旺仔_牛奶

k8s与docker关于CPU竞争测试

实验目的

主要测试docker和k8s在宿主机资源紧张与不紧张情况下资源分配情况

Docker

下面测试结果仅适用于cgroupv1

测试环境

[root@boy ~]# docker info
Client:
 Context:    default
 Debug Mode: false
 Plugins:
  app: Docker App (Docker Inc., v0.9.1-beta3)
  buildx: Docker Buildx (Docker Inc., v0.8.2-docker)
  scan: Docker Scan (Docker Inc., v0.17.0)

Server:
 Containers: 1
  Running: 0
  Paused: 0
  Stopped: 1
 Images: 1
 Server Version: 20.10.17
 Storage Driver: overlay2
  Backing Filesystem: xfs
  Supports d_type: true
  Native Overlay Diff: true
  userxattr: false
 Logging Driver: json-file
 Cgroup Driver: cgroupfs
 Cgroup Version: 1
 Plugins:
  Volume: local
  Network: bridge host ipvlan macvlan null overlay
  Log: awslogs fluentd gcplogs gelf journald json-file local logentries splunk syslog
 Swarm: inactive
 Runtimes: io.containerd.runtime.v1.linux runc io.containerd.runc.v2
 Default Runtime: runc
 Init Binary: docker-init
 containerd version: 10c12954828e7c7c9b6e0ea9b0c02b01407d3ae1
 runc version: v1.1.2-0-ga916309
 init version: de40ad0
 Security Options:
  seccomp
   Profile: default
 Kernel Version: 3.10.0-1160.el7.x86_64
 Operating System: CentOS Linux 7 (Core)
 OSType: linux
 Architecture: x86_64
 CPUs: 1
 Total Memory: 1.777GiB
 Name: boy
 ID: TTVL:ZALZ:XZLH:CLPA:7Z7A:VPRK:W27K:7ZEQ:RV6Q:RUOE:OYVC:HZ3O
 Docker Root Dir: /var/lib/docker
 Debug Mode: false
 Registry: https://index.docker.io/v1/
 Labels:
 Experimental: false
 Insecure Registries:
  127.0.0.0/8
 Live Restore Enabled: false

WARNING: bridge-nf-call-iptables is disabled
WARNING: bridge-nf-call-ip6tables is disabled

测试代码

package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"strconv"
	"time"
)

func fibonacci(n int64) int64 {
	if n < 2 {
		return n
	}
	return fibonacci(n-2) + fibonacci(n-1)

}
func main() {
	var i int64
	calCount, err := strconv.ParseInt(os.Args[1], 10, 64)
	if err != nil {
		log.Fatal(err.Error())
	}
	start := time.Now()
	fmt.Println("开始计算")
	for i = 0; i < calCount; i++ {
		fibonacci(i)
	}
	end := time.Since(start)
	fmt.Println("结束计算,消耗时间", end)
}

# 编译
[root@k8s-master-1 test]# go build -o fabonacci main.go

容器单个CPU消耗测试

# 启动一个容器（目前宿主机为4核）
[root@boy ~]# docker run --rm -it -v `pwd`:/root --cpus=1 --cap-add=sys_nice centos:7 bash

# 运行stress测试，让其消耗4个CPU
[[root@a1a220901722 ~]# ./stress -c 1
stress: info: [16] dispatching hogs: 1 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
^C


# 查看docker进程，可以发现一个cpu被消耗了
CONTAINER ID   NAME            CPU %     MEM USAGE / LIMIT   MEM %     NET I/O     BLOCK I/O   PIDS
e17f082c26a7   elated_napier   101.44%   636KiB / 1.777GiB   0.03%     656B / 0B   0B / 0B     6



# 查看top，可以发现一个核被消耗了，但是存在一个严重现象，并没有让一个CPU在跑这个任务，只是总体消耗了1个CPU
[root@boy ~]# top -d 1
top - 10:11:00 up 14 min,  2 users,  load average: 0.41, 0.62, 0.39
Tasks: 147 total,   5 running, 142 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  : 24.8 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 75.2 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  : 25.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 75.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  : 25.3 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 74.7 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  : 25.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 75.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st

容器nice优先级测试

# 启动一个容器（目前宿主机为4核）
[root@boy ~]# docker run --rm -it -v `pwd`:/root --cpus=1 --pid=host --cap-add=sys_nice centos:7 bash

# 启动一个优先级低的进程
	nohup nice -n 19 ./stress -c 4 &

# 查看此时进程，可以发现stress还是使用了大概一个核
[root@boy ~]# top -d 1
top - 10:22:39 up 26 min,  2 users,  load average: 2.06, 0.61, 0.38
Tasks: 144 total,   5 running, 139 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  :  0.0 us,  0.0 sy, 25.7 ni, 74.3 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  :  0.0 us,  0.0 sy, 24.8 ni, 75.2 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  :  0.0 us,  0.0 sy, 25.0 ni, 75.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  :  0.0 us,  0.0 sy, 25.7 ni, 74.3 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st

