


Bagaimana untuk melaksanakan kuota pengehadan dan sumber dalam bekas Docker?
Bagaimana untuk melaksanakan kuota pengehadan dan sumber dalam bekas Docker?
Melaksanakan kadar pengehadangan dan kuota sumber dalam bekas Docker melibatkan memanfaatkan mekanisme kawalan sumber terbina dalam Docker dan alat yang berpotensi luaran. Docker terutamanya menggunakan cgroup (kumpulan kawalan) untuk menguruskan penggunaan sumber. Kumpulan ini membolehkan anda mengehadkan CPU, memori, blok I/O, dan rangkaian I/O untuk bekas individu.
Had CPU: Anda boleh mengehadkan penggunaan CPU bekas menggunakan bendera --cpus
semasa penciptaan kontena. Sebagai contoh, docker run --cpus=1 my-image
Hadkan bekas ke teras CPU tunggal. Anda juga boleh menentukan saham CPU pecahan menggunakan nilai perpuluhan (misalnya, --cpus=0.5
untuk setengah teras). Ini adalah had lembut; Bekas mungkin mendapat lebih banyak CPU jika bekas lain tidak menggunakannya, tetapi ia tidak akan mendapat lebih daripada had yang ditentukan. Kuota CPU (had keras) boleh diuruskan dengan lebih tepat melalui konfigurasi cgroup secara langsung, yang lebih maju.
Had memori: Sama seperti had CPU, had memori ditetapkan menggunakan bendera --memory
. Sebagai contoh, docker run --memory=1g my-image
Hadkan bekas kepada 1 Gigabyte RAM. Anda juga boleh menetapkan had swap memori menggunakan --memory-swap
. Melebihi had memori boleh menyebabkan bekas yang dibunuh oleh daemon docker.
Had Blok I/O: Blok Had I/O kurang biasa digunakan tetapi boleh menjadi penting untuk mencegah bekas I/O-intensif daripada kelaparan yang lain. Ini dilakukan melalui konfigurasi cgroup secara langsung, memberi tumpuan kepada subsistem blkio
. Anda perlu menentukan parameter seperti membaca dan menulis IOPS (operasi input/output sesaat) atau had lebar jalur.
Rangkaian I/O Had: Ini ditangani dengan lebih terperinci dalam bahagian kemudian, tetapi secara amnya melibatkan penggunaan alat seperti tc
(Kawalan Lalu Lintas) di luar fungsi teras Docker untuk membentuk trafik rangkaian. Docker sendiri tidak secara langsung menawarkan pengehadangan kadar rangkaian halus.
Apakah amalan terbaik untuk mengkonfigurasi kuota sumber dalam Docker untuk mengelakkan keletihan sumber kontena?
Mencegah keletihan sumber kontena memerlukan pendekatan pelbagai aspek yang merangkumi peruntukan sumber, pemantauan, dan pengurusan proaktif yang teliti. Berikut adalah beberapa amalan terbaik:
- Keperluan Sumber Baseline: Sebelum menggunakan bekas, secara menyeluruh menilai penggunaan sumber yang diharapkan (CPU, memori, I/O). Gunakan alat profil semasa pembangunan untuk mengenal pasti kesesakan sumber.
- Overprovisioning dan Headroom: Elakkan mengkonfigurasi sumber terlalu ketat. Benarkan beberapa ruang kepala untuk menampung pancang sementara dalam penggunaan sumber. Ini menghalang bekas daripada dibunuh tanpa diduga kerana lonjakan sumber ringkas.
- Had Sumber, Bukan Hanya Permintaan: Walaupun
--memory-reservation
dan Bendera Permintaan yang sama berguna, sentiasa menetapkan had keras menggunakan--memory
dan--cpus
untuk menguatkuasakan sempadan. Permintaan hanya menyatakan keutamaan, sementara had menguatkuasakan kekangan. - Pengurusan Sumber Hierarki: Menggunakan Docker mengarang alat atau orkestrasi seperti Kubernetes untuk menguruskan sumber -sumber di pelbagai bekas dan perkhidmatan. Alat ini menyediakan strategi peruntukan sumber yang lebih baik dan boleh menghalang kelaparan sumber di kalangan bekas.
- Pemantauan tetap: Melaksanakan pemantauan yang mantap penggunaan sumber (CPU, memori, rangkaian, cakera I/O) menggunakan alat seperti Prometheus, Grafana, atau Cadvisor. Sediakan makluman untuk ambang sumber untuk mengenal pasti isu -isu yang berpotensi secara proaktif.
- Prioriti dan QoS (Kualiti Perkhidmatan): Untuk aplikasi kritikal, pertimbangkan untuk menggunakan ciri -ciri cgroup untuk mengutamakan akses mereka kepada sumber, memastikan mereka menerima sumber yang mencukupi walaupun di bawah beban tinggi.
- Amalan Terbaik Kenana: Mengoptimumkan imej kontena anda untuk mengurangkan saiz dan jejak sumbernya. Elakkan menjalankan proses yang tidak perlu dalam bekas.
Bagaimanakah saya dapat mengehadkan penggunaan jalur lebar jalur Docker dengan berkesan menggunakan teknik mengehadkan kadar?
