上一篇文章将到 Docker 容器使用 linux namespace 来隔离其运行环境,使得容器中的进程看起来就像爱一个独立环境中运行一样。但是,光有运行环境隔离还不够,因为这些进程还是可以不受限制地使用系统资源,比如网络、磁盘、CPU以及内存 等。为了让容器中的进程更加可控,Docker 使用 Linux cgroups 来限制容器中的进程允许使用的系统资源。

1. 基础知识:Linux control groups

1.1 概念

  Linux Cgroup 可"htmlcode">

root@devstack:/home/sammy# mount -t cgroup
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpuset type cgroup (rw,relatime,cpuset)
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpu type cgroup (rw,relatime,cpu)
systemd on /sys/fs/cgroup/systemd type cgroup (rw,noexec,nosuid,nodev,none,name=systemd)

root@devstack:/home/sammy# lssubsys -m
cpuset /sys/fs/cgroup/cpuset
cpu /sys/fs/cgroup/cpu
cpuacct /sys/fs/cgroup/cpuacct
memory /sys/fs/cgroup/memory
devices /sys/fs/cgroup/devices
freezer /sys/fs/cgroup/freezer
blkio /sys/fs/cgroup/blkio
perf_event /sys/fs/cgroup/perf_event
hugetlb /sys/fs/cgroup/hugetlb

root@devstack:/home/sammy# ls /sys/fs/cgroup/ -l
total 0
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 blkio
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 cpu
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 cpuacct
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 cpuset
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 devices
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 freezer
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 hugetlb
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 memory
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 perf_event
drwxr-xr-x 3 root root 0 Sep 18 21:46 systemd

我们看到 /sys/fs/cgroup 目录中有若干个子目录,我们可以认为这些都是受 cgroups 控制的资源以及这些资源的信息。

  • blkio — 这"htmlcode">
    root@devstack:/sys/fs/cgroup# modprobe cls_cgroup
    root@devstack:/sys/fs/cgroup# mkdir net_cls
    root@devstack:/sys/fs/cgroup# mount -t cgroup -o net_cls none net_cls
    
    root@devstack:/sys/fs/cgroup# modprobe netprio_cgroup
    root@devstack:/sys/fs/cgroup# mkdir net_prio
    root@devstack:/sys/fs/cgroup# mount -t cgroup -o net_prio none net_prio
    
    root@devstack:/sys/fs/cgroup# ls net_prio/cgroup.clone_children cgroup.procs     net_prio.ifpriomap notify_on_release tasks
    cgroup.event_control  cgroup.sane_behavior net_prio.prioidx  release_agent
    root@devstack:/sys/fs/cgroup# ls net_cls/
    cgroup.clone_children cgroup.event_control cgroup.procs cgroup.sane_behavior net_cls.classid notify_on_release release_agent tasks
    
    
    
    

    1.2 实验

    1.2.1 通过 cgroups 限制进程的 CPU

    写一段最简单的 C 程序:

    int main(void)
    {
      int i = 0;
      for(;;) i++;
      return 0;
    }

    编译,运行,发现它占用的 CPU 几乎到了 100%:

    top - 22:43:02 up  1:14,  3 users,  load average: 0.24, 0.06, 0.06  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
     2304 root      20   0    4188    356    276 R 99.6  0.0   0:11.77 hello

    接下来我们做如下操作:

    root@devstack:/home/sammy/c# mkdir /sys/fs/cgroup/cpu/hello
    root@devstack:/home/sammy/c# cd /sys/fs/cgroup/cpu/hello
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# ls
    cgroup.clone_children cgroup.procs    cpu.cfs_quota_us cpu.stat      tasks
    cgroup.event_control  cpu.cfs_period_us cpu.shares    notify_on_release
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# cat cpu.cfs_quota_us
    -1
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# echo 20000 > cpu.cfs_quota_us
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# cat cpu.cfs_quota_us
    20000
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/hello# echo 2428 > tasks
    
    

    然后再来看看这个进程的 CPU 占用情况:

     PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
     2428 root      20   0    4188    356    276 R 19.9  0.0   0:46.03 hello

    它占用的 CPU 几乎就是 20%,也就是我们预设的阈值。这说明我们通过上面的步骤,成功地将这个进程运行所占用的 CPU 资源限制在某个阈值之内了。

    如果此时再启动另一个 hello 进程并将其 id 加入 tasks 文件,则两个进程会共享设定的 CPU 限制:

      PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
     2428 root      20   0    4188    356    276 R 10.0  0.0 285:39.54 hello
    12526 root      20   0    4188    356    276 R 10.0  0.0   0:25.09 hello

    1.2.2 通过 cgroups 限制进程的 Memory

    同样地,我们针对它占用的内存做如下操作:

    root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory# mkdir hello
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory# cd hello/
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/hello# cat memory.limit_in_bytes
    18446744073709551615
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/hello# echo 64k > memory.limit_in_bytes
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/hello# echo 2428 > tasks
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/hello#

