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Docker容器CPU、memory资源限制

背景 在使用 docker 运行容器时,默认的情况下,docker没有对容器进行硬件资源的限制,当一台主机上运行几百个容器,这些容器虽然互相隔离,但是底层却使用着相同的 CPU、内存和磁盘资源。 如果不对容器使用的资源进行限制,那么容器之间会互相影响,小的来说会导致容器资源使用不公平;大的来说,可能会导致主机和集群资源耗尽,服务完全不可用。 正如使用内核的 namespace 来做容器之间的隔离,docker 也是通过内核的 cgroups 来做容器的资源限制;包括CPU、内存、磁盘三大方面,基本覆盖了常见的资源配额和使用量控制。 cpu:使用调度程序为cgroup任务提供cpu的访问。 cpuacct:产生cgroup任务的cpu资源报告。 对 CPU 资源的限制方式也和 cgroups 相同。Docker 提供的 CPU 资源限制选项可以在多核系统上限制容器能利用哪些 vCPU。

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linux rsyslogd cpu占用资源过高

1 简介 最近有几次,linux centos 7 服务停了后,重启,再起一些应用后,查看top后,rsyslogd cpu占用率高问题, 先说我这块怀疑导致的原因吧。 2 现象 阿里云ecs的rsyslogd从平时的1%cpu都用不到暴涨到98.87%, 导致业务进程资源紧张,响应很慢; image.png 3 根本原因 查看rsyslog输出的日志/var/log 4.2 停掉服务 # 第一步:重启rsyslog 服务,发现 进程cpu 占用率依旧高达99%,采取 第二种方案 [root@hadoop2 ~]# systemctl restart rsyslog

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    docker容器的CPU资源限制

    准备 过程 运行容器 压力测试(尽量超载): 测试 总结 准备 centos7 docker平台 stress命令(模拟CPU负载) 用到docker参数--cpu-period(周期),--cpu-quota (配额)单位是微秒;1秒=1000毫秒,1毫秒=1000微秒,1秒=1000000微秒 过程 运行容器 (限制容器CPU占用比重为500 000/1 000 000=50%;1秒内最多使用0.5秒的CPU ;最多不超过一个内核的50%) [root@server ~]# docker run -dit --name centos1 --cpu-period=1000000 --cpu-quota=500000 , 0 io, 0 vm, 0 hdd 同时查看该容器的CPU资源占用: [root@server ~]# docker stats centos1 CONTAINER CPU % 例如:1秒内可以使用0.5秒的CPU,等同于可以使用一个内核的50%;1秒内可以使用2秒的CPU,则是两个内核。 限制内核数为quota/period=n。

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    用 NodeJS 充分利用多核 CPU资源

    介绍 单个 Node.js 程序的实例仅在一个线程上运行,因此无法充分利用 CPU 的多核系统。有时你可能需要启动 Node.js 进程集群来利用本地计算机或生产服务器上的每个 CPU 内核。 在多个 CPU 核心上运行服务器 在本节中,我们会把 Express 服务器运行在 CPU 的多个核心上! 为了帮助我们实现这一目标,我们将使用Node.js模块 OS 和 Cluster 。 我们创建一个了 if...else语句,用 clusterWorkerSize 值检查 CPU 是否有多个核。如果 CPU 数量大于 1,我们就继续创建集群。 如果你的计算机有 2 个 CPU 核,则将会创建该程序的 2 个实例。 现在你有了一个能够在多核 CPU 上运行的 HTTP 服务器! 结论 cluster 模块使我们能够轻松创建子进程,从而为 Node.js 提供了使用 CPU 所提供的全部功能所急需的功能。

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    浅谈Linux cgroup机制与YARN的CPU资源隔离

    好在Hadoop 2.2版本之后,YARN通过利用Linux系统的cgroup机制支持了CPU资源隔离。本文先简单看看cgroup,然后分析一下YARN的CPU资源隔离的方案。 20 0 123356 4476 1952 R 29.9 0.0 1:54.17 python YARN CPU资源隔离实现 要启用YARN的CPU资源隔离,就得在yarn-site.xml 越小,可利用的CPU资源就越多。 由上面的分析我们可以看出,cpu.share方式相当于"soft limit",用于控制Container使用CPU资源的下限,并且更加灵活,总体资源利用率高,但无法完全避免不稳定因素。 而cpu.cfs_period_us+cfs_quota_us方式相当于"hard limit",严格限制了Container使用CPU资源的上限,显然更加稳定,但是在低负载的场景下,CPU资源就会被浪费

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    关于JVM CPU资源占用过高的问题排查

    /test-threads.jar com.spiro.Main 二、现象:     通过top命令查看当前CPU情况 ?      可以看到有个java进程占用CPU过高,下面来排查是什么线程的什么代码导致CPU过高。 三、步骤     先获得PID为2023,上图可以看到,或者通过jps命令获取。 可以看到两个CPU占用较高的线程,记下PID 2033和2034 ( 此处的PID即为线程ID标识) ,将其从十进制转成十六进制表示,可通过windows自带的计算器来转。