# 启动有限级别高的计算程序
[root@39e2cfc64c08 ~]# ./fabonacci 100
开始计算


# 查看此时进程CPU消耗情况，明明fabonacci程序的优先级更高，结果却才拿到1/4个CPU的使用
[root@boy ~]# top -d 1
top - 10:24:14 up 27 min,  2 users,  load average: 1.33, 0.92, 0.52
Tasks: 145 total,   6 running, 139 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  :  0.0 us,  0.0 sy, 25.0 ni, 75.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  :  0.0 us,  0.0 sy, 24.0 ni, 76.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  : 27.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni, 73.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  :  0.0 us,  0.0 sy, 24.0 ni, 76.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  1863028 total,   991240 free,   362240 used,   509548 buff/cache
KiB Swap:  2097148 total,  2097148 free,        0 used.  1344720 avail Mem 
   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                     
  3027 root      20   0  703080   6872    536 R  26.7  0.4   0:09.78 fabonacci                            
  3019 root      39  19    7312     96      0 R  24.8  0.0   0:32.28 stress                                
  3021 root      39  19    7312     96      0 R  24.8  0.0   0:31.55 stress                                
  3018 root      39  19    7312     96      0 R  11.9  0.0   0:29.97 stress                       
  3020 root      39  19    7312     96      0 R  11.9  0.0   0:31.48 stress

绑定CPU nice优先级测试

# 启动一个容器（目前宿主机为4核）
[root@boy ~]# docker run --rm -it -v `pwd`:/root --cpuset-cpus=0 --pid=host --cap-add=sys_nice centos:7 bash


# 启动一个优先级低的进程
	nohup nice -n 19 ./stress -c 4 &

# 查看此时进程，可以发现stress还是使用了大概一个核,且只在CPU0上运行
[root@aaedd8e0fbe6 ~]# top -d 1 
top - 14:36:45 up 40 min,  0 users,  load average: 1.39, 0.94, 0.73
Tasks: 146 total,   5 running, 141 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  :  0.0 us,  1.0 sy, 99.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,100.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,100.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,100.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  1863028 total,  1002804 free,   350172 used,   510052 buff/cache
KiB Swap:  2097148 total,  2097148 free,        0 used.  1356744 avail Mem

# 启动有限级别高的计算程序
[root@39e2cfc64c08 ~]# ./fabonacci 100
开始计算


# 查看此时进程CPU消耗情况，可以发现在绑核的情况下，此时fabonacci进程由于优先级高，可以拿到CPU更多的时间片去运行程序
[root@boy ~]# top -d 1 
top - 10:37:53 up 41 min,  2 users,  load average: 3.90, 1.75, 1.03
Tasks: 147 total,   6 running, 141 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  : 94.0 us,  0.0 sy,  6.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  :  0.0 us,  1.0 sy,  0.0 ni, 99.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,100.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  :  0.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,100.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem :  1863028 total,   998604 free,   354348 used,   510076 buff/cache
KiB Swap:  2097148 total,  2097148 free,        0 used.  1352580 avail Mem 
   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                        
  3225 root      20   0  702824   4836    536 R  94.1  0.3   0:24.48 fabonacci                                                      
  1583 root      20   0 1181952  52456  20036 S   2.0  2.8   0:06.30 containerd                                                     
  3212 root      39  19    7312    100      0 R   2.0  0.0   0:17.31 stress                                                         
  3213 root      39  19    7312    100      0 R   2.0  0.0   0:17.31 stress                                                         
  3214 root      39  19    7312    100      0 R   2.0  0.0   0:17.31 stress                                                         
  3215 root      39  19    7312    100      0 R   1.0  0.0   0:17.31 stress

单进程CPU竞争测试

容器test1，test2，test3设置相同的cpu权重，让其竞争CPU资源，理论情况下，三个容器消耗的CPU应该要一样

# 启动容器test1,test2,test3
	docker run --rm -it --name test1 -v `pwd`:/root --cpuset-cpus=0,1,2 --cpu-shares=1024 --pid=host --cap-add=sys_nice centos:7 bash
	docker run --rm -it --name test2 -v `pwd`:/root --cpuset-cpus=0,1,2 --cpu-shares=1024 --pid=host --cap-add=sys_nice centos:7 bash
	docker run --rm -it --name test3 -v `pwd`:/root --cpuset-cpus=0,1,2 --cpu-shares=1024 --pid=host --cap-add=sys_nice centos:7 bash

# test1,test2,test3,分别运行fabonacci程序
	./fabonacci 100

# 查看cpu消耗情况，可以发现，这种情况下，三个容器消耗的CPU一致
CONTAINER ID   NAME      CPU %     MEM USAGE / LIMIT     MEM %     NET I/O      BLOCK I/O         PIDS
5848e427230a   test3     99.78%    6.73MiB / 1.777GiB    0.37%     656B / 0B    0B / 0B           6
3dc90ba71b99   test2     99.96%    6.625MiB / 1.777GiB   0.36%     656B / 0B    0B / 0B           5
14cc70fbbf15   test1     100.19%   8.418MiB / 1.777GiB   0.46%     1.1kB / 0B   14.2MB / 24.6kB   6