Docker sendiri tidak secara langsung menawarkan kadar rangkaian yang halus untuk bekas. Anda perlu menggunakan alat dan teknik luaran untuk mencapai matlamat ini. Pendekatan yang paling biasa adalah menggunakan tc
(kawalan lalu lintas) pada mesin tuan rumah. tc
membolehkan anda membuat peraturan pembentukan lalu lintas berdasarkan pelbagai kriteria, seperti alamat IP sumber/destinasi, pelabuhan, atau ID kontena.
Menggunakan tc
: Anda perlu mengenal pasti antara muka rangkaian yang digunakan oleh bekas Docker anda (misalnya, eth0
, docker0
), dan kemudian gunakan arahan tc
untuk membuat disiplin beratur (seperti baldi token htb
- hierarki) dan kelas untuk menghadkan jalur lebar. Ini melibatkan konfigurasi kompleks, dan memerlukan pemahaman ruang nama rangkaian dan bagaimana Docker memberikan antara muka rangkaian ke bekas. Adalah penting untuk mengkonfigurasi tc
dengan teliti untuk mengelakkan mengganggu lalu lintas rangkaian yang lain.
Alat Alternatif: Alat lain dapat memudahkan pengehadangan kadar rangkaian. Sesetengah penyelesaian ruang nama rangkaian dan platform orkestrasi kontena (seperti Kubernetes) menyediakan dasar rangkaian berasaskan terbina dalam atau plugin untuk menguruskan jalur lebar. Alat ini sering abstrak dari kerumitan secara langsung menggunakan tc
.
Contoh (Konsep tc
Penggunaan - Memerlukan pemahaman terperinci tentang tc
dan konfigurasi rangkaian anda):
<code class="bash"># This is a simplified example and needs adaptation to your specific setup sudo tc qdisc add dev eth0 root tbf rate 10mbit burst 10kb latency 50ms sudo tc class add dev eth0 parent 1: classid 1:1 htb rate 10mbit sudo tc filter add dev eth0 parent 1: protocol ip prio 1 u32 match ip src 172.17.0.2 flowid 1:1</code>
Ini (hipotesis) mengehadkan bekas dengan alamat IP 172.17.0.2 hingga 10 Mbps. Ini adalah contoh yang sangat mudah dan memerlukan konfigurasi yang teliti. Konfigurasi yang salah boleh memberi kesan yang teruk kepada rangkaian anda.
Alat atau teknik apa yang boleh membantu saya memantau dan mengurus penggunaan sumber dan had kadar dalam persekitaran Docker saya?
Beberapa alat dan teknik membantu pemantauan dan menguruskan penggunaan sumber Docker dan had kadar:
- CADVISOR (Penasihat Container): Alat Docker terbina dalam yang menyediakan metrik terperinci mengenai penggunaan sumber kontena (CPU, memori, rangkaian, cakera I/O). Ini adalah titik permulaan yang hebat untuk pemantauan asas.
- Prometheus dan Grafana: Gabungan yang kuat. Prometheus adalah sistem pemantauan yang mengikis metrik dari pelbagai sumber, termasuk Cadvisor. Grafana adalah alat visualisasi yang memaparkan metrik yang dikumpulkan di papan pemuka, menjadikannya mudah untuk mengesan penggunaan sumber dan mengenal pasti isu -isu yang berpotensi.
- Kubernetes Dashboard/Metrics Server: Jika anda menggunakan Kubernetes, pelayan Dashboard dan Metrics terbina dalam menyediakan keupayaan pemantauan dan pengurusan yang komprehensif untuk sumber kontena.
- Perintah Statistik Docker: Perintah
docker stats
menawarkan maklumat masa nyata mengenai penggunaan sumber kontena. Ia berguna untuk pemeriksaan cepat, tetapi kurang sesuai untuk pemantauan jangka panjang. - SYSDIG: Alat komersial yang menyediakan pemantauan dan ciri keselamatan kontena maju, termasuk analisis penggunaan sumber terperinci dan pengesanan anomali.
- Datadog: Satu lagi platform pemantauan komersial yang menawarkan keupayaan pemantauan dan pengurusan yang komprehensif untuk persekitaran Docker.
Dengan menggabungkan had sumber yang sesuai, alat pemantauan, dan konfigurasi yang berhati -hati terhadap pengehadangan kadar rangkaian (menggunakan alat seperti tc
), anda dapat mengurus penggunaan sumber secara berkesan dan mencegah keletihan sumber kontena dalam persekitaran Docker anda. Ingatlah untuk sentiasa menguji konfigurasi anda dan memantau penggunaan sumber dengan teliti.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan kuota pengehadan dan sumber dalam bekas Docker?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Butiran artikel yang menggerakkan aplikasi ke docker swarm, meliputi penyediaan, langkah penempatan, dan langkah -langkah keselamatan semasa proses.