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    资源 | CPU实时人脸检测,各种朝向都逃不过

    他们最近放出了该项研究的源代码,并表示这种人脸检测模型可以在 CPU 上快速进行实时推断。本文介绍了这种具有旋转不变性的神经网络,并展示了对应的 CPU 实时人脸检测项目。 此外,每一个校准步骤可以简单地旋转-90°、90°和 180°,因此额外的计算量非常低,这也就是为什么该检测项目能在 CPU 上实时运行的重要原因。 此外,这种方法同样有非常小的计算量,该 GitHub 项目表示它甚至可以在 CPU 上实时检测人脸。 这些检测器分别在带有 3.4GHz CPU 和 GTX Titan X GPU 的台式电脑上进行测试,速度测试结果与召回率都展示在下表,更详细的内容请查看原论文。

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    openEuler 21.03 特性解读 | CPU 共享资源隔离的利器 - MPAM

    RDT[2]技术后的另一个针对 CPU 访存系统资源隔离的全新特性倍受关注,相比其他架构的类似特性,Arm64 架构下的 MPAM 特性采用全新的确定性流控方式,控制手段更加丰富,控制对象覆盖更广,目前在鲲鹏服务器上的应用取得了良好的结果 MPAM 是 Arm Architecture v8.4 的 Extension 特性,其目的是用于解决服务器系统中,混部不同类型业务时,由于 CPU 访存过程中共享资源的竞争带来的某些关键应用性能下降或者系统整体性能下降的问题 spec CPU 2006 测试 选用 spec CPU 2006 omnet 测试套和 spec CPU 2006 milc,分析 Cache 干扰:cpu+内存型业务混合部署场景下,通过 CPBM 图 11 内存大页和 MPAM Cache 隔离测试网络转发业务[9] 开放生态 资源隔离是 OS 中非常重要的一个组成部分,针对 cpu 核访存侧的隔离技术又是资源隔离中的一个重要组成部分,如何规划好未来对内存系统资源的高效使用 ,并增加通用资源调度引擎处理针对不同场景下的资源动态调控问题,按照部署业务的层级整合和编排共享资源的使用,方便用户部署业务和整合系统资源分配。

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    Oracle 12c系列(四)|资源隔离之IO、内存、CPU

    作者 姚崇 出品 沃趣技术 服务器主机提供IO、内存、CPU、存储空间等资源为数据库使用,Oracle使用Flex Diskgroup为数据库提供存储空间并做了相应的资源隔离。 下面我们来看下Oracle是如何为不同的PDB做IO、内存、CPU限制的。 一、IO 资源隔离 12cR2中,引入了两个参数MAX_IOPS和MAX_MBPS来限制PDB的物理IO。 三、CPU资源隔离 数据库中,不同的PDB对主机CPU资源使用要求不同,那么我们就可以使用CDB resourceplans来管理不同pdb对CPU资源的使用。 丨CDB Resource Plans PDB数量很多的情况下,使用这种CDB级别的资源计划对每个PDB进行资源限制会很麻烦。 资源的限制。

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    WPF中的一个bug造成CPU资源拉满

    计算机虽然有精度限制,但这个问题所需要计算量非常大,因此会造成渲染线程使得CPU直接拉满。 sender, MouseEventArgs e) { Test.InvalidateVisual(); } } 运行上述代码,并且鼠标在窗体内华东,我们在任务管理器中可以看到CPU

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    服务器资源监控脚本(钉钉告警——CPU、内存、磁盘等)

    ## #Author: bboy枫亭 #Last modified: 2021-08-06 ############################################## #获取cpu Dingding_Url}" -H 'Content-Type: application/json' -d " { 'msgtype': 'text', 'text': {'content': 'exd资源监控 \n资源耗尽警告! \n巡查时间:${Date_time}\nIP地址:${IP_addr}\n资源状况如下:\n【CPU可用:${cpuUsage}%】\n【磁盘使用率:${diskUsage}%】\n【内存使用率:${

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    混部之殇-论云原生资源隔离技术之CPU隔离(一)

    技术挑战 如前面所说,混部场景中,底层资源隔离技术至关重要,其中的“资源”,整体上分为4个大类: CPU Memory IO 网络 本文聚焦于 CPU 隔离技术,主要分析在 CPU 隔离层面的技术难点、 CPU隔离 前面说的4类资源中,CPU 资源隔离可以说是最基础的隔离技术。 一方面,CPU 是可压缩(可复用)资源,复用难度相对较低,Upstream的解决方案可用性相对较好;另一方面,CPU 资源与其他资源关联性较强,其他资源的使用(申请/释放)往往依赖于进程上下文,间接依赖于 CPU 资源。 因此,CPU 隔离的效果也会间接影响其他资源的隔离效果,CPU 隔离是最核心的隔离技术。

