docker 容器资源管理,你真的学会了吗英文(docker可以控制很多资

作者介绍：张金涛是一位精通Docker技术的专家，将深入Docker容器资源管理的核心知识。对于想要真正掌握Docker核心知识的读者来说，是一个绝佳的学习资源。

Docker技术以其强大的容器化能力，赢得了广大开发者和运维人员的青睐。在生产环境中应用Docker时，深入理解容器资源管理显得尤为重要。因为只有通过深入了解容器资源的管理，我们才能确保应用达到预期效果并及时解决问题。仅仅依靠网上零散的信息是远远不够的，必须进行系统的学习。

Docker的核心特性之一是容器，这是Docker用户必须掌握的重要知识点。如果想要深入了解容器的核心原理，甚至想自己编写容器，那么对容器资源管理的内容就绝不能忽视。将围绕容器资源管理，解答以下三个关键问题：

1. 哪些分配给容器的资源可以由我们管理？

2. 容器实际使用了多少资源？

3. 如何管理容器使用的资源？

对于第一个问题，当我们启动一个容器时，它可以使用的系统资源包括CPU、网络I/O、GPU等。这和我们在物理机上启动一个程序是类似的。例如，我们可以执行docker run -help来查看docker run命令支持的所有参数。现在docker run命令支持的参数已经超过90个。

对于第二个问题，Docker提供了方便的命令docker stats，它允许我们查看和统计容器所占用的资源。以Redis容器为例，通过docker stats命令，我们可以查看容器的CPU使用率、内存使用情况、网络I/O、块I/O等信息。除了docker stats命令，Docker还提供了docker top命令，可以展示容器内部运行的进程信息。

对于第三个问题，管理容器的CPU资源是特别关注的方面。Docker提供了一些参数来控制CPU资源的使用。这些参数涉及到内核的CPU调度器，如CFS（完全公平调度器）。通过合理地配置这些参数，我们可以有效地管理容器的CPU资源，确保容器的性能并避免资源浪费。

除了CPU资源，Docker还允许我们管理其他资源，如内存。对于内存的管理，Docker同样提供了一些参数来限制容器的内存使用，以保护系统免受容器过度使用内存导致的崩溃。

Docker容器的CPU资源限制

在充满技术的世界中，Docker已经成为管理和部署应用程序的热门工具。在Docker运行容器时，CPU资源的管理和限制是非常重要的一环。今天，我们将通过几个示例来深入理解如何设置和管理Docker容器的CPU资源。

让我们了解一下Docker中有关CPU参数的一些基本概念。这些参数包括CPU周期、CPU配额、CPU实时周期等。它们用于限制和控制容器可以使用的CPU资源。这些参数的具体含义较为复杂，但我们会通过实际例子来帮助你理解。

假设我们有一台拥有4个CPU核心的计算机。我们启动一个Docker容器，运行Alpine Linux。容器的CPU资源使用情况相对较低。

接着，我们在容器中执行一个命令，使用Sha256sum工具读取一个特殊设备/dev/zero生成的数据。这个命令会迅速消耗CPU资源。我们可以看到容器的CPU使用率迅速上升。

现在，让我们回到Docker容器，并为其设置CPU资源限制。例如，我们限制容器只能使用0.5个CPU核心。这样，即使容器中运行的程序尝试使用更多的CPU资源，它也只能使用我们为其分配的0.5个核心。这对于防止容器中的程序过度消耗CPU资源，从而保护系统稳定性和其他程序的正常运行非常有用。

通过这个例子，我们可以看到，理解和正确设置Docker容器的CPU资源限制是非常重要的。这不仅可以确保容器的性能，还可以防止对系统造成不必要的负担。在实际应用中，根据容器的需求和系统的负载情况，我们可以灵活地调整这些限制。

Docker提供了强大的工具来管理和限制容器的CPU资源。通过理解和应用这些工具，我们可以更好地控制和优化Docker容器的性能。希望这个示例能帮助你更好地理解如何设置和管理Docker容器的CPU资源限制。在繁忙的服务器环境中，资源分配和管理变得尤为重要。想象一下，你正在操作一个强大的容器，它有潜力处理大量任务，但你希望精细控制其资源消耗。这就是Docker的强大之处，它允许你动态调整容器的资源限制。

让我们从简单的操作开始。启动一个容器后，你可能会想要调整其CPU的使用量。是的，你可以做到这一点。比如，通过Docker的update命令，我们可以将容器的CPU限制设置为只有0.5个核心。这是一个相当实用的功能，尤其是当你想让容器在繁忙的时段分担负载时。想象一下，你正在运行一个基于哈希算法的任务，你可能会希望它占用一半的CPU资源，而将另一半留给其他关键任务。

接下来，我们来看看如何动态地改变这些限制。假设你已经启动了一个容器并运行了一个进程（例如，使用sha256sum命令），你可能会观察到该进程占用了大约一半的CPU资源。现在，假设我们希望调整这个限制，让它使用更多的CPU资源。通过Docker的update命令和相应的参数（例如，-CPU '1.5'），我们可以轻松实现这一目标。通过这种方式，你可以确保容器根据实际需求动态地调整其资源消耗。

