720 452 R 400.0 0.1 0:55.80 full_cpu
1 root 20 0 41620 4088 2380 S 0.0 0.4 0:02.88 systemd
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.04 kthreadd
在Linux 系统上，可以用来限制docker容器资源占用的参数有：
–cpu-period int Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) period –cpu-quota int Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) quota -c, –cpu-shares int CPU shares (relative weight) –cpuset-cpus string CPUs in which to allow execution (0-3, 0,1)docker提供了–cpu-period、–cpu-quota两个参数控制容器可以分配到的CPU时钟周期。–cpu-period是用来指定容器对CPU的使用要在多长时间内做一次重新分配，而–cpu-quota是用来指定在这个周期内，最多可以有多少时间用来跑这个容器。跟–cpu-shares不同的是这种配置是指定一个绝对值，而且没有弹性在里面，容器对CPU资源的使用绝对不会超过配置的值。
cpu-period和cpu-quota的单位为微秒（μs）。cpu-period的最小值为1000微秒，最大值为1秒（10^6 μs），默认值为0.1秒（100000 μs）。cpu-quota的值默认为-1，表示不做控制。
举个例子，如果容器进程需要每1秒使用单个CPU的0.2秒时间，可以将cpu-period设置为1000000（即1秒），cpu-quota设置为200000（0.2秒）。当然，在多核情况下，如果允许容器进程需要完全占用两个CPU，则可以将cpu-period设置为100000（即0.1秒），cpu-quota设置为200000（0.2秒）。
使用本文制作的容器镜像来测试，cpu-period和cpu-quota两个参数吧。
在本文使用的4核心系统中，如果希望cpuusetest占满两个核心，在如何配置呢？从上文的分析中可以看到，如果将cpu-period设置为100000，那么期望占满4个核心，则需要将cpu-quota设置为4＊100000，期望占满一个核心则可设置为2＊100000。下面就测试一下吧：
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docker run –name cpuuse -d –cpu-period=100000 –cpu-quota=200000 fangfenghua/cpuusetest 4
top – 07:46:31 up 1:46, 2 users, load average: 0.16, 0.21, 0.51
Tasks: 168 total, 2 running, 142 sleeping, 24 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 47.8 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 51.9 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total, 364724 free, 227816 used, 424604 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free, 96 used. 631052 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
21766 root 20 0 3048 724 464 R 193.3 0.1 1:00.37 full_cpu
1 root 20 0 41620 4088 2380 S 0.0 0.4 0:03.13 systemd
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.05 kthreadd
3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.52 ksoftir
top – 07:47:17 up 1:47, 2 users, load average: 0.47, 0.26, 0.51
Tasks: 172 total, 3 running, 144 sleeping, 25 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 99.6 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 0.3 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.1 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total, 358760 free, 233292 used, 425092 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free, 96 used. 625180 avail Mem
docker run –name cpuuse -d –cpu-period=100000 –cpu-quota=400000 fangfenghua/cpuusetest 4
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
21976 root 20 0 3048 724 456 R 398.3 0.1 0:16.81 full_cpu
21297 root 20 0 0 0 0 S 0.3 0.0 0:00.08 kworker/0:2
1 root 20 0 41620 4088 2380 S 0.0 0.4 0:03.19 systemd
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.05 kthreadd
使用上述两个参数可以，设置cpu的精确控制。还有一个参数cpu-share，是个相对值。假如设置A容器cpu－share为1536，设置B容器为512。那么，在容器B启动前，cpu占用情况为是什么呢？
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top – 07:56:10 up 1:56, 2 users, load average: 0.75, 0.36, 0.50
Tasks: 153 total, 3 running, 140 sleeping, 10 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 99.7 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.3 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total, 436300 free, 155616 used, 425228 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free, 96 used. 703544 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
22216 root 20 0 3048 720 456 R 399.3 0.1 0:55.03 full_cpu
1 root 20 0 41620 4088 2380 S 0.0 0.4 0:03.29 systemd
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.05 kthreadd
3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.54 ksoftirqd/0
启动容器B:
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top – 07:57:09 up 1:57, 2 users, load average: 3.55, 1.16, 0.76
Tasks: 162 total, 4 running, 148 sleeping, 10 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 99.6 us, 0.2 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.3 si, 0.0 st
KiB Mem : 1017144 total, 428772 free, 158304 used, 430068 buff/cache
KiB Swap: 1040380 total, 1040284 free, 96 used. 700444 avail Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
22216 root 20 0 3048 720 456 R 305.7 0.1 4:40.78 full_cpu
22336 root 20 0 3048 720 460 R 95.3 0.1 0:09.02 full_cpu
1 root 20 0 41620 4088 2380 S 0.0 0.4 0:03.31 systemd
从上述测试结果不难看出。设置相对数值时，容器B启动之前，容器A仍然占满了cpu，而容器B启动后则，容器占3／4，容器B占1／4。
还有一个参数cpu-sets，指定容器使用的核心。使用上述测试容器测试，指定容器使用0，3核心：
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docker run –name cpuuse -d –cpuset-cpus=0,3 fangfenghua/cpuusetest 4
0,3核心占用率：
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[root@localhost src]# dstat -c -C 0,3
——-cpu0-usage————–cpu3-usage——
usr sys idl wai hiq siq:usr sys idl wai hiq siq
25 9 66 0 0 0: 12 1 87 0 0 0
100 0 0 0 0 0:100 0 0 0 0 0
99 0 0 0 0 1:100 0 0 0 0 0
99 1 0 0 0 0: 99 1 0 0 0 0
100 0 0 0 0 0:100 0 0 0 0 0
100 0 0 0 0 0:100 0 0 0 0 0
1，2核心占用率：
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[root@localhost src]# dstat -c -C 1,2
——-cpu1-usage————–cpu2-usage——
usr sys idl wai hiq siq:usr sys idl wai hiq siq
21 8 71 0 0 0: 10 1 89 0 0 0
0 0 100 0 0 0: 0 0 100 0 0 0
0 0 100 0 0 0: 0 0 100 0 0 0
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