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默認情況下，一個容器并沒有資源限制，并且該容器可以使用內核調度的所有資源。Docke提供了在啟動容器時設置一些參數來控制該容器使用的內存、CPU和block IO。
真正可以控制的只有內存和CPU。。
內存是不可壓縮資源
在Linxu系統中，如果內核探測到宿主機沒有足夠的內存來調用執行系統的某些重要功能的時候，那么會拋出一個OOME(Out Of Memory Exception:內存異常)殺死某些進程，以此來釋放內存。
一旦發生OOME，任何進程都有可能被殺死，包括docker daemon在內。為此，Docker特地調整了docker daemon的OOM優先級，防止其被殺死，但是容器的優先級沒有被調整。在內存不足時，內核會根據自己的調度算法，為每個進程得出一個評分，然后殺死分數最高的進程來釋放內存。
可以在docker run的時候指定--oom-score-adj參數（默認為0）。這個是容器被殺死的優先級，會影響評分，值越大越容易被殺死。這個參數只是影響最終的評分，優先殺死進程是看評分，參數小的可能計算后分數仍然最高，依然會被優先殺掉。
可以指定–oom-kill-disable=true參數，指定一些特定的重要的容器禁止被OOM殺掉。
--oom-kill-disable Disable OOM Killer
--oom-score-adj int Tune host's OOM preferences (-1000 to 1000)| 選項 | 描述 |
|---|---|
| -m,--memory | 內存限制，格式是數字加單位，單位可以為 b,k,m,g。最小為4M |
| --memory-swap | 內存+交換分區大小總限制。格式同上。必須比-m設置的大 |
| --memory-swappiness | 默認情況下，主機可以把容器使用的匿名頁（anonymous page）swap 出來，你可以設置一個 0-100 之間的值，代表允許 swap 出來的比例 |
| --memory-reservation | 設置一個內存使用的 soft limit，如果 docker 發現主機內存不足，會執行 OOM 操作。這個值必須小于 --memory 設置的值 |
| --kernel-memory | 容器能夠使用的 kernel memory 大小，最小值為 4m |
| --oom-kill-disable | 是否運行 OOM 的時候殺死容器。只有設置了 -m，才可以把這個選項設置為 false，否則容器會耗盡主機內存，而且導致主機應用被殺死 |
--memory-swap參數
這個參數要結合-m一起生效，表格中的描述比較簡單，是一般的用法。
一般用法：比-m大，內存+交換分區大小總限制
禁用swap：和-m一樣大，這樣--memory和--memory-swap的限制是一樣大，可用的swap資源為0，相當于禁用。
默認設置：設置為0或者不設置，如果主機（Docker Host）啟用了swap，則容器可用的swap為內存限制的2倍。
無限制：設置為-1，如果主機（Docker Host）啟用了swap，則容器可使用宿主機所有的swap資源。
在容器內使用free命令，看到的swap空間沒有體現出上面這些限制，沒有參考價值。
CPU是可壓縮資源。
默認情況下，每一個容器可以使用宿主機上的所有cpu資源。大多數系統使用的資源調度算法是CFS（完全公平調度器），它公平調度每一個工作進程。進程可以分2類：CPU密集型（低優先級）和IO密集型（高優先級）。系統內核實時監測系統進程，當某個進程占用cpu資源時間過長時，內核會調整該進程的優先級。
docker 1.13 之后還支持realtime調度。
有如下的3種CPU資源分配策略：
| 選項 | 描述 | |
|---|---|---|
| -c, --cpu-shares int | cpu資源提供給一組容器使用，組內的容器按比例使用cpu資源，當容器處于空閑狀態時，cpu資源被負載大的容器占用，（按壓縮方式比例分配），當空閑進行運行起來時，cpu資源會被分配到其他容器 | |
| --cpus decimal | 指定 cpu的核心數量，這種方式直接限定了容器可用的cpu資源 | |
| --cpuset-cpus string | 指定容器只能運行在哪個cpu核心上（綁定cpu）；核心使用0,1,2,3編號 |
docker 為容器設置 CPU share 的參數是 -c, --cpu-shares，它的值是一個整數。
docker 允許用戶為每個容器設置一個數字，代表容器的 CPU share，默認情況下每個容器的 share 是 1024。當主機上有多個容器運行時，每個容器占用的 CPU 時間比例為它的 share 在總額中的比例。舉個例子，如果主機上有兩個一直使用 CPU 的容器（為了簡化理解，不考慮主機上其他進程），其 CPU share 都是 1024，那么兩個容器 CPU 使用率都是 50%；如果把其中一個容器的 share 設置為 512，那么兩者 CPU 的使用率分別為 67% 和 33%；如果刪除 share 為 1024 的容器，剩下來容器的 CPU 使用率將會是 100%。
