这里仅针对docker本身,不涉及任何编排工具compose或者k8s等. 按照惯例,官文撸起来. 重要的部分是一些选项,用来限制资源大小. Memory Most of these options take a positive integer, followed by a suffix of b, k, m, g, to indicate bytes, kilobytes, megabytes, or gigabytes. -m or --memory= The maximum amount…

Resource Governor的出现,解决了在一台SQL Server实例上,管理多用户工作负载和资源隔离的需求,它允许管理员限制系统处理Requsts时所耗费的CPU 和 Memory资源的数量,在一定程度上,限制和隔离了runaway查询.对于SQL Server 2012,用户能够基于工作负载,实现CPU资源的完全隔离,并能设置CPU资源使用量的硬上限(CAP Usage,Hard Limit). 一,基本实现(fundamental implementation) Resource…

1.启动容器 启动容器有两种方式: 基于镜像新建一个容器并启动 将在终止状态(stopped)的容器重新启动 1)新建并启动——docker run 比如在启动ubuntu:14.04容器,并输出“Hello World”,之后终止容器: userdeMBP:~ user$ docker run ubuntu:14.04 /bin/echo 'Hello world' Hello world 如果要启动一个bash终端,并且允许用户进行交互: userdeMacBook-Pro:~ user$…

时间:2015-06-09 14:01:52      阅读:1581      评论:0      收藏:0      [点我收藏+] 标签:docker资源限制   docker cpu限制   docker内存限制 之前介绍过如何使用ovs的qos技术对docker容器做网络资源限制,本次介绍如何使用docker本身的参数进行cpu与内存资源限制. 默认docker本身提供在创建容器的时候,进行内存.swap.cpu限制,但使用起来就得有些技巧需要注意,具体如下: 1.内存限制 默认doc…

之前的一篇随笔——Docker CPU 资源限制 中介绍了针对COU的某个或某几个核的控制,今天介绍下CPU分片功能,即CPU占比. 测试步骤 1.下载CPU测试image.agileek/cpuset-test给出了一种用于测试CPU的image,功能就是将CPU资源用满. $ docker pull agileek/cpuset-test 2.观察未开任何应用时的CPU占用情况 [root@elk ~]# mpstat -P ALL Linux -.el7.x86_64 (elk) // _…

Docker使用Linux cgroup来实现资源的限制,对于CPU的限制有两种方法: 1.cpuset CPU Set限定容器使用某个固定的CPU核.使用默认的libcontainer引擎时,可以通过--cpuset来指定进程/docker容器在执行时使用某几个固定的CPU.比如0-3或以逗号分割如0,3,4(0是第一个CPU). 2.cpu.shares    CPU shares是相对权重, 设置为一个正整数,代表所分配的相对CPU资源比.在Docker中,使用默认的libcontaine…

本系列文章将介绍Docker的有关知识: (1)Docker 安装及基本用法 (2)Docker 镜像 (3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境 (4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源 (5)Docker 网络 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…

在centos7的/sys/fs/cgroup下面可以看到与cpu相关的有cpu,cpuacct和cpuset 3个subsystem.cpu用于对cpu使用率的划分:cpuset用于设置cpu的亲和性等,主要用于numa架构的os:cpuacct记录了cpu的部分信息.对cpu资源的设置可以从2个维度考察:cpu使用百分比和cpu核数目.前者使用cpu subsystem进行配置,后者使用cpuset subsystem进程配置.首先看cpu subsystem的用法 cpu subsyste…

升级服务从spark2.3.0-hadoop2.8 至 spark2.4.0 hadoop3.0 一日后导致spark streaming kafka消费数据积压 服务不是传统的部署在yarn上,而是布在kubernetes(1.13.2)上 https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html 因为近期对集群有大操作,以为是集群的io瓶颈导致的积压,作了几项针对io优化,但没什么效果 一直盯着服务日志和服务器的负载情况…

背景 近几日,公司的应用团队反应业务系统突然变慢了,之前是一直比较正常.后与业务部门沟通了解详情,得知最近生意比较好,同时也在做大的促销活动,使得业务数据处理的量出现较大的增长,最终系统在处理时出现瓶颈. 分析和追踪问题的根源 首先:通过工具追踪服务器的性能,主要定位什么资源.在什么时候出现瓶颈. 这样的工具很多,可以网上搜搜工具和使用方法如PerMon和PAL等,最终得到结果是在业务高峰期(中午12点到23点前)如下图,CPU资源使用率一直很高,初步可以判断是CPU资源紧张.那真的“资源”不够…