Docker Cgroups——Docker 资源限制背后的技术原理
Docker Cgroups——Docker 资源限制背后的技术原理
虽然在容器内部进程只能看到“掩饰”过的视图，但是在宿主机上，它就是一个普通的进程，与其他所有进程之间是平等竞争的关系。这就意味着虽然表面上被隔离了，但它实际上在与其他进程共享资源。
Cgroups（控制组） 是 Linux 内核的另一个特性，全称叫 Linux Control Group，用来限制一个进程组能够使用的资源上限，包括 CPU、内存、磁盘、网络带宽等资源。Cgroups 还可以对进程进行优先级设置、审计。
在 Linux 中，Cgroups 以文件和目录的方式组织在 /sys/fs/cgroup 路径下。
$ ll /sys/fs/cgroup/
total 0
drwxr-xr-x 15 root root 380 May 3 14:50 ./
drwxr-xr-x 9 root root 0 May 3 20:29 ../
dr-xr-xr-x 5 root root 0 May 3 14:50 blkio/
lrwxrwxrwx 1 root root 11 May 3 14:50 cpu -> cpu,cpuacct/
dr-xr-xr-x 5 root root 0 May 3 14:50 cpu,cpuacct/
lrwxrwxrwx 1 root root 11 May 3 14:50 cpuacct -> cpu,cpuacct/
dr-xr-xr-x 3 root root 0 May 3 14:50 cpuset/
dr-xr-xr-x 5 root root 0 May 3 14:50 devices/
dr-xr-xr-x 3 root root 0 May 3 14:50 freezer/
dr-xr-xr-x 3 root root 0 May 3 14:50 hugetlb/
dr-xr-xr-x 5 root root 0 May 3 14:50 memory/
lrwxrwxrwx 1 root root 16 May 3 14:50 net_cls -> net_cls,net_prio/
dr-xr-xr-x 3 root root 0 May 3 14:50 net_cls,net_prio/
lrwxrwxrwx 1 root root 16 May 3 14:50 net_prio -> net_cls,net_prio/
dr-xr-xr-x 3 root root 0 May 3 14:50 perf_event/
dr-xr-xr-x 5 root root 0 May 3 14:50 pids/
dr-xr-xr-x 2 root root 0 May 3 14:50 rdma/
dr-xr-xr-x 6 root root 0 May 3 14:50 systemd/
dr-xr-xr-x 5 root root 0 May 3 14:50 unified/
这个路径下的子目录，都是这台机器可以被 Cgroups 限制的资源种类，也叫子系统。
$ ll /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/
total 0
dr-xr-xr-x 5 root root 0 May 3 20:30 ./
drwxr-xr-x 15 root root 380 May 3 14:50 ../
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cgroup.clone_children
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cgroup.procs
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cgroup.sane_behavior
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 15:04 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 15:04 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 15:04 cpu.shares
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cpu.stat
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cpuacct.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cpuacct.usage
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cpuacct.usage_all
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cpuacct.usage_percpu
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cpuacct.usage_percpu_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cpuacct.usage_percpu_user
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cpuacct.usage_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 cpuacct.usage_user
drwxr-xr-x 2 root root 0 May 3 15:04 docker/
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 release_agent
drwxr-xr-x 88 root root 0 May 3 15:03 system.slice/
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 20:38 tasks
drwxr-xr-x 4 root root 0 May 3 20:38 user.slice/
大多数都是文件，里面保存着一些配置参数。
$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.cfs_period_us
100000
$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.cfs_quota_us
-1
我们首先来构建一个跑 Python 死循环脚本的容器镜像：
Dockerfile 如下：
FROM python:3.6.8-alpine3.9
RUN echo -e "while True:\n pass" > app.py
CMD ["python3", "app.py"]
这个脚本为了吃满 CPU。
接下来直接构建一个 Docker 镜像：
$ docker build -t cgroups_test:latest .