多进程CPU竞争测试

容器test1，test2，test3设置相同的cpu权重，让其竞争CPU资源，理论情况下，三个容器消耗的CPU应该要一样

# 启动容器test1,test2,test3
	docker run --rm -it --name test1 -v `pwd`:/root --cpuset-cpus=0,1,2 --cpu-shares=1024 --pid=host --cap-add=sys_nice centos:7 bash
	docker run --rm -it --name test2 -v `pwd`:/root --cpuset-cpus=0,1,2 --cpu-shares=1024 --pid=host --cap-add=sys_nice centos:7 bash
	docker run --rm -it --name test3 -v `pwd`:/root --cpuset-cpus=0,1,2 --cpu-shares=1024 --pid=host --cap-add=sys_nice centos:7 bash

# test1容器运行三个消耗CPU进程测试
	./stress -c 3

# test2容器运行二个消耗CPU进程测试
	./stress -c 2
	
# test1容器运行一个消耗CPU进程测试
	./stress -c 1
	

# 查看CPU消耗情况，可以发现虽然我们设置了每个容器共同竞争三个CPU，但是实际结果确是单进程显然竞争不过多进程
CONTAINER ID   NAME      CPU %     MEM USAGE / LIMIT     MEM %     NET I/O      BLOCK I/O         PIDS
5848e427230a   test3     74.78%    752KiB / 1.777GiB     0.04%     656B / 0B    0B / 0B           3
3dc90ba71b99   test2     119.89%   668KiB / 1.777GiB     0.04%     656B / 0B    0B / 0B           4
14cc70fbbf15   test1     104.92%   3.078MiB / 1.777GiB   0.17%     1.1kB / 0B   17.1MB / 24.6kB   5

总结

默认docker运行程序下，如果未设置绑核，应用程序存在多个进程，且多个进程存在优先级，那么在这种情况下，可能会导致主进程工作效率降低
在设置容器绑核的情况下，且权重一样，在请求CPU时：单进程显然竞争不过多进程

K8S测试

下面测试仅适用于cgroupv1
宿主机cpu个数为4个

pod nice测试

apiVersion: v1    
kind: Pod         
metadata:         
  name: test1    
spec:             
  containers:     
  - name: test1  
    image: centos:7    
    command: ["/bin/sh","-c","sleep 100000"]    
    volumeMounts:    
    - name: test    
      mountPath: /root   
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
      requests:
        cpu: "1"
  volumes:        
  - name: test    
    hostPath:     
      path: /root 
---
apiVersion: v1    
kind: Pod         
metadata:         
  name:test2    
spec:             
  containers:     
  - name: test2   
    image: centos:7    
    command: ["/bin/sh","-c","sleep 100000"]    
    volumeMounts:    
    - name: test    
      mountPath: /root   
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
      requests:
        cpu: "1"
  volumes:        
  - name: test    
    hostPath:     
      path: /root

# 启动一个优先级低的进程
	nohup nice -n 19 ./stress -c 4 &

# 查看CPU使用情况
Tasks:   8 total,   5 running,   3 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  :  1.0 us,  0.0 sy, 99.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  :  2.0 us,  1.0 sy, 97.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  :  2.0 us,  0.0 sy, 98.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  :  0.0 us,  1.0 sy, 99.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 16370272 total, 11486220 free,  1860516 used,  3023536 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used. 14271044 avail Mem 
   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                              
    33 root      39  19    7320    100      0 R  98.0  0.0   0:18.54 stress                                                         
    32 root      39  19    7320    100      0 R  97.0  0.0   0:18.45 stress                                                         
    35 root      39  19    7320    100      0 R  96.0  0.0   0:18.45 stress                                                         
    34 root      39  19    7320    100      0 R  95.0  0.0   0:18.45 stress                                                        
     1 root      20   0    4372    692    620 S   0.0  0.0   0:00.00 sleep                                                         
     7 root      20   0   11968   3172   2648 S   0.0  0.0   0:00.01 bash                                                           
    31 root      39  19    7320    852    768 S   0.0  0.0   0:00.00 stress                                                         
    37 root      20   0   56192   3824   3232 R   0.0  0.0   0:00.00 top 


# 启动有限级别高的计算程序
[root@39e2cfc64c08 ~]# ./fabonacci 100
开始计算


# 查看此时CPU消耗情况，从这里我们可以看出，fabonacci的优先级明明更高，这个pod也拿到了4个CPU，但是fabonacci进程却才拿到了一个CPU使用，与我们预期的结果不一样
Tasks:  10 total,   6 running,   4 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  :  0.0 us,  0.0 sy,100.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  :  0.0 us,  0.0 sy,100.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  :  1.0 us,  0.0 sy, 99.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 16370272 total, 11424908 free,  1921080 used,  3024284 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used. 14210744 avail Mem 
   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                         
    58 root      20   0  702832   6968    736 R  99.0  0.0   0:10.69 fabonacci                                                 
    33 root      39  19    7320    100      0 R  97.0  0.0   1:58.90 stress                                                             
    34 root      39  19    7320    100      0 R  70.0  0.0   1:59.12 stress                                                         
    35 root      39  19    7320    100      0 R  66.0  0.0   1:57.55 stress                                                       
    32 root      39  19    7320    100      0 R  64.0  0.0   1:58.08 stress                                                     
     1 root      20   0    4372    692    620 S   0.0  0.0   0:00.00 sleep                                                   
     7 root      20   0   11968   3172   2648 S   0.0  0.0   0:00.01 bash                                                         
    31 root      39  19    7320    852    768 S   0.0  0.0   0:00.00 stress                                                       
    41 root      20   0   11968   3020   2664 S   0.0  0.0   0:00.00 bash
    62 root      20   0   56192   3896   3304 R   0.0  0.0   0:00.00 top