    上面的步骤会把进程 2428 说占用的内存阈值设置为 64K。超过的话,它会被杀掉。

    1.2.3 限制进程的 I/O

    运行命令:

    sudo dd if=/dev/sda1 of=/dev/null

    通过 iotop 命令看 IO (此时磁盘在快速转动),此时其写速度为 242M/s:

     TID  PRIO  USER     DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN     IO>    COMMAND
     2555 be/4 root      242.60 M/s    0.00 B/s  0.00 % 61.66 % dd if=/dev/sda1 of=/dev/null

    接着做下面的操作:

    root@devstack:/home/sammy# mkdir /sys/fs/cgroup/blkio/io
    root@devstack:/home/sammy# cd /sys/fs/cgroup/blkio/io
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/blkio/io# ls -l /dev/sda1
    brw-rw---- 1 root disk 8, 1 Sep 18 21:46 /dev/sda1
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/blkio/io# echo '8:0 1048576' > /sys/fs/cgroup/blkio/io/blkio.throttle.read_bps_device
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/blkio/io# echo 2725 > /sys/fs/cgroup/blkio/io/tasks

    结果,这个进程的IO 速度就被限制在 1Mb/s 之内了:

     TID  PRIO  USER     DISK READ  DISK WRITE  SWAPIN     IO>    COMMAND
     2555 be/4 root      990.44 K/s    0.00 B/s  0.00 % 96.29 % dd if=/dev/sda1 of=/dev/null

    1.3 术语

    cgroups 的术语包括:

    • 任务(Tasks):就是系统的一个进程。
    • 控制组(Control Group):一组按照某种标准划分的进程,比如官方文档中的Professor和Student,或是WWW和System之类的,其表示了某进程组。Cgroups中的资源控制都是以控制组为单位实现。一个进程可以加入到某个控制组。而资源的限制是定义在这个组上,就像上面示例中我用的 hello 一样。简单点说,cgroup的呈现就是一个目录带一系列的可配置文件。
    • 层级(Hierarchy):控制组可以组织成hierarchical的形式,既一颗控制组的树(目录结构)。控制组树上的子节点继承父结点的属性。简单点说,hierarchy就是在一个或多个子系统上的cgroups目录树。
    • 子系统(Subsystem):一个子系统就是一个资源控制器,比如CPU子系统就是控制CPU时间分配的一个控制器。子系统必须附加到一个层级上才能起作用,一个子系统附加到某个层级以后,这个层级上的所有控制族群都受到这个子系统的控制。Cgroup的子系统可以有很多,也在不断增加中。

    2. Docker 对 cgroups 的使用

    2.1 默认情况

    默认情况下,Docker 启动一个容器后,会在 /sys/fs/cgroup 目录下的各个资源目录下生成以容器 ID 为名字的目录(group),比如:

    /sys/fs/cgroup/cpu/docker/03dd196f415276375f754d51ce29b418b170bd92d88c5e420d6901c32f93dc14

    此时 cpu.cfs_quota_us 的内容为 -1,表示默认情况下并没有限制容器的 CPU 使用。在容器被 stopped 后,该目录被删除。

    运行命令 docker run -d --name web41 --cpu-quota 25000 --cpu-period 100 --cpu-shares 30 training/webapp python app.py 启动一个新的容器,结果:

    root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/docker/06bd180cd340f8288c18e8f0e01ade66d066058dd053ef46161eb682ab69ec24# cat cpu.cfs_quota_us
    25000
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/docker/06bd180cd340f8288c18e8f0e01ade66d066058dd053ef46161eb682ab69ec24# cat tasks
    3704
    root@devstack:/sys/fs/cgroup/cpu/docker/06bd180cd340f8288c18e8f0e01ade66d066058dd053ef46161eb682ab69ec24# cat cpu.cfs_period_us
    2000
    
    

    Docker 会将容器中的进程的 ID 加入到各个资源对应的 tasks 文件中。表示 Docker 也是以上面的机制来使用 cgroups 对容器的 CPU 使用进行限制。

    相似地,可以通过 docker run 中 mem 相关的参数对容器的内存使用进行限制:

       --cpuset-mems string     MEMs in which to allow execution (0-3, 0,1)
       --kernel-memory string    Kernel memory limit
     -m, --memory string        Memory limit
       --memory-reservation string  Memory soft limit
       --memory-swap string     Swap limit equal to memory plus swap: '-1' to enable unlimited swap
       --memory-swappiness int    Tune container memory swappiness (0 to 100) (default -1)

    比如  docker run -d --name web42 --blkio-weight 100 --memory 10M --cpu-quota 25000 --cpu-period 2000 --cpu-shares 30 training/webapp python app.py:

    root@devstack:/sys/fs/cgroup/memory/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410# cat memory.limit_in_bytes
    10485760
    
     root@devstack:/sys/fs/cgroup/blkio/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410# cat blkio.weight
     100
    

