- 前言
- 系统压力测试
- Cpu资源限制
- Mem资源限制
- IO 资源限制【扩展】
1.前言
在使用 Docker 运行容器时，一台主机上可能会运行几百个容器，这些容器虽然互相隔离，但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。如果不对容器使用的资源进行限制，那么容器之间会互相影响，小的来说会导致容器资源使用不公平；大的来说，可能会导致主机和集群资源耗尽，服务完全不可用。
CPU 和内存的资源限制已经是比较成熟和易用，能够满足大部分用户的需求。磁盘限制也是不错的，虽然现在无法动态地限制容量，但是限制磁盘读写速度也能应对很多场景。
至于网络，Docker 现在并没有给出网络限制的方案，也不会在可见的未来做这件事情，因为目前网络是通过插件来实现的，和容器本身的功能相对独立，不是很容易实现，扩展性也很差。
资源限制一方面可以让我们为容器（应用）设置合理的 CPU、内存等资源，方便管理；另外一方面也能有效地预防恶意的攻击和异常，对容器来说是非常重要的功能。如果你需要在生产环境使用容器，请务必要花时间去做这件事情。
2.系统压力测试:stress
2.1 stress 案例
Stress是一个linux下的压力测试工具，专门为那些想要测试自己的系统，完全高负荷和监督这些设备运行的用户。
安装stress:
# yum install stress -y
测试CPU负荷 :
# stress -c 4 //增加4个cpu进程，处理sqrt()函数函数，以提高系统CPU负荷
内存测试:
# stress –i 4 –vm 10 –vm-bytes 1G –vm-hang 100 –timeout 100s
新增4个io进程，10个内存分配进程，每次分配大小1G，分配后不释放，测试100S
磁盘I/O测试:
# stress –d 1 --hdd-bytes 3G //新增1个写进程，每次写3G文件块
硬盘测试（不删除）:
# stress –i 1 –d 10 --hdd-bytes 3G –hdd-noclean
新增1个IO进程，10个写进程，每次写入3G文件块，且不清除，会逐步将硬盘耗尽。
2.2 Stress各主用参数说明
-表示后接一个中划线，--表示后接2个中划线，均可用于stress后接参数，不同表达方式
-？
--help 显示帮助信息
--version 显示软件版本信息
-t secs:
--timeout secs指定运行多少秒
--backoff usecs 等待usecs微秒后才开始运行
-c forks:
--cpu forks 产生多个处理sqrt()函数的CPU进程
-m forks
--vm forks:产生多个处理malloc()内存分配函数的进程，后接进程数量
-i forks
--io forks:产生多个处理sync()函数的磁盘I/O进程
--vm-bytes bytes：指定内存的byte数，默认值是1
--vm-hang:表示malloc分配的内存多少时间后在free()释放掉
-d :
--hdd:写进程，写入固定大小，通过mkstemp()函数写入当前目录
--hdd-bytes bytes:指定写的byte数，默认1G
--hdd-noclean:不要将写入随机ascii数据的文件unlink，则写入的文件不删除，会保留在硬盘空间。
3.docker-Cpu资源限制
3.1 概述
Cpu 资源：主机上的进程会通过时间分片机制使用 CPU，CPU 的量化单位是频率，也就是每秒钟能执行的运算次数。为容器限制 CPU 资源并不能改变 CPU 的运行频率，而是改变每个容器能使用的 CPU 时间片。理想状态下，CPU 应该一直处于运算状态（并且进程需要的计算量不会超过 CPU 的处理能力）。
默认设置下，所有容器可以平等地使用 host CPU 资源并且没有限制。
Docker 可以通过 -c 或 --cpu-shares 设置容器使用 CPU 的权重。如果不指定，默认值为 1024。
与内存限额不同，通过 -c 设置的 cpu share 并不是 CPU 资源的绝对数量，而是一个相对的权重值。某个容器最终能分配到的 CPU 资源取决于它的 cpu share 占所有容器 cpu share 总和的比例。
案例：通过 cpu share 可以设置容器使用 CPU 的优先级:
# docker run --name "container_A" -c 1024 progrium/stress
# docker run --name "container_B" -c 512 progrium/stress
当两个容器都需要 CPU 资源时，container_A 可以得到的 CPU 是 container_B 的两倍。