request != limit

将test1和test2的request设置0.1，limit设置为1

 # 宿主机运行stress消耗4个CPU
 	./stress -c 4
 
 # test1启动单进程消耗四个CPU测试
 	./stress-test1 -c 4
 
 # test2单进程消耗一个CPU测试
	./stress-test2 -c 1

# 查看CPU消耗
Tasks: 225 total,  10 running, 140 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s): 99.8 us,  0.2 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 16370272 total, 13667676 free,  1285744 used,  1416852 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used. 14863644 avail Mem
   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
 33027 root      20   0    7320    100      0 R 100.0  0.0   0:31.96 stress-test2
 32872 root      20   0    7320    100      0 R  57.4  0.0   0:32.44 stress
 32869 root      20   0    7320    100      0 R  49.5  0.0   0:32.81 stress
 32870 root      20   0    7320    100      0 R  48.5  0.0   0:34.62 stress
 32871 root      20   0    7320    100      0 R  42.6  0.0   0:32.80 stress
 32943 root      20   0    7320     96      0 R  25.7  0.0   0:10.75 stress-test1 
 32944 root      20   0    7320     96      0 R  25.7  0.0   0:10.13 stress-test1
 32945 root      20   0    7320     96      0 R  25.7  0.0   0:09.93 stress-test1
 32946 root      20   0    7320     96      0 R  24.8  0.0   0:11.74 stress-test1

将test1和test2的request设置为0.1，limit设置3

 # 宿主机运行stress消耗4个CPU
 	./stress -c 4
 
 # test1启动单进程消耗四个CPU测试
 	./stress-test1 -c 4
 
 # test2单进程消耗一个CPU测试
	./stress-test2 -c 1

# 查看CPU进程消耗，stress消耗了约1个CPU，stess-test1消耗了约2个CPU，stress-test2消耗了约1个CPU
Tasks: 234 total,  10 running, 140 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s): 99.5 us,  0.5 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 16370272 total, 13632096 free,  1292680 used,  1445496 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used. 14850400 avail Mem 

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND 
 40349 root      20   0    7320    100      0 R 100.0  0.0   0:36.90 stress-test2
 40302 root      20   0    7320    100      0 R  62.7  0.0   0:22.43 stress-test1
 40299 root      20   0    7320    100      0 R  54.9  0.0   0:22.14 stress-test1
 40300 root      20   0    7320    100      0 R  39.2  0.0   0:23.71 stress-test1
 40301 root      20   0    7320    100      0 R  39.2  0.0   0:23.62 stress-test1
 40245 root      20   0    7320    100      0 R  28.4  0.0   0:16.52 stress
 40246 root      20   0    7320    100      0 R  25.5  0.0   0:16.27 stress
 40247 root      20   0    7320    100      0 R  22.5  0.0   0:16.09 stress
 40244 root      20   0    7320    100      0 R  21.6  0.0   0:16.04 stress

将test1和test2的request设置为0.1，limit设置4

 # 宿主机运行stress消耗4个CPU
 	./stress -c 4
 
 # test1启动单进程消耗四个CPU测试
 	./stress-test1 -c 4
 
 # test2单进程消耗一个CPU测试
	./stress-test2 -c 1

# 查看CPU进程消耗，可以发现stress=1.1个CPU，stress2拿到了1个CPU，stress-test1拿到了约1.7个CPU，说明在宿主机资源紧张的情况下，多进程pod能拿到更多的CPU资源
Tasks: 222 total,  10 running, 140 sleeping,   0 stopped,   3 zombie
%Cpu0  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  : 99.0 us,  1.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 16370272 total, 13660348 free,  1289136 used,  1420788 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used. 14860120 avail Mem 

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                  
 35928 root      20   0    7320     96      0 R  99.0  0.0   0:49.13 stress-test2 
 35699 root      20   0    7320     96      0 R  52.5  0.0   0:33.98 stress
 35904 root      20   0    7320     96      0 R  51.5  0.0   0:24.51 stress-test1
 35905 root      20   0    7320     96      0 R  44.6  0.0   0:25.86 stress-test1
 35902 root      20   0    7320     96      0 R  40.6  0.0   0:24.63 stress-test1
 35903 root      20   0    7320     96      0 R  38.6  0.0   0:25.77 stress-test1
 35697 root      20   0    7320     96      0 R  23.8  0.0   0:34.52 stress 
 35698 root      20   0    7320     96      0 R  21.8  0.0   0:34.05 stress
 35700 root      20   0    7320     96      0 R  21.8  0.0   0:34.25 stress

