12.3 控制组

12.3 控制组

控制组 (Cgroups) 是 Linux 内核提供的另一种关键机制，主要用于资源的限制和审计。

12.3.1 什么是控制组

控制组（Control Groups，简称 cgroups）是 Linux 内核的一个特性，用于 限制、记录和隔离 进程组的资源使用（CPU、内存、磁盘 I/O、网络等）。

核心作用：让多个容器公平共享宿主机资源，防止单个容器耗尽系统资源。

flowchart LR
    subgraph NoLimit ["无 cgroups 限制"]
        direction TB
        subgraph HostRes1 ["宿主机资源"]
            A["容器 A<br/>占用所有<br/>内存和 CPU"]
            B["容器 B、C 饥饿"]
        end
    end

    subgraph Limit ["有 cgroups 限制"]
        direction TB
        subgraph HostRes2 ["宿主机资源"]
            direction LR
            C_A["A<br/>1GB<br/>2核"]
            C_B["B<br/>1GB<br/>1核"]
            C_C["C<br/>1GB<br/>1核"]
        end
    end

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12.3.2 cgroups 的历史

时间	事件
2006	Google 工程师提出 “process containers” 概念
2007	为避免与 Linux 容器概念混淆，更名为 “control groups” (cgroups)
2008	Linux 2.6.24（2008 年 1 月）正式合并 cgroups v1
2016	Linux 4.5 引入 cgroups v2
现在	Docker 在宿主机支持 cgroups v2 时会自动使用 v2，否则回退到 v1

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12.3.3 cgroups 可以限制的资源

资源类型	子系统	说明
CPU	cpu, cpuset	CPU 使用时间和核心分配
内存	memory	内存使用上限和 swap
块设备 I/O	blkio	磁盘读写速度限制
网络	net_cls, net_prio	网络带宽优先级
进程数	pids	限制进程/线程数量

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12.3.4 Docker 中的资源限制

Docker 提供了丰富的参数来配置容器的资源限制，主要包括内存、CPU、磁盘 I/O 等。

内存限制

## 限制容器最多使用 512MB 内存

$ docker run -m 512m myapp

## 限制内存 + swap

$ docker run -m 512m --memory-swap 1g myapp

## 软限制（超过时警告，不会 OOM Kill）

$ docker run --memory-reservation 256m myapp

参数	说明
-m / --memory	硬限制（超过会 OOM Kill）
--memory-swap	内存 + swap 总限制
--memory-reservation	软限制（内存竞争时生效）
--oom-kill-disable	禁用 OOM Killer（谨慎使用）

CPU 限制

## 限制使用 1.5 个 CPU 核心

$ docker run --cpus=1.5 myapp

## 限制使用 CPU 0 和 1

$ docker run --cpuset-cpus="0,1" myapp

## 设置 CPU 使用权重（相对值，默认 1024）

$ docker run --cpu-shares=512 myapp

参数	说明
--cpus	限制 CPU 核心数（如 1.5）
--cpuset-cpus	绑定到特定 CPU 核心
--cpu-shares	CPU 时间片权重（相对值）
--cpu-period / --cpu-quota	精细控制 CPU 配额

磁盘 I/O 限制

## 限制设备写入速度为 10MB/s

$ docker run --device-write-bps /dev/sda:10mb myapp

## 限制设备读取速度

$ docker run --device-read-bps /dev/sda:10mb myapp

## 限制 IOPS

$ docker run --device-write-iops /dev/sda:100 myapp

进程数限制

## 限制最多 100 个进程

$ docker run --pids-limit=100 myapp

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12.3.5 查看容器资源使用

## 实时监控所有容器的资源使用

$ docker stats
CONTAINER ID   NAME    CPU %   MEM USAGE / LIMIT   MEM %   NET I/O        BLOCK I/O
abc123         web     0.50%   45.5MiB / 512MiB    8.89%   1.2kB / 0B     0B / 0B
def456         db      2.30%   256MiB / 1GiB       25.00%  5.6kB / 3.2kB  4.1MB / 2.3MB

## 查看特定容器

$ docker stats mycontainer

## 查看容器的 cgroup 配置

$ docker inspect mycontainer --format '{{json .HostConfig}}' | jq

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12.3.6 资源限制的效果

内存超限

## 启动限制 100MB 内存的容器

$ docker run -m 100m stress --vm 1 --vm-bytes 200M

## 容器会被 OOM Killer 杀死

$ docker ps -a
CONTAINER ID   STATUS                      NAMES
abc123         Exited (137) 5 seconds ago  hopeful_darwin

## 137 = 128 + 9，表示被 SIGKILL（9） 杀死

...

CPU 限制验证

## 不限制 CPU

$ docker run --rm stress --cpu 4

## 占满所有 CPU

## 限制为 1 个核心

$ docker run --rm --cpus=1 stress --cpu 4

## 只能使用约 100% CPU（1 个核心）

...

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12.3.7 cgroups v1 vs v2

特性	cgroups v1	cgroups v2
层级结构	多层级（每个资源单独）	统一层级
管理复杂度	复杂	简化
资源分配	基于层级	基于子树
PSI（压力监控）	❌	✅
rootless 容器	部分支持	完整支持

Docker 对 cgroups v2 的支持

Docker 20.10+ 开始支持 cgroups v2（如果系统支持），提供更好的性能和资源隔离。cgroup 驱动可以通过 Docker 守护进程配置文件 /etc/docker/daemon.json 的 exec-opts 配置项指定：

{
  "exec-opts": ["native.cgroupdriver=systemd"]
}

native.cgroupdriver 仅支持 systemd 和 cgroupfs 两个取值；若不指定，cgroup v1 主机默认使用 cgroupfs，带 systemd 的 cgroup v2 主机默认使用 systemd。重启 Docker 守护进程后生效。

检查系统使用的版本

## 查看 cgroup 版本

$ mount | grep cgroup
cgroup2 on /sys/fs/cgroup type cgroup2 (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime)

## 如果显示 cgroup2 表示 v2

## 或者

$ cat /proc/filesystems | grep cgroup
nodev   cgroup
nodev   cgroup2

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12.3.8 在 Compose 中设置限制

在 Compose 中设置限制配置如下：

services:
  web:
    image: nginx
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '0.5'
          memory: 512M
        reservations:
          cpus: '0.25'
          memory: 256M

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12.3.9 最佳实践

在使用 Cgroups 限制资源时，遵循一些最佳实践可以避免潜在的问题。

1. 始终设置内存限制

## 防止 OOM 影响宿主机

$ docker run -m 1g myapp

2. 为关键应用设置 CPU 保证

$ docker run --cpus=2 --cpu-shares=2048 critical-app

3. 监控资源使用

## 配合 Prometheus + cAdvisor 监控

$ docker run -d --name cadvisor \
    -v /:/rootfs:ro \
    -v /var/run:/var/run:ro \
    -v /sys:/sys:ro \
    -v /var/lib/docker:/var/lib/docker:ro \
    ghcr.io/google/cadvisor

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