Sending build context to Docker daemon 2.048kB
Step 1/3 : FROM python:3.6.8-alpine3.9
3.6.8-alpine3.9: Pulling from library/python
bdf0201b3a05: Pull complete
59c926705abf: Pull complete
dd4853571cc7: Pull complete
3a45eb710779: Pull complete
f4700a9d59e5: Pull complete
Digest: sha256:54b604a4f1937b370d2daf2344594dbd76305048b705ca786cd467125f36759d
Status: Downloaded newer image for python:3.6.8-alpine3.9---> ed8897654bd1
Step 2/3 : RUN echo -e "while True:\n pass" > app.py---> Running in fbd12ca97a57
Removing intermediate container fbd12ca97a57---> d1e64aa6624f
Step 3/3 : CMD ["python3", "app.py"]---> Running in b5834c5ef957
Removing intermediate container b5834c5ef957---> a76fa98dd418
Successfully built a76fa98dd418
Successfully tagged cgroups_test:latest
docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
cgroups_test latest a76fa98dd418 3 minutes ago 79.1MB
python 3.6.8-alpine3.9 ed8897654bd1 8 days ago 79.1MB
直接启动容器：
$ docker run -d cgroups_test
$ top
top - 22:20:15 up 5:35, 2 users, load average: 0.72, 0.24, 0.09
Tasks: 172 total, 2 running, 132 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 50.2 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 49.5 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 4034008 total, 2943452 free, 439008 used, 651548 buff/cache
KiB Swap: 2097148 total, 2095100 free, 2048 used. 3355620 avail MemPID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
29223 root 20 0 7916 7184 2876 R 99.7 0.2 1:12.09 python3
python3（容器进程） 对 CPU 的占用率已经接近百分百了。。。
docker ps看一下容器的 ID：
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
9226c3249105 cgroups_test "python3 app.py" 8 minutes ago Up 3 minutes reverent_euclid
$ docker inspect --format="{{.Id}}" reverent_euclid
9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2
得到完整的 container ID：9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2
然后查看 /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/ 路径
ll /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/
total 0
drwxr-xr-x 3 root root 0 May 3 22:24 ./
dr-xr-xr-x 5 root root 0 May 3 20:30 ../
drwxr-xr-x 2 root root 0 May 3 22:24 9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2/
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cgroup.clone_children
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cgroup.procs
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpu.shares
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpu.stat
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpuacct.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpuacct.usage
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpuacct.usage_all
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpuacct.usage_percpu
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpuacct.usage_percpu_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpuacct.usage_percpu_user
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpuacct.usage_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 cpuacct.usage_user
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:25 tasks
看到 docker 路径下多了一个 9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2 子目录，就是正在运行的容器的 ID。
$ ll /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2/
total 0
drwxr-xr-x 2 root root 0 May 3 22:27 ./
drwxr-xr-x 3 root root 0 May 3 22:24 ../
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cgroup.clone_children
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:24 cgroup.procs
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpu.shares
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpu.stat
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpuacct.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpuacct.usage
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpuacct.usage_all
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpuacct.usage_percpu
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpuacct.usage_percpu_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpuacct.usage_percpu_user
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpuacct.usage_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 cpuacct.usage_user
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 22:27 tasks
这里都是9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2 控制组 CPU 资源的配置。
$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2/cpu.cfs_period_us
100000
$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2/cpu.cfs_quota_us