總結下來，這種情況下，docker 會根據主機上運行的容器和進程動態調整每個容器使用 CPU 的時間比例。這樣的好處是能保證 CPU 盡可能處于運行狀態，充分利用 CPU 資源，而且保證所有容器的相對公平；缺點是無法指定容器使用 CPU 的確定值。
從 1.13 版本之后，docker 提供了 --cpus 參數可以限定容器能使用的 CPU 核數。這個功能可以讓我們更精確地設置容器 CPU 使用量，是一種更容易理解也因此更常用的手段。
--cpus 后面跟著一個浮點數，代表容器最多使用的核數，可以精確到小數點二位，也就是說容器最小可以使用 0.01 核 CPU。比如，我們可以限制容器只能使用 1.5 核數 CPU。
如果設置的 --cpus 值大于主機的 CPU 核數，docker 會直接報錯。
如果多個容器都設置了 --cpus，并且它們之和超過主機的 CPU 核數，并不會導致容器失敗或者退出，這些容器之間會競爭使用 CPU，具體分配的 CPU 數量取決于主機運行情況和容器的 CPU share 值。也就是說 --cpus 只能保證在 CPU 資源充足的情況下容器最多能使用的 CPU 數，docker 并不能保證在任何情況下容器都能使用這么多的 CPU（因為這根本是不可能的）。
Docker 允許調度的時候限定容器運行在哪個 CPU 上。可以通過 --cpuset-cpus 參數讓容器只運行在某個或某幾個核上。
--cpuset-cpus、-cpus 參數可以和 -c, --cpu-shares 一起使用，限制容器只能運行在某些 CPU 核上，并且配置了使用率。
限制容器運行在哪些核上并不是一個很好的做法，因為它需要事先知道主機上有多少 CPU 核，而且非常不靈活。除非有特別的需求，一般并不推薦在生產中這樣使用。
| 選項 | 描述 |
|---|---|
| --cpu-period int | 指定CFS調度的周期，一般與--cpu-quota一起使用。默認情況下周期為1 秒，以微秒為單位表示，一般使用默認值。1.13或者更高版本推薦使用 --cpus 標志代替。 |
| --cpu-quota int | 在CFS調度中容器一個周期的cpu時間配額，即每個--cpu-period周期容器可獲得的cpu時間(微秒)，cpu-quota/cpu-period。1.13或者更高版本推薦使用 --cpus 標志代替。 |
資源限制的演示
這里用了lscpu和free命令：
[root@Docker ~]# lscpu
Architecture: x86_64
CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit
Byte Order: Little Endian
CPU(s): 1
On-line CPU(s) list: 0
Thread(s) per core: 1
Core(s) per socket: 1
Socket(s): 1
NUMA node(s): 1
Vendor ID: GenuineIntel
CPU family: 6
Model: 60
Model name: Intel(R) Core(TM) i7-4790K CPU @ 4.00GHz
Stepping: 3
CPU MHz: 3999.996
BogoMIPS: 7999.99
Hypervisor vendor: Microsoft
Virtualization type: full
L1d cache: 32K
L1i cache: 32K
L2 cache: 256K
L3 cache: 8192K
NUMA node0 CPU(s): 0
Flags: fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 apic sep mtrr pge mca cmov pat pse36 clflush mmx fxsr sse sse2 ss syscall nx pdpe1gb rdtscp lm constant_tsc rep_good nopl xtopology eagerfpu pni pclmulqdq ssse3 fma cx16 sse4_1 sse4_2 movbe popcnt aes xsave avx f16c rdrand hypervisor lahf_lm abm ssbd ibrs ibpb stibp fsgsbase bmi1 avx2 smep bmi2 erms invpcid xsaveopt spec_ctrl intel_stibp flush_l1d
[root@Docker ~]# free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 936M 260M 340M 6.7M 334M 592M
Swap: 1.6G 0B 1.6G
[root@Docker ~]# 可以在docker hub上搜索stress（壓測）。
下載鏡像，運行查看幫助：
[root@Docker ~]# docker pull lorel/docker-stress-ng[root@Docker ~]# docker run -it --rm lorel/docker-stress-ng
stress-ng, version 0.03.11
Usage: stress-ng [OPTION [ARG]]
--h, --help show help
......省略......
