Docker cpu限制分析

步履不停

发布时间：2019-07-02 16:49:03

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Docker cpu限制分析

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。

package main
import (
    "flag"
    "runtime"
    "fmt"
)
func main() {
    cpunum := flag.Int("cpunum", 0, "cpunum")
    flag.Parse()
    fmt.Println("cpunum:", *cpunum)
    runtime.GOMAXPROCS(*cpunum)
    for i := 0; i < *cpunum - 1; i++ {
        go func() {
            for {
            }
        }()
    }
    for {
    }
}

制作了一个测试cpu占用的镜像，镜像默认占满1个核心

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:  
    ...

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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下载

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？

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:

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：

docker run --name cpuuse -d --cpuset-cpus=0,3  fangfenghua/cpuusetest 4

0,3核心占用率：

[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：

[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
  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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2026.03.04

Swift iOS架构设计与MVVM模式实战

本专题聚焦 Swift 在 iOS 应用架构设计中的实践，系统讲解 MVVM 模式的核心思想、数据绑定机制、模块拆分策略以及组件化开发方法。内容涵盖网络层封装、状态管理、依赖注入与性能优化技巧。通过完整项目案例，帮助开发者构建结构清晰、可维护性强的 iOS 应用架构体系。

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2026.03.03

C++高性能网络编程与Reactor模型实践

本专题围绕 C++ 在高性能网络服务开发中的应用展开，深入讲解 Socket 编程、多路复用机制、Reactor 模型设计原理以及线程池协作策略。内容涵盖 epoll 实现机制、内存管理优化、连接管理策略与高并发场景下的性能调优方法。通过构建高并发网络服务器实战案例，帮助开发者掌握 C++ 在底层系统与网络通信领域的核心技术。

2026.03.03

Golang 测试体系与代码质量保障：工程级可靠性建设

Go语言测试体系与代码质量保障聚焦于构建工程级可靠性系统。本专题深入解析Go的测试工具链（如go test）、单元测试、集成测试及端到端测试实践，结合代码覆盖率分析、静态代码扫描（如go vet）和动态分析工具，建立全链路质量监控机制。通过自动化测试框架、持续集成（CI）流水线配置及代码审查规范，实现测试用例管理、缺陷追踪与质量门禁控制，确保代码健壮性与可维护性，为高可靠性工程系统提供质量保障。

2026.02.28

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