-1
可以看到 9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2 控制组 CPU 周期是默认的 100ms，而 CPU 配额没有任何限制，所以 python3 进程直接就吃满了整个 CPU。
接下来我们这样修改文件内容：
$ echo 20000 > /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2/cpu.cfs_quota_us
代表在每 100ms 的时间里，被 9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2 控制组限制的进程只能使用 20ms 的 CPU 时间，也就是这个进程最多只能使用 20% 的 CPU 带宽。
我们来看一下 tasks 文件：
cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/9226c3249105f42d04b433baa134af9bb10891de2df72fe2edfc6f2bb0a41fb2/tasks
29223
如果对数字敏感的话，马上就可以发现这个数字就是容器进程 python3 的 PID！
现在我们 top 看一下进程对 CPU 资源的占用：
$ top
top - 22:58:05 up 6:13, 2 users, load average: 0.41, 0.84, 0.90
Tasks: 173 total, 2 running, 132 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 10.6 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 89.1 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 4034008 total, 2968868 free, 412624 used, 652516 buff/cache
KiB Swap: 2097148 total, 2095100 free, 2048 used. 3381924 avail MemPID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND29223 root 20 0 6180 5528 2816 R 20.3 0.1 9:33.65 python3
python3 进程的 CPU 使用率已经降到了 20% 左右！
下面停掉这个容器，重新创建一个限制 CPU 使用的容器：
$ docker container stop 9226c3249105
9226c3249105
$ docker run --cpu-period=100000 --cpu-quota=20000 -d cgroups_test
5218de26ad09db66a92b5c6f8880e99e48012d3cb2148eeff0ce481775b27f02
$ docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
5218de26ad09 cgroups_test "python3 app.py" 1 second ago Up 1 second flamboyant_taussig
$ top
top - 23:04:04 up 6:19, 2 users, load average: 0.11, 0.37, 0.67
Tasks: 177 total, 2 running, 135 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 10.5 us, 0.3 sy, 0.0 ni, 89.2 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 4034008 total, 2959716 free, 420932 used, 653360 buff/cache
KiB Swap: 2097148 total, 2095100 free, 2048 used. 3373504 avail MemPID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND3162 root 20 0 7916 7168 2868 R 19.6 0.2 0:13.86 python3
PID 为3162的 python3 进程在启动后的 CPU 占用率就在20%左右。
接下来确认容器对应控制组中的参数配置：
$ ll /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/5218de26ad09db66a92b5c6f8880e99e48012d3cb2148eeff0ce481775b27f02/
total 0
drwxr-xr-x 2 root root 0 May 3 23:06 ./
drwxr-xr-x 3 root root 0 May 3 23:02 ../
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cgroup.clone_children
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 23:02 cgroup.procs
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 23:02 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 23:02 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpu.shares
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpu.stat
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpuacct.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpuacct.usage
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpuacct.usage_all
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpuacct.usage_percpu
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpuacct.usage_percpu_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpuacct.usage_percpu_user
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpuacct.usage_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 cpuacct.usage_user
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root root 0 May 3 23:06 tasks
$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/5218de26ad09db66a92b5c6f8880e99e48012d3cb2148eeff0ce481775b27f02/cpu.cfs_period_us
100000
$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/5218de26ad09db66a92b5c6f8880e99e48012d3cb2148eeff0ce481775b27f02/cpu.cfs_quota_us
20000
$ cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/docker/5218de26ad09db66a92b5c6f8880e99e48012d3cb2148eeff0ce481775b27f02/tasks
3162
Docker 在启动容器的时候就把 cpu-period 和 cpu-quota 参数写到了对应的控制组中。
总结一下，Linux Cgroups 就是一个子系统目录加上一组资源配置文件的组合。Docker 在启动容器时在每个子系统下为容器创建一个控制组（目录名为 container ID），修改相应的配置参数，把容器进程的 PID 填到 tasks 文件中就完事了。
容器的本质只是一个加了限定参数的进程。
但是 Linux Cgroups 对资源的限制最大的问题还是限制不彻底，Linux 下的 /proc 路径下存储着当前内核运行状态的一系列特殊文件，用户可以通过访问这些文件来查看系统信息，它们也是 top 查看 CPU 占用的数据来源。但在容器里执行 top，显示的信息居然是宿主机的数据。。。
这就要避免容器挂载宿主机的 /proc/stats 目录。lxcfs是一种不错的纠正方案。容器中进程读取相应文件内容时，LXCFS 的 FUSE 文件系统实现会从容器对应的控制组中读取正确的限制，从而使得应用获得正确的资源限制设定。
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2022蓝桥杯省赛——修剪灌木
问题描述 爱丽丝要完成一项修剪灌木的工作。 有 N 棵灌木整齐的从左到右排成一排。爱丽丝在每天傍晩会修剪一棵灌木, 让灌木的高度变为 0 厘米。爱丽丝修剪灌木的顺序是从最左侧的灌木开始, 每天向右修剪一棵灌木。当修剪了最右侧的灌木后, 她会调转方向, 下一天开始向左修剪…...