你可能会好奇，这样的调整是否会影响其他正在运行的进程？答案是肯定的。如果你将一个容器的CPU限制提高到超过服务器的实际核心数量，那么结果可能是容器内的进程争抢资源。通过精细控制这些参数，你可以确保每个容器都得到适当的资源分配，从而最大化服务器的整体性能。你还可以使用“-CPU set -CPU”参数来指定哪些CPU核心可用于容器，这为你提供了更大的灵活性来管理资源分配。例如，你可以指定使用第一个CPU核心（即核心0），这样你就可以确保容器使用特定的硬件资源。通过掌握这些技巧和方法，你可以确保你的Docker容器在满足实际需求的最大化服务器性能。无论是处理大数据任务还是运行关键业务应用，这些技能都将帮助你更好地管理资源并提高工作效率。在Docker的世界里，管理和配置容器的资源是一项至关重要的任务，特别是CPU和内存资源。让我们深入如何通过Docker的命令行工具来设置和管理这些资源。

让我们关注CPU资源的管理。在Docker中，CPU资源的管理可以通过多个参数实现，例如“-cpu”，用于限制容器可以使用的CPU数量；“-cpuset-cpus”，用于指定容器可以在哪些CPU核心上运行。这些参数允许我们精细地控制容器对CPU的使用。

通过命令“docker run -help | grep CPU”，我们可以查看Docker支持的与容器CPU相关的参数选项。这些选项包括cpu-period、cpu-quota等，它们实际上是通过影响Linux内核中的CFS（完全公平调度器）来限制和控制CPU的使用。对于大多数用户来说，“-cpu”参数是一个很好的选择，因为它简化了配置过程，并满足了大部分需求。

“-cpu-shares”选项虽然存在，但由于其复杂性以及受系统运行状态的影响，这里不再赘述。而“-cpu-rt-period”和“-cpu-rt-runtime”这两个参数则涉及到CPU的实时调度，需要特定的内核参数支持，配置不当可能会导致各种问题，因此在实际使用中需要特别小心。

接下来，我们来谈谈内存资源的管理。与CPU相比，内存资源的管理相对简单。在Docker中，我们可以通过“-mem”选项来限制容器的内存使用。例如，“-mem 3g”将限制容器使用3GB的内存。“mem-swap”选项允许我们设置容器的交换空间大小，这对于控制容器使用的内存总量非常有用。

通过合理使用Docker的CPU和内存管理参数，我们可以精确地控制容器对系统资源的使用，从而优化系统的性能。这些参数为开发者提供了极大的灵活性，使他们能够根据实际需求调整容器的资源分配。在使用这些参数时，我们需要对Linux内核的调度机制和内存管理有一定的了解，以确保配置的正确性和系统的稳定性。在开始容器内存管理的之前，让我们先聚焦一个与我们息息相关的话题：OOM（内存不足）问题。当我们的系统遭遇内存瓶颈时，内核会如何应对这一挑战呢？让我们一起其中的奥秘。

当内核检测到内存资源不足以支撑系统的某些功能运行时，OOM（内存溢出）异常就会被触发。OOM killer会挺身而出，负责杀死一些进程以释放内存空间，确保系统的稳定运行。它的实现过程可以在linux内核源码的特定位置找到，比如linux 5.2版本的mm/oom_kill.c文件中。

当我们遭遇OOM时，有几种应对策略。一种是随机杀死某个任务，但这可能会导致某些重要进程意外终止。另一种策略是使系统崩溃，这无疑是更糟糕的选择。我们希望有一种机制能够明智地判断哪些进程可以被安全终止。尽管完美的选择并不存在，但我们仍然追求最优秀的解决方案。

在内核代码中，当系统内存不足时，out_of_memory()函数会被触发。接着，select_bad_process()函数会被调用，用于选择一个“不良”进程进行终止。那么，什么样的进程会被视为不良进程呢？这涉及到一系列的条件判断。其中，oom_evaluate_task()函数用于计算进程的条件，而核心的判断逻辑在于oom_badness()函数。

这个函数的主要逻辑是：首先排除那些明确标记为不可杀死的进程、已经处于OOM收割状态的进程以及正在执行vfork的进程。然后，计算剩余进程的内存占用情况，包括rss（Resident Set Size）、页面表和交换空间使用的RAM比例等。根据这些指标选择占用内存最多的进程作为目标。

该选项的两大优势在于，它不仅能够大量回收内存，还能有效避免OOM（内存溢出）后的进程内存抢占问题。现在，让我们将视线回到Docker本身。在生产环境中，我们通常使用Docker来启动多个容器以运行各种服务。一旦遭遇OOM，如果Docker进程被无情地结束，那么我们的服务也将受到不小的影响。