将test1和test2的request设置为1.5，limit设置4

 # 宿主机运行stress消耗4个CPU
 	./stress -c 4
 
 # test1启动单进程消耗四个CPU测试
 	./stress-test1 -c 4
 
 # test2单进程消耗一个CPU测试
	./stress-test2 -c 1

# 查看CPU进程消耗，stress=1CPU,stress-test1=1.9CPU,stress-test2=1CPU,可以发现stress-test2并未满足request
Tasks: 232 total,  10 running, 140 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  : 99.0 us,  1.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 16370272 total, 13622340 free,  1299036 used,  1448896 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used. 14845260 avail Mem 

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND                                                                                                                
 46417 root      20   0    7320    100      0 R 100.0  0.0   0:46.03 stress-test2
 46373 root      20   0    7320     96      0 R  59.4  0.0   0:26.35 stress-test1
 46370 root      20   0    7320     96      0 R  50.5  0.0   0:27.54 stress-test1
 46372 root      20   0    7320     96      0 R  40.6  0.0   0:27.65 stress-test1
 46371 root      20   0    7320     96      0 R  39.6  0.0   0:24.50 stress-test1
 46338 root      20   0    7320    100      0 R  27.7  0.0   0:17.54 stress
 46340 root      20   0    7320    100      0 R  27.7  0.0   0:17.46 stress 
 46339 root      20   0    7320    100      0 R  25.7  0.0   0:17.21 stress
 46337 root      20   0    7320    100      0 R  24.8  0.0   0:17.46 stress

request = limit

将test1和test2的request设置为1.5，limit设置1.5

 # 宿主机运行stress消耗4个CPU
 	./stress -c 4
 
 # test1启动单进程消耗四个CPU测试
 	./stress-test1 -c 4
 
 # test2单进程消耗一个CPU测试
	./stress-test2 -c 1

# 查看CPU消耗，stress=1.5个CPU，stress-test2=1个CPU，stress-test1=1.5个CPU
Tasks: 218 total,  11 running, 141 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu0  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu1  : 99.0 us,  1.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu2  :100.0 us,  0.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
%Cpu3  : 99.0 us,  1.0 sy,  0.0 ni,  0.0 id,  0.0 wa,  0.0 hi,  0.0 si,  0.0 st
KiB Mem : 16370272 total, 13623276 free,  1293412 used,  1453584 buff/cache
KiB Swap:        0 total,        0 free,        0 used. 14852812 avail Mem 

   PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND 
 51034 root      20   0    7320    100      0 R 100.0  0.0   2:14.14 stress-test2
 50990 root      20   0    7320     96      0 R  46.0  0.0   0:51.47 stress-test1
 50954 root      20   0    7320    100      0 R  44.0  0.0   0:57.17 stress
 50956 root      20   0    7320    100      0 R  40.0  0.0   0:57.68 stress
 50987 root      20   0    7320     96      0 R  38.0  0.0   0:53.83 stress-test1
 50989 root      20   0    7320     96      0 R  38.0  0.0   0:52.03 stress-test1
 50955 root      20   0    7320    100      0 R  32.0  0.0   0:56.37 stress
 50988 root      20   0    7320     96      0 R  32.0  0.0   0:50.74 stress-test1
 50953 root      20   0    7320    100      0 R  30.0  0.0   0:57.28 stress 
 
 CONTAINER ID   NAME                                                                                                    CPU %     MEM USAGE / LIMIT     MEM %     NET I/O   BLOCK I/O     PIDS
626d0818a06d   k8s_test2_test2_default_97f70ea9-f24e-4893-9a8f-be719fe32a13_0                                          100.12%   3.184MiB / 15.61GiB   0.02%     0B / 0B   0B / 0B       4
b62746e38859   k8s_test1_test1_default_58055750-b529-432a-87b1-5656a32d10d6_0                                          148.64%   3.258MiB / 15.61GiB   0.02%     0B / 0B   0B / 0B       10

总结

容器内如果存在多个进程，会存在低优先级抢占CPU的情况，导致主进程工作效率下降（解决办法：进行绑核处理）
在宿主机资源不紧张的情况下，k8s可以保证每个pod分配request资源，且能将资源限制在limit之下
在宿主机资源紧张的情况下，容器进程多的能抢占到更多的CPU，即使他们request与limit相同，且此时k8s无法保证一定让pod分配到指定request的资源