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    简单理解k8s资源限制参数中cpu计量单位

    一、参数说明 requests:代表容器启动请求的资源限制,分配的资源必须要达到此要求。 limits:代表最多可以请求多少资源。 单位m:CPU的计量单位叫毫核(m)。 一个节点的CPU核心数量乘以1000,得到的就是节点总的CPU总数量。如,一个节点有两个核,那么该节点的CPU总量为2000m。 二、下面以两个CPU核心举例: 示例一: resources: requests: cpu: 50m #等同于0.05 memory: 512Mi limits: cpu: 100m #等同于0.1 memory: 1Gi 含义:该容器启动时请求50/2000的核心(2.5%)并且允许最多使用100/2000核心(5%)。 0.05个核除总核数量2就是2.5%了,0.1个核除总核数就2是5% 示例二: resources: requests: cpu: 100m #等同于0.1 memory:

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    资源 | 只需1200美元,打造家用型深度学习配置(CPU+GTX 1080)

    社交新闻站点 Reddit 用户 polaryon 在机器学习板块发起了一个讨论,展示了自己如何用 1200 美元打造一款家用型深度学习配置的全过程,其中英伟达 GPU GTX 1080 占用了一半的预算;在 CPU 方面,polaryon 有多个选择:英特尔的新一代 CPU Core i5 与旧一代 CPU Xeon 2670,并讨论了使用后者的优势与劣势。 在等待到货时,我一直在思考一个问题:什么样的 CPU 最符合我的需求。鉴于我还是学生,我尽力把预算控制在 1200 美元以内,其中一半预算已经花在了 GPU 上。 我阅读了大量资料(主要来自 Tim Dettmers 令人惊奇的博客),资料中说 CPU 对深度学习没有那么重要,但是我运行的其他代码,比如预处理、增强、分析等,仍然需要用到 CPU。 下面的方案包括一个新一代的标准 CPU,我认为它能很好地完成工作。但是,它不能扩展,最多只有 16 个 PCIe 通道。另一方面,我可以选择有 40 个 PCIe 通道的旧一代 Xeon,如下表所示。

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    cpu-pining CPU绑定

    既然我们的操作系统还有CPU特性都采用了NUMA架构,那么我们完全可以通过调整KVM对应的NUMA关系来达到KVM CPU这方面的优化。这里,我们一般是通过CPU绑定的方法来做相关操作的。 这个虚拟机是2个vCPU 双核的,然后都是跑在了物理机的CPU8上,使用的时间是2964.6s。 最后一个是CPU的亲和性,这个yyyyy 表示的是使用的物理CPU内部的逻辑核,一个y就代表其中一个CPU逻辑核。全部是y ,那么说明这台物理机的24个CPU核,这个CPU都能调度使用。 我们可以看到目前这个虚拟机0-23的CPU它都能调度使用 那么以上就是查看虚拟机CPU NUMA调度的信息,如果我们要把虚拟机绑定到固定的CPU上,我们就要做以下操作: # virsh emulatorpin 这里要注意的是,你把虚拟机用reboot重启,这个绑定配置还是生效的,但是你shutdown的话,CPU绑定的效果会失效。

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    汇编语言从入门到精通-2CPU资源和存储器

    CPU资源和存储器  在汇编语言中,需要访问的硬件资源主要有:CPU内部资源、存储器和IO端口。 2.1 寄存器组  寄存器是CPU内部重要的数据存储资源,是汇编程序员能直接使用的硬件资源之一。由于寄存器的存取速度比内存快,所以,在用汇编语言编写程序时,要尽可能充分利用寄存器的存储功能。   由于16位32位CPU是微机CPU的两个重要代表,所以,在此只介绍它们内部寄存器的名称及其主要功能。 ( SP、BP );1个指令指针寄存器( IP );1个标志寄存器( Flags );4个段寄存器(ES、CS、SS、DS );2、 32位寄存器组32位CPU除了包含了先前CPU的所有寄存器,并把通用寄存器 2、段寄存器的引用  32位CPU内有6个段寄存器,程序在某一时刻可访问6个不同的段。

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    资源 | 如何利用VGG-16等模型在CPU上测评各深度学习框架

    选自GitHub 机器之心编译 参与:蒋思源、刘晓坤 本项目对比了各深度学习框架在 CPU 上运行相同模型(VGG-16 和 MobileNet)单次迭代所需要的时间。 若再加上随机生成的权重,那么整个测试仅仅能测试各深度学习框架的在 CPU 上运行相同模型的时间。 以下分别展示了 20 次迭代(有点少)的平均运行时间和标准差,其中每种模型是否使用了 MKL 等 CPU 加速库也展示在结果中。 以下展示了 MobileNet 的加速情况,令人惊讶的是 TensorFlow 使用 MKL CPU 加速库却令单次平均迭代时间增多了。 ? 以上是作者在 CPU 上运行与测试各个深度学习框架的结果,其中我们还是用了 mkl 等 CPU 加速库。以下是作者使用的各个深度学习框架训练 VGG-16 和 MobileNet 的代码。

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    Oracle HowTo:如何快速杀死占