    目前 docker 已经几乎支持了所有的 cgroups 资源,可以限制容器对包括 network,device,cpu 和 memory 在内的资源的使用,比如:

    root@devstack:/sys/fs/cgroup# find -iname ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./net_prio/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./net_cls/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./systemd/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./hugetlb/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./perf_event/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./blkio/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./freezer/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./devices/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./memory/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./cpuacct/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./cpu/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410
    ./cpuset/docker/ec8d850ebbabaf24df572cb5acd89a6e7a953fe5aa5d3c6a69c4532f92b57410

     2.2 net_cls

       net_cls 和 tc 一起使用可用于限制进程发出的网络包所使用的网络带宽。当使用 cgroups network controll net_cls 后,指定进程发出的所有网络包都会被加一个 tag,然后就可以使用其他工具比如 iptables 或者 traffic controller (TC)来根据网络包上的 tag 进行流量控制。关于 TC 的文档,网上很多,这里不再赘述,只是用一个简单的例子来加以说明。

      关于 classid,它的格式是 0xAAAABBBB,其中,AAAA 是十六进制的主ID(major number),BBBB 是十六进制的次ID(minor number)。因此,0X10001 表示 10:1,而 0x00010001 表示 1:!。

      (1)首先在host 的网卡 eth0 上做如下设置:

    tc qdisc del dev eth0 root   #删除已有的规则
    tc qdisc add dev eth0 root handle 10: htb default 12       
    tc class add dev eth0 parent 10: classid 10:1 htb rate 1500kbit ceil 1500kbit burst 10k     #限速
    tc filter add dev eth0 protocol ip parent 10:0 prio 1 u32 match ip protocol 1 0xff flowid 10:1 #只处理 ping 参数的网络包

    其结果是:

    • 在网卡 eth0 上创建了一个 HTB root 队列,hangle 10: 表示队列句柄也就是major number 为 10
    • 创建一个分类 10:1,限制它的出发网络带宽为 80 kbit (千比特每秒)
    • 创建一个分类器,将 eth0 上 IP IMCP 协议 的 major ID 为 10 的 prio 为 1 的网络流量都分类到 10:1 类别

    (2)启动容器

    容器启动后,其 init 进程在host 上的 PID 就被加入到 tasks 文件中了:

    root@devstack:/sys/fs/cgroup/net_cls/docker/ff8d9715b7e11a5a69446ff1e3fde3770078e32a7d8f7c1cb35d51c75768fe33# ps -ef | grep 10047
    231072  10047 10013 1 07:08 "htmlcode">
    
    echo 0x100001 > net_cls.classid

    再在容器启动一个 ping 进程,其 ID 也被加入到 tasks 文件中了。

    (3)查看tc 情况: tc -s -d class show dev eth0

    Every 2.0s: tc -s class ls dev eth0 Wed Sep 21 04:07:56 2016
    
    class htb 10:1 root prio 0 rate 1500Kbit ceil 1500Kbit burst 10Kb cburst 1599b
     Sent 17836 bytes 182 pkt (dropped 0, overlimits 0 requeues 0)
     rate 0bit 0pps backlog 0b 0p requeues 0
     lended: 182 borrowed: 0 giants: 0
     tokens: 845161 ctokens: 125161
    

    我们可以看到 tc 已经在处理 ping 进程产生的数据包了。再来看一下 net_cls 和 ts 合作的限速效果:

    10488 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=35 ttl=63 time=12.7 ms
    10488 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=36 ttl=63 time=15.2 ms
    10488 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=37 ttl=63 time=4805 ms
    10488 bytes from 192.168.1.1: icmp_seq=38 ttl=63 time=9543 ms

    其中:

    后两条说使用的 tc class 规则是 tc class add dev eth0 parent 10: classid 10:1 htb rate 1500kbit ceil 15kbit burst 10k

    前两条所使用的 tc class 规则是 tc class add dev eth0 parent 10: classid 10:1 htb rate 1500kbit ceil 10Mbit burst 10k

    3. Docker run 命令中 cgroups 相关命令

    block IO:
       --blkio-weight value     Block IO (relative weight), between 10 and 1000
       --blkio-weight-device value  Block IO weight (relative device weight) (default [])
       --cgroup-parent string    Optional parent cgroup for the container
    CPU:
       --cpu-percent int       CPU percent (Windows only)
       --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)
       --cpuset-mems string     MEMs in which to allow execution (0-3, 0,1)
    Device:  
       --device value        Add a host device to the container (default [])
       --device-read-bps value    Limit read rate (bytes per second) from a device (default [])
       --device-read-iops value   Limit read rate (IO per second) from a device (default [])
       --device-write-bps value   Limit write rate (bytes per second) to a device (default [])
       --device-write-iops value   Limit write rate (IO per second) to a device (default [])
    Memory:   
       --kernel-memory string    Kernel memory limit
     -m, --memory string        Memory limit
       --memory-reservation string  Memory soft limit
       --memory-swap string     Swap limit equal to memory plus swap: '-1' to enable unlimited swap
       --memory-swappiness int    Tune container memory swappiness (0 to 100) (default -1)
    

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?

根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。