Example: stress-ng --cpu 8 --io 4 --vm 2 --vm-bytes 128M --fork 4 --timeout 10s
Note: Sizes can be suffixed with B,K,M,G and times with s,m,h,d,y
[root@Docker ~]# 主要命令參數：
查看lorel/docker-stress-ng里內存相關的參數說明：
-m N, --vm N start N workers spinning on anonymous mmap
--vm-bytes N allocate N bytes per vm worker (default 256MB)默認每個worker是256MB的內存，這個保持默認。然后指定--vm，開啟2個worker，并且限制容器的內存只能使用256MB，啟動容器：
[root@Docker ~]# docker run --name stress1 -it --rm -m 256m lorel/docker-stress-ng --vm 2
stress-ng: info: [1] defaulting to a 86400 second run per stressor
stress-ng: info: [1] dispatching hogs: 2 vm這個終端已經被占用了，另起一個終端使用docker top命令查看容器內部正在運行的進程：
[root@Docker ~]# docker top stress1
UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD
root 5922 5907 0 21:06 pts/0 00:00:00 /usr/bin/stress-ng --vm 2
root 6044 5922 0 21:06 pts/0 00:00:00 /usr/bin/stress-ng --vm 2
root 6045 5922 0 21:06 pts/0 00:00:00 /usr/bin/stress-ng --vm 2
root 6086 6044 13 21:06 pts/0 00:00:00 /usr/bin/stress-ng --vm 2
root 6097 6045 47 21:06 pts/0 00:00:00 /usr/bin/stress-ng --vm 2
[root@Docker ~]# 這里可以看一下PID和PPID，這里一共5個進程，一個父進程創建了2個子進程，這2個子進程又分別各創建了一個進程。
另外還可以使用命令docker stats查看容器的資源實時使用的情況：
$ docker stats
CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS
626f38c4a4ad stress1 18.23% 256MiB / 256MiB 100.00% 656B / 0B 17.7MB / 9.42GB 5這個是實時刷新的。
限制容器最大只能使用2核，然后同時開啟8個CPU進行壓測，使用下面的命令：
docker run -it --rm --cpus 2 lorel/docker-stress-ng --cpu 8限制只用0.5核，開啟4個CPU進行壓測：
[root@Docker ~]# docker run --name stress2 -it --rm --cpus 0.5 lorel/docker-stress-ng --cpu 4
stress-ng: info: [1] defaulting to a 86400 second run per stressor
stress-ng: info: [1] dispatching hogs: 4 cpu另起一個終端使用docker top命令查看容器內部正在運行的進程：
[root@Docker ~]# docker top stress2
UID PID PPID C STIME TTY TIME CMD
root 7198 7184 0 22:35 pts/0 00:00:00 /usr/bin/stress-ng --cpu 4
root 7230 7198 12 22:35 pts/0 00:00:02 /usr/bin/stress-ng --cpu 4
root 7231 7198 12 22:35 pts/0 00:00:02 /usr/bin/stress-ng --cpu 4
root 7232 7198 12 22:35 pts/0 00:00:02 /usr/bin/stress-ng --cpu 4
root 7233 7198 12 22:35 pts/0 00:00:02 /usr/bin/stress-ng --cpu 4
[root@Docker ~]# 一個父進程，創建了4個子進程。
然后再用docker stats命令查看資源占用：
$ docker stats
CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS
14a341dd23d1 stress2 50.02% 13.75MiB / 908.2MiB 1.51% 656B / 0B 0B / 0B 5因為限制了0.5核，所以基本不會超過50%。
開啟3個容器，分別指定不同的--cpu-shares參數，不指定的話默認是1024：
[root@Docker ~]# docker run --name stress3.1 -itd --rm --cpu-shares 512 lorel/docker-stress-ng --cpu 4
800d756f76ca4cf20af9fa726349f25e29bc57028e3a1cb738906a68a87dcec4
[root@Docker ~]# docker run --name stress3.2 -itd --rm lorel/docker-stress-ng --cpu 4
4b88007191812b239592373f7de837c25f795877d314ae57943b5410074c6049
[root@Docker ~]# docker run --name stress3.3 -itd --rm --cpu-shares 2048 lorel/docker-stress-ng --cpu 4
8f103395b6ac93d337594fdd1db289b6462e01c3a208dcd3788332458ec03b98
[root@Docker ~]#查看3個容器的CPU占用率：
$ docker stats
CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS
800d756f76ca stress3.1 14.18% 14.53MiB / 908.2MiB 1.60% 656B / 0B 0B / 0B 5
4b8800719181 stress3.2 28.60% 15.78MiB / 908.2MiB 1.74% 656B / 0B 0B / 0B 5
8f103395b6ac stress3.3 56.84% 15.38MiB / 908.2MiB 1.69% 656B / 0B 0B / 0B 5占用率基本就是1/2/4，符合期望。
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