Artikel ini menerangkan pod, penyebaran, dan perkhidmatan Kubernetes, memperincikan peranan mereka dalam menguruskan aplikasi kontena. Ia membincangkan bagaimana komponen ini meningkatkan skalabiliti, kestabilan, dan komunikasi dalam aplikasi. (159 aksara)

Artikel ini membincangkan aplikasi penskalaan di Kubernet menggunakan skala manual, HPA, VPA, dan AutoScaler kluster, dan menyediakan amalan dan alat terbaik untuk pemantauan dan mengautomasikan skala.

Artikel membincangkan pengurusan perkhidmatan dalam Swarm Docker, memberi tumpuan kepada penciptaan, skala, pemantauan, dan mengemas kini tanpa downtime.

Artikel ini membincangkan pelaksanaan kemas kini rolling di Swarm Docker untuk mengemas kini perkhidmatan tanpa downtime. Ia meliputi perkhidmatan mengemas kini, menetapkan parameter kemas kini, memantau kemajuan, dan memastikan kemas kini yang lancar.

Artikel ini membincangkan pengurusan penyebaran Kubernet, memberi tumpuan kepada penciptaan, kemas kini, skala, pemantauan, dan automasi menggunakan pelbagai alat dan amalan terbaik.

Artikel ini membincangkan strategi untuk mengoptimumkan Docker untuk aplikasi latency rendah, yang memberi tumpuan kepada meminimumkan saiz imej, menggunakan imej asas ringan, dan menyesuaikan peruntukan sumber dan tetapan rangkaian.

Artikel membincangkan mengoptimumkan imej Docker untuk saiz dan prestasi menggunakan pelbagai peringkat membina, imej asas yang minimum, dan alat seperti Docker Scout dan Dive.
