Docker之CPU和記憶體磁碟設定（八）

Auler發表於2024-03-07
Docker記憶體

前言

　　Docker基本掌握使用方式，但是在限制其資源方面還沒有接觸。本篇就簡單介紹一下有關CPU、記憶體等配置。讓每個容器的資源分配更加合理，也能夠避免一些容器遇到記憶體洩漏，CPU過載等問題影響其他容器的正常執行。

一、配置檔案

　　Docker中，配置檔案可以用來調整守護程序的行為，包括磁碟、記憶體和CPU等方面的設定。這些設定通常在Docker守護程序的配置檔案中進行，該檔案通常位於/etc/docker/daemon.json。如果該檔案不存在，你可以手動建立它。

　　　　

{  
  "default-runtime": "runc",  #預設執行runc，也可以使用其他kata-containers或crun
  "exec-opts": [  
    "native.cgroupdriver=systemd"  # systemd服務選項
  ],  
  "live-restore": true,  # 保護守護程序重啟時，避免中斷執行的容器（但並不是全部功能都有效）
  "runtimes": {  # 執行時名稱
    "runc": {  # docker預設執行
      "path": "/usr/local/bin/runc"
    },
　　"kata":{ #kata-container執行
　　　 "path": "/usr/bin/kata-runtime"  
　　}
  },  
  "default-ulimits": [  # 預設Docker容器的預設資源限制
    {  
      "name": "nofile",  
      "soft": 1024,  # 軟限制，超過則警告
      "hard": 2048  # 硬限制，直接報錯中斷
    }  
  ],  
  "log-driver": "json-file",  # 日誌
  "log-opts": {  
    "max-size": "10m",  
    "max-file": "3"  
  },  
  "storage-driver": "overlay2",  # docker推薦驅動
  "storage-opts": [  
    "overlay2.override_kernel_check=true"  
  ],  
  "resource-limits": { # 關於資源限制  
    "memory": {  #記憶體1G
      "limit": "1g"  
    },  
    "cpu": {   #CPU 
      "shares": 512, #CPU權重（shares）為512  
      "quota": 100000,  #CPU配額（quota）為100,000微秒
      "period": 100000  #週期（period）為100,000微秒
    },  
    "disk": {  
      "quota": "10g"  # 磁碟10G
    }  
  }  
}

　　配置好之後，需要透過重啟docker服務生效。

~]# sudo systemctl restart docker #重啟
~]# sudo systemctl status docker  #檢視資訊

二、配置引數

　　一些常用的引數。以下是你可以在Docker配置檔案中設定的一些與磁碟、記憶體和CPU相關的選項：

磁碟
storage-driver：指定Docker使用的儲存驅動。例如，overlay2是一個常用的選擇。
data-root：設定Docker守護程序使用的根目錄，用於儲存映象、容器和其他資料。
bip：指定Docker守護程序使用的橋接IP地址。這有助於控制Docker網路的IP範圍。
記憶體
default-memory：設定容器的預設記憶體限制。
default-memory-swap：設定容器的預設記憶體加Swap的限制。
memory-swappiness：控制容器使用Swap空間的傾向性。
exec-memory-limit：設定容器執行記憶體限制的標誌。
CPU
cpu-rt-runtime：設定容器實時排程的執行時間。
cpu-rt-period：設定容器實時排程的排程週期。
cpus：設定容器可以使用的CPU核心數。
cpuset-cpus：指定容器可以使用的CPU核心。
cpuset-mems：指定容器可以使用的記憶體節點。

　　　想了解具體配置，可去官網檢視最新的配置。地址：https://docs.docker.com/config/containers/resource_constraints/

　　

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