PHP环境搭建详细教程好看资源平台前端 php
PHP是一个流行的服务器端脚本语言，广泛用于Web开发。为了使PHP能够在本地或服务器上运行，我们需要搭建一个合适的PHP环境。本教程将结合最新资料，介绍在不同操作系统上搭建PHP开发环境的多种方法，包括Windows、macOS和Linux系统的安装步骤，以及本地和Docker环境的配置。1.PHP环境搭建概述PHP环境的搭建主要分为以下几类：集成开发环境：例如XAMPP、WAMP、MAMP，这
Day17笔记-高阶函数 ~在杰难逃~ Python 笔记 python 开发语言 pycharm 数据分析
高阶函数【重点掌握】函数的本质：函数是一个变量，函数名是一个变量名，一个函数可以作为另一个函数的参数或返回值使用如果A函数作为B函数的参数，B函数调用完成之后，会得到一个结果，则B函数被称为高阶函数常用的高阶函数：map(),reduce(),filter(),sorted()1.map()map(func,iterable)，返回值是一个iterator【容器，迭代器】func:函数iterab
docker igotyback eureka 云原生
Docker容器的文件系统是隔离的，但是可以通过挂载卷（Volumes）或绑定挂载（BindMounts）将宿主机的文件系统目录映射到容器内部。要查看Docker容器的映射路径，可以使用以下方法：查看容器配置：使用dockerinspect命令可以查看容器的详细配置信息，包括挂载的卷。例如：bashdockerinspect在输出的JSON格式中，查找"Mounts"部分，这里会列出所有的挂载信息
ArrayList 源码解析程序猿进阶 Java基础 ArrayList List java 面试性能优化架构设计 idea
ArrayList是Java集合框架中的一个动态数组实现，提供了可变大小的数组功能。它继承自AbstractList并实现了List接口，是顺序容器，即元素存放的数据与放进去的顺序相同，允许放入null元素，底层通过数组实现。除该类未实现同步外，其余跟Vector大致相同。每个ArrayList都有一个容量capacity，表示底层数组的实际大小，容器内存储元素的个数不能多于当前容量。当向容器中添
react-intl——react国际化使用方案苹果酱0567 面试题汇总与解析 java 开发语言中间件 spring boot 后端
国际化介绍i18n：internationalization国家化简称，首字母+首尾字母间隔的字母个数+尾字母，类似的还有k8s(Kubernetes)React-intl是React中最受欢迎的库。使用步骤安装#usenpmnpminstallreact-intl-D#useyarn项目入口文件配置//index.tsximportReactfrom"react";importReactDOMf
06选课支付模块之基于消息队列发送支付通知消息 echo 云清学成在线 java rabbitmq 消息队列支付通知学成在线
消息队列发送支付通知消息需求分析订单服务作为通用服务，在订单支付成功后需要将支付结果异步通知给其他对接的微服务，微服务收到支付结果根据订单的类型去更新自己的业务数据技术方案使用消息队列进行异步通知需要保证消息的可靠性即生产端将消息成功通知到服务端：消息发送到交换机-->由交换机发送到队列-->消费者监听队列，收到消息进行处理，参考文章02-使用Docker安装RabbitMQ-CSDN博客生产者确
《 C++ 修炼全景指南：四》揭秘 C++ List 容器背后的实现原理，带你构建自己的双向链表 Lenyiin 技术指南 C++修炼全景指南 c++list 链表 stl
本篇博客，我们将详细讲解如何从头实现一个功能齐全且强大的C++List容器，并深入到各个细节。这篇博客将包括每一步的代码实现、解释以及扩展功能的探讨，目标是让初学者也能轻松理解。一、简介1.1、背景介绍在C++中，std::list是一个基于双向链表的容器，允许高效的插入和删除操作，适用于频繁插入和删除操作的场景。与动态数组不同，list允许常数时间内的插入和删除操作，支持双向遍历。这篇文章将详细
Ubuntu18.04 Docker部署Kinship(Django)项目过程 Dante617
1Docker的安装https://blog.csdn.net/weixin_41735055/article/details/1003551792下载镜像dockerpullprogramize/python3.6.8-dlib下载的镜像里包含python3.6.8和dlib19.17.03启动镜像dockerrun-it--namekinship-p7777:80-p3307:3306-p55
docker from指令的含义_多个FROM-含义 weixin_39722188 docker from指令的含义
小编典典什么是基本图片？一组文件，加上EXPOSE端口ENTRYPOINT和CMD。您可以添加文件并基于该基础图像构建新图像，Dockerfile并以FROM指令开头：后面提到的图像FROM是新图像的“基础图像”。这是否意味着如果我neo4j/neo4j在FROM指令中声明，则在运行映像时，neo数据库将自动运行并且可在端口7474的容器中使用？仅当您不覆盖CMD和时ENTRYPOINT。但是图像
Dockerfile FROM 两个 redDelta
Docker相关视频讲解：什么是容器Docker介绍实现"DockerfileFROM两个"的步骤步骤表格步骤操作1创建一个Dockerfile文件2写入FROM指令3构建第一个镜像4创建第二个Dockerfile文件5写入FROM指令6构建第二个镜像7合并两个镜像操作步骤说明步骤1：创建一个Dockerfile文件使用任意文本编辑器创建一个名为Dockerfile的文件。登录后复制#Docker
Dockerfile命令详解之 FROM 清风怎不知意容器化 java 前端 javascript
许多同学不知道Dockerfile应该如何写，不清楚Dockerfile中的指令分别有什么意义，能达到什么样的目的，接下来我将在容器化专栏中详细的为大家解释每一个指令的含义以及用法。专栏订阅传送门https://blog.csdn.net/qq_38220908/category_11989778.html指令不区分大小写。但是，按照惯例，它们应该是大写的，以便更容易地将它们与参数区分开来。(引用
Dockerfile（1） - FROM 指令详解小菠萝测试笔记 docker python java cmd 大数据
