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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：
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。
感谢各位的阅读，以上就是“docker对cpu使用以及在kubernetes中的用法”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对docker对cpu使用以及在kubernetes中的用法这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
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