这种按权重分配 CPU 只会发生在 CPU 资源紧张的情况下。如果 container_A 处于空闲状态，这时，为了充分利用 CPU 资源，container_B 也可以分配到全部可用的 CPU
案例：--cpu 用来设置工作线程的数量。因为当前 host 只有 1 颗 CPU，所以一个工作线程就能将 CPU 压满。如果 host 有多颗 CPU，则需要相应增加 --cpu 的数量:
docker run --name "container_s" -c 512 -it progrium/stress --cpu 1
docker run --name "container_z" -c 1024 -it progrium/stress --cpu 1
container_z消耗的 CPU 是 container_s 的两倍。
3.2 CPU 绑定
限制容器运行在某些 CPU 核
注：一般并不推荐在生产中这样使用
docker 允许调度的时候限定容器运行在哪个 CPU 上。
限制容器运行在哪些核上并不是一个很好的做法，因为它需要实现知道主机上有多少 CPU 核，而且非常不灵活。除非有特别的需求，一般并不推荐在生产中这样使用。
假如主机上有 4 个核，可以通过 --cpuset 参数让容器只运行在前两个核上：
# docker run --rm -it --cpuset-cpus=0,1 progrium/stress --cpu 2
--cpuset-cpus 参数可以和 -c --cpu-shares 一起使用，限制容器只能运行在某些 CPU 核上，并且配置了使用率。
4.Mem资源限制
4.1 概述
容器可使用的内存包括两部分：物理内存和 swap。 Docker 通过下面两组参数来控制容器内存的使用量。
-m 或 --memory：设置内存的使用限额，例如 100M, 2G。
--memory-swap：设置 内存+swap 的使用限额。
docker run -m 200M --memory-swap=300M progrium/stress
允许该容器最多使用 200M 的内存和 300M 的 swap 默认情况下容器内存和 swap 的使用没有限制
使用 progrium/stress 镜像来学习如何为容器分配内存。该镜像可用于对容器执行压力测试
docker run -it -m 200M --memory-swap=300M progrium/stress --vm 1 --vm-bytes 280M
--vm 1：启动 1 个内存工作线程。 --vm-bytes 280M：每个线程分配 280M 内存。
因为 280M 在可分配的范围（300M）内，所以工作线程能够正常工作，其过程是：
分配 280M 内存。
释放 280M 内存。
再分配 280M 内存。
再释放 280M 内存。
一直循环......
如果让工作线程分配的内存超过 300M
分配的内存超过限额，stress 线程报错，容器退出
如果在启动容器时只指定 -m 而不指定 --memory-swap，那么 --memory-swap 默认为 -m 的两倍，比如：
docker run -it -m 200M ubuntu
容器最多使用 200M 物理内存和 200M swap。
5.IO 资源限制
5.1 概述
Block IO 指的是磁盘的读写，docker 可通过设置权重、限制 bps 和 iops 的方式控制容器读写磁盘的带宽
目前 Block IO 限额只对 direct IO（不使用文件缓存）有效
block IO 权重
默认情况下，所有容器能平等地读写磁盘，可以通过设置 --blkio-weight 参数来改变容器 block IO 的优先级。
--blkio-weight 与 --cpu-shares 类似，设置的是相对权重值，默认为 500。
在下面的例子中，container_A 读写磁盘的带宽是 container_B 的两倍。
docker run -it --name container_A --blkio-weight 600 ubuntu
docker run -it --name container_B --blkio-weight 300 ubuntu
限制 bps 和 iops：
bps 是 byte per second，每秒读写的数据量。
iops 是 io per second，每秒 IO 的次数。可通过以下参数控制容器的 bps 和 iops：
--device-read-bps，限制读某个设备的 bps。
--device-write-bps，限制写某个设备的 bps。
--device-read-iops，限制读某个设备的 iops。
--device-write-iops，限制写某个设备的 iops。
下面这个例子限制容器写 /dev/sda 的速率为 30 MB/s
docker run -it --device-write-bps /dev/sda:30MB ubuntu