FROM指明当前的镜像基于哪个镜像构建dockerfile必须以FROM开头，除了ARG命令可以在FROM前面FROM[--platform=][AS]FROM[--platform=][:][AS]FROM[--platform=][@][AS]小栗子FROMalpine:latest一个dockerfile可以有多个FROM可以有多个FROM来创建多个镜像，或区分构建阶段，将一个构建阶段作为另
2020年最新程序员职业发展路线指南，超详细！编程流川枫 11 编程语言程序员互联网 IT 职业
【文章来源微信公众号：每天学编程】01、程序员的特性技术出身的职场人特性很明显，与做市场、业务出身的职场人区别尤其明显。IT行业中常见的一些职场角色：老板、项目经理、产品经理、需求分析师、设计师、开发工程师、运维工程师等。开发工程师具有如下特征：1、逻辑思维清晰、严谨和细腻；但是有时不容易转弯，有些程序员容易较劲、钻牛角尖。2、性格偏内向、不善于沟通、表达和交际；但是在网络聊天工具上，有些显为幽默
【从问题中去学习k8s】k8s中的常见面试题（夯实理论基础）（二十八）向往风的男子 k8s 学习 kubernetes 容器
本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中：terraform_Aws学习零基础入门到最佳实战《k8》从问题中去学习k8s《docker学习》暂未更新《ceph学习》ceph日常问题解决分享《日志收集》ELK+各种中间件《运维日常》
leetcode 11. 盛最多水的容器 Source_Chang
leetcode核心思想：双指针，数字小的那个指针移动classSolution{public:intmaxArea(vector&height){intleft=0;intright=height.size()-1;intmaxArea=0;while(left
Kubernetes数据持久化看清所苡看轻 kubernetes(k8s)emptyDir HostPath pv pvc kubernetes
在k8s中，Volume（数据卷）存在明确的生命周期（与包含该数据卷的容器组（pod）相同）。因此Volume的生命周期比同一容器组（pod）中任意容器的生命周期要更长，不管容器重启了多少次，数据都被保留下来。当然，如果pod不存在了，数据卷自然退出了。此时，根据pod所使用的数据卷类型不同，数据可能随着数据卷的退出而删除，也可能被真正持久化，并在下次容器组重启时仍然可以使用。从根本上来说，一个数
leetcode刷题day13|二叉树Part01（递归遍历、迭代遍历、统一迭代、层序遍历）小冉在学习 leetcode 算法职场和发展
递归遍历思路：使用递归的方式比较简单。1、递归函数的传参：因为最后输出一个数组，所以需要传入根节点和一个容器，本来想写数组，但发现长度不能确定，所以选择list。2、终止条件：当访问的节点为空时，return3、递归函数的逻辑：先访问一个节点，递归访问其他节点144.二叉树的前序遍历代码如下：classSolution{publicListpreorderTraversal(TreeNoderoo
Kubernetes部署MySQL数据持久化沫殇-MS Kubernetes MySQL数据库 kubernetes mysql 容器
一、安装配置NFS服务端1、安装nfs-kernel-server：sudoapt-yinstallnfs-kernel-server2、服务端创建共享目录#列出所有可用块设备的信息lsblk#格式化磁盘sudomkfs-text4/dev/sdb#创建一个目录：sudomkdir-p/data/nfs/mysql#更改目录权限：sudochown-Rnobody:nogroup/data/nfs
Kubernetes的3种数据持久化方式 Seal^_^ 【云原生】容器化与编排技术持续集成 #Kubernetes kubernetes 容器云原生 EmptyDir 面试 HostPath
Kubernetes的3种数据持久化方式1.EmptyDir2.HostPath3.PersistentVolume(PV)TheBegin点点关注，收藏不迷路Kubernetes提供了几种数据持久化方式，以满足不同场景的需求：1.EmptyDir用途：临时数据存储，Pod内容器间共享。特点：生命周期与Pod相同，Pod删除时数据也删除。2.HostPath用途：访问宿主机特定文件或目录。特点：增
【Kubernetes】常见面试题汇总（十一） summer.335 Kubernetes kubernetes 容器云原生
目录33.简述Kubernetes外部如何访问集群内的服务？34.简述Kubernetesingress？35.简述Kubernetes镜像的下载策略？33.简述Kubernetes外部如何访问集群内的服务？（1）对于Kubernetes，集群外的客户端默认情况，无法通过Pod的IP地址或者Service的虚拟IP地址：虚拟端口号进行访问。（2）通常可以通过以下方式进行访问Kubernetes集群
k8s中Service暴露的种类以及用法听说唐僧不吃肉 K8S kubernetes 容器云原生
一、说明在Kubernetes中，有几种不同的方式可以将服务（Service）暴露给外部流量。这些方式通过定义服务的spec.type字段来确定。二、详解1.ClusterIP定义：默认类型，服务只能在集群内部访问。作用：通过集群内部IP地址暴露服务。示例：spec:type:ClusterIPports:-port:80targetPo
二十四、k8s 资源管理繁华依在 k8s kubernetes 容器云原生
目录一、资源配置范围管理LimitRange介绍1、LimitRange可以做什么：2、资源限制和请求的约束3、创建LimitsRange对象4、示例：创建一个pod5、测试用例测试1：测试2：测试3：二、资源服务质量管理（RequestsQos）1、Qos级别分类：1.1、Guaranteed：1.2、BestEffort：1.3、Burstable：2、Qos的工作特点3、示例三、资源配额管理
Kubernetes 自定义控制器开发 IT回忆录 Kubenetes kubernetes
目录前言一、CRD二、创建数据库表（Mysql）二、控制器开发1.使用kubernetes的examplecontroller模板2.在controller.go中新增数据表监听方法3.修改tools工具生成资源对象结构体定义这里记录开发k8s控制器的一般方式，controller开发主要使用k8s提供的client-go库进行。前言Controller监听集群内部资源对象的变化，编辑资源对象(增
用kubedam搭建的k8s证书过期处理方法我滴鬼鬼呀wks k8s 1024程序员节