值得一提的是，Docker在启动时默认设置了-500的oom_score_adj值，其目的在于尽可能地避免Docker进程因OOM而被系统结束。

如果我们希望某个容器在OOM时尽可能不被系统结束，我们可以为其设置一个较低的delivery-oom-score-adj值。

不过需要强调的是，我们不应通过oom-kill-disable禁用OOM处理机制，或者将容器的oom_score_adj值设置得低于dockerd进程的值。这样做可能会导致系统在某些情况下出现不稳定。除非我们清楚知道这些操作的影响。

接下来，我们来谈谈如何管理容器的内存资源。在了解了OOM之后，这一点尤为重要。内存耗尽对系统带来的危害是显而易见的。

关于Docker的内存管理，有几个关键的配置参数可供使用。其中，我们常用的是“-memory”参数，通过它来限制容器的可用内存大小。下面是一个实例：

启动一个容器并设置其可用内存限制为10m，命令如下：

(moe love)~ docker run -RM -it -memory 10m alpine/

那么如何验证容器的内存限制是否生效呢？在物理机上，我们通常使用免费工具进行检查，那么在容器环境中这种方法是否仍然有效呢？实际上，使用“free”命令查看的结果显示的是主机的信息。而关于容器的资源使用情况，我们前面已经介绍了docker stats命令。通过这个命令，我们可以查看当前容器的资源使用情况。

除了上述方法，我们还有其他途径来查看容器的内存限制信息吗？答案是肯定的。例如，可以在容器内部执行以下命令：

在容器中执行/ cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes 10485760

或者在主机上执行以下命令：

(moe love)~ cat /sys/fs/cgroup/memory/system.slice/docker-$(docker inspect -format '{ .Id}' $(docker ps -ql)).scope/memory.limit_in_bytes 10485760

这些命令都是在Linux 5.2内核下测试的，不同版本间目录结构可能存在差异。如果发现命令无效或目录结构不符，请根据实际情况进行调整。此外要注意不同系统版本可能有些许差异具体执行请结合实际情况操作以确保顺利执行。那么如果我们需要更新容器的内存资源限制该如何操作呢？很简单我们可以使用前面提到的docker update命令来完成这项任务即可轻松实现容器内存资源限制的调整以满足不断变化的需求场景和系统状态调整。关于容器资源管理的深入内存管理的细节与策略调整

在数字化时代，容器技术已成为许多企业和开发者的首选解决方案，特别是在微服务架构中。当我们谈论容器技术时，不可避免地要涉及到资源管理和优化，尤其是内存管理。将深入如何合理管理容器的内存资源，确保系统的稳定性和性能。

让我们回顾一下如何通过命令更新容器的内存限制。然而在实际操作中，你可能会遇到一些挑战。例如，当你尝试将内存限制扩展到100m时，可能会收到一个错误消息，提示内存限制应小于已设置的memoryswap限制。

那么，什么是memoryswap呢？简而言之，memoryswap是容器可以使用的虚拟内存和交换空间的总和。当我们为容器设置内存限制时，必须确保这个限制小于或等于memoryswap。否则，可能会导致系统不稳定或其他问题。在设置内存限制时，我们必须同时考虑memory和memoryswap两个参数。

让我们更深入地了解一下这些参数的具体行为：

1. -memory参数用于限制容器的内存使用。而-memory-swap表示内存和交换空间的总和。这意味着在设置-memory时，-memory-swap至少应该等于-memory的两倍，以确保系统的稳定性。

2. 如果你只设置了-memory参数而没有设置-memory-swap，那么系统默认会将-memory-swap设置为-memory的两倍。在设置内存限制时，请确保你的设置符合这个规则。否则，你可能会遇到上述问题。这一点在进行资源控制时尤为重要。避免资源耗尽和进程杀戮的最佳方法就是对容器进行合理的资源控制和管理。为此，你需要了解并正确使用这些参数。现在让我们看一个查看容器内存限制的命令示例：cat /sys/fs/cgroup/memory/system .slice/docker-$(docker inspect -f '{{ .Id}}' $(docker ps -ql)).scope/memory.limit_in_bytes。通过这个命令可以查看特定容器的内存限制。但是请注意这仅仅是一个查看命令，并不是用来修改容器资源配置的命令哦！你需要通过Docker的update命令来更新你的容器资源限制。例如docker update命令配合相关的参数来设置或修改你的容器的CPU或者内存配置。除此之外你还需要注意的是docker允许你控制很多其他资源如磁盘IO等来控制你的容器的性能表现和优化。关注我们的GitChat专栏以获取更多关于Docker容器资源管理的信息和指导哦！我们会持续分享关于容器技术的前沿动态和最佳实践建议。总的来说管理Docker容器的内存资源是一项需要深入理解和学习的工作但是只要掌握了正确的方法和技巧你就能轻松驾驭这项任务从而提高你的系统性能和稳定性！以上就是的全部内容感谢大家的阅读和支持！