Docker对CPU使用及在Kubernetes中的应用

Docker对CPU的使用

docker对于CPU的可配置的主要几个参数如下：

--cpu-shares                    CPU shares (relative weight)
  --cpu-period                    Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) period
  --cpu-quota                     Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) quota
  --cpuset-cpus                   CPUs in which to allow execution (0-3, 0,1)

这些参数主要是通过配置在容器对应cgroup中，由cgroup进行实际的CPU管控。其对应的路径可以从cgroup中查看到

cpuset-cpus

[root@node-156 ~]# cat /sys/fs/cgroup/cpuset/docker/12c35c978d926902c3e5f1235b89a07e69d484402ff8890f06d0944cc17f8a71/cpuset.cpus
0-31

cpuset主要用于指定容器运行的CPU编号，也就是我们所谓的绑核。

cpushare

[root@node-156 ~]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/12c35c978d926902c3e5f1235b89a07e69d484402ff8890f06d0944cc17f8a71/cpu.shares
1024

cpushare主要用于cfs中调度的权重。一般来说，在条件相同的情况下，cpushare值越高的，将会分得更多的时间片。

两个容器的CPU时间片比重并不是严格权重的比值，因为两个容器可能对CPU时间片的需求不同。

cpu-period和cpu-quota

[root@node-156 ~]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/12c35c978d926902c3e5f1235b89a07e69d484402ff8890f06d0944cc17f8a71/cpu.cfs_quota_us 
-1

[root@node-156 ~]# cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/12c35c978d926902c3e5f1235b89a07e69d484402ff8890f06d0944cc17f8a71/cpu.cfs_period_us 
100000

cfs_quota_us和cfs_period_us两个值是联合使用的，两者的比值，即cfs_quota_us/cfs_period_us代表了该容器实际可用的做多的CPU核数。

比如cfs_quota_us=50000，cfs_period_us=100000，那么二者的比值是0.5，也就是说该容器可以使用0.5个cpu。这样的管控粒度更细，在cgroup使用systemd时最低可以到0.01核。

cfs_quota_us如果为-1，则表示容器使用CPU不受限制。

绑核方式的益处和弊端

我们先前主要使用的是cpuset，也就是通过绑核的方式。这一方式严格的保证了容器可以使用的CPU的真正的核数。并通过调度使得其他容器不绑定这几个CPU，使得容器可以独享这些cpu。这也就意味着容器的最多使用的CPU个数和最小消耗的CPU的数目都是这些核数。

这样的方式安全性高，保证容器的效率，但是弊端也很多：

• 不够灵活
• 资源利用率低，因为容器可能声明使用了多个CPU，但是实际利用率很低
• 在NUMA架构下，未考虑CPU亲和性的话，可能会导致性能下降

kubernetes中的CPU使用

kubernetes对容器可以设置两个值：

spec.containers[].resources.limits.cpu
spec.containers[].resources.requests.cpu

limits主要用以声明使用的最大的CPU核数。通过设置cfs_quota_us和cfs_period_us。比如limits.cpu=3，则cfs_quota_us=300000。

cfs_period_us值一般都使用默认的100000

request则主要用以声明最小的CPU核数。一方面则体现在设置cpushare上。比如request.cpu=3，则cpushare=1024*3=3072。

另一方面是提供调度时候使用。

当创建一个Pod时，Kubernetes调度程序将为Pod选择一个节点。每个节点具有每种资源类型的最大容量：可为Pods提供的CPU和内存量。调度程序确保对于每种资源类型，调度的容器的资源请求的总和小于节点的容量。尽管节点上的实际内存或CPU资源使用量非常低，但如果容量检查失败，则调度程序仍然拒绝在节点上放置Pod。

而计算节点CPU的已经分配的量就是通过计算所有容器的request的和得到的。

可以参考Managing Compute Resources for Containers

kubernetes对CPU使用的益处

• 更加灵活，更细粒度的控制。CPU的限制不仅仅在CPU核这个级别，甚至可以到0.01核。
• CPU复用。绑核之后容器既无法使用其他的CPU，容器自己本身绑定的CPU也无法被其他容器使用。最小最大资源使用量都是这几个核。而kubernetes的方式可以实现所有的CPU成为一个CPU池，提供给CPU使用。
• 可控和可靠的“超卖”
• best-effort任务支持。可以充分利用闲置的CPU资源，使得best-effort任务得到最大限度的资源支持。同时当资源紧张时，又可以优先杀死best-effort，保证Guaranteed的容器的资源使用。可以参考Resource Quality of Service in Kubernetes。

可能的问题

linux对NUMA下的CPU调度是有一些优化的。可以参考Linux 的 NUMA 技术。

numa架构下，可能还会一些其他问题需要关注，比如NUMA架构的CPU中提的，可能会有些影响。

更多Docker相关教程见以下内容： 

Docker 的详细介绍：请点这里
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