kubeadm部署的k8s证书过期1、查看证书过期时间kubeadmalphacertscheck-expiration若证书已经过期无法试用kubectl命令建议修改服务器时间到未过期的时间段2、配置kube-controller-manager.yaml文件cat/etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yamlapiVersion:v
k8s证书过期问题处理 olina_qin kubernetes 容器云原生
k8s证书过期问题处理opensslx509-in/etc/kubernetes/pki/apiserver.crt-noout-dateskubeadmcertsrenewallsystemctlrestartkubeleopensslx509-in/etc/kubernetes/pki/apiserver.crt-noout-text|grep"NotAfter"cp/etc/kubernet
ruby和python哪个好学 hakesashou python基础知识 ruby python 开发语言
Ruby和python都挺好学的。建议学习Python，语法的话，Python相对更简洁。而且Python应用场合更广泛，运维、网站开发、数据处理、科学研究都可以。Ruby和Python十分相似，有很多共同点，但也有一些不同之外，以下是Python和Ruby的对比：1、Python和Ruby都是面向对象的语言，都是动态和灵活的。二者的主要区别在于他们解决问题的方式。Ruby提供了不同的方法，而Py
Kubernetes Ingress 控制器（Nginx）安装与使用教程农优影
KubernetesIngress控制器（Nginx）安装与使用教程kubernetes-ingressNGINXandNGINXPlusIngressControllersforKubernetes项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/kubernetes-ingress1.项目目录结构及介绍在nginxinc/kubernetes-ingress仓库中，
【K8s】专题十一：Kubernetes 集群证书过期处理方法行者Sun1989 Kubernetes kubernetes 云原生容器
本文内容均来自个人笔记并重新梳理，如有错误欢迎指正！如果对您有帮助，烦请点赞、关注、转发、订阅专栏！专栏订阅入口Linux专栏|Docker专栏|Kubernetes专栏往期精彩文章【Docker】（全网首发）KylinV10下MySQL容器内存占用异常的解决方法【Docker】（全网首发）KylinV10下MySQL容器内存占用异常的解决方法（续）【Docker】MySQL源码构建Docker镜
Java面试笔记记录6 今天背八股了吗 java 面试笔记
1.Spring是什么？特性？有哪些模块？Spring是一个轻量级、非入侵式的控制反转Ioc和面向切面AOP的框架。特性：1.Ioc和DISpring的核心就是一个大的工厂容器，可以维护所有对象的创建和依赖关系，Spring工厂用于生成Bean，并且管理Bean的生命周期，实现高内聚低耦合的设计理念。2.AOP编程Spring提供面向切面编程，可以方便实现对程序进行权限拦截、运行监控等切面功能。3
Docker学习十一：Kubernetes概述爱打羽球的程序猿 Docker学习系列 docker kubernetes 学习
一、Kubernetes简介2006年，Google提出了云计算的概念，当时的云计算领域还是以虚拟机为代表的云平台。2013年，Docker横空出世，Docker提出了镜像、仓库等核心概念，规范了服务的交付标准，使得复杂服务的落地变得更加简单，之后Docker又定义了OCI标准，Docker在容器领域称为事实的标准。但是，Docker诞生只是帮助定义了开发和交付标准，如果想要在生产环境中大批量的使
Dom 周华华 JavaScript html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
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王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者，罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术，这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说，学习的路是漫漫的，你必须做好充分的思想准备，如果半途而废还不如不要开始。这里，注
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网络编程Socket和ServerSocket简单的使用百合不是茶网络编程基础 IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去端口:用于计算机之间的通信每运行一个程序，系统会分配一个编号给该程序，作为和外界交换数据的唯一标识 0~65535 查看被使用的
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[毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列 comsci java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业，可以考虑来我们软件行业，做一名职业程序员。。。软件行业的开发工具中，对初学者最友好的就是JAVA语言了，网络上不仅仅有大量的
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导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
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k8s与docker关于CPU竞争测试

实验目的

Docker

测试环境

测试代码

容器单个CPU消耗测试

容器nice优先级测试

绑定CPU nice优先级测试

单进程CPU竞争测试

多进程CPU竞争测试

总结

K8S测试

pod nice测试

request != limit

request = limit

总结

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