Spring Boot Aop初接触
AOP（面向切面编程），或多或少都听过一点。名字比较怪，切面，不容易理解，但其中真正含义，无非就是旁路控制，非侵入式编码之类。比如我想加个操作日志功能，利用AOP࿰…...
eNSP-Cloud(实现本地电脑与eNSP内设备之间通信)
说明： 想象一下，你正在用eNSP搭建一个虚拟的网络世界，里面有虚拟的路由器、交换机、电脑（PC）等等。这些设备都在你的电脑里面“运行”，它们之间可以互相通信，就像一个封闭的小王国。 但是&#…...
多云管理“拦路虎”：深入解析网络互联、身份同步与成本可视化的技术复杂度
一、引言：多云环境的技术复杂性本质 企业采用多云策略已从技术选型升维至生存刚需。当业务系统分散部署在多个云平台时，基础设施的技术债呈现指数级积累。网络连接、身份认证、成本管理这三大核心挑战相互嵌套：跨云网络构建数据…...
通过Wrangler CLI在worker中创建数据库和表
官方使用文档：Getting started Cloudflare D1 docs 创建数据库 在命令行中执行完成之后，会在本地和远程创建数据库： npx wranglerlatest d1 create prod-d1-tutorial 在cf中就可以看到数据库： 现在，您的Cloudfla…...
vscode（仍待补充）
写于2025 6.9 主包将加入vscode这个更权威的圈子 vscode的基本使用 侧边栏 vscode还能连接ssh？ debug时使用的launch文件 1.task.json {"tasks": [{"type": "cppbuild","label": "C/C: gcc.exe 生成活动文件"…...
【第二十一章 SDIO接口(SDIO)】
第二十一章 SDIO接口 目录 第二十一章 SDIO接口(SDIO) 1 SDIO 主要功能 2 SDIO 总线拓扑 3 SDIO 功能描述 3.1 SDIO 适配器 3.2 SDIOAHB 接口 4 卡功能描述 4.1 卡识别模式 4.2 卡复位 4.3 操作电压范围确认 4.4 卡识别过程 4.5 写数据块 4.6 读数据块 4.7 数据流…...
dedecms 织梦自定义表单留言增加ajax验证码功能
增加ajax功能模块，用户不点击提交按钮，只要输入框失去焦点，就会提前提示验证码是否正确。 一，模板上增加验证码 <input name"vdcode"id"vdcode" placeholder"请输入验证码" type"text&quo…...
OPENCV形态学基础之二腐蚀
一.腐蚀的原理 (图1) 数学表达式：dst(x,y) erode(src(x,y)) min(x,y)src(xx,yy) 腐蚀也是图像形态学的基本功能之一，腐蚀跟膨胀属于反向操作，膨胀是把图像图像变大，而腐蚀就是把图像变小。腐蚀后的图像变小变暗淡。 腐蚀…...
短视频矩阵系统文案创作功能开发实践，定制化开发
在短视频行业迅猛发展的当下，企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果，纷纷采用短视频矩阵运营策略，同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而，频繁的文案创作需求让运营者疲于应对，如何高效产出高质量文案成…...
【Go语言基础【13】】函数、闭包、方法
文章目录 零、概述一、函数基础1、函数基础概念2、参数传递机制3、返回值特性3.1. 多返回值3.2. 命名返回值3.3. 错误处理 二、函数类型与高阶函数1. 函数类型定义2. 高阶函数（函数作为参数、返回值） 三、匿名函数与闭包1. 匿名函数（Lambda函…...
RSS 2025｜从说明书学习复杂机器人操作任务：NUS邵林团队提出全新机器人装配技能学习框架Manual2Skill
视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs），为真实环境中的机器人操作任务提供了极具潜力的解决方案。 尽管 VLMs 取得了显著进展，机器人仍难以胜任复杂的长时程任务（如家具装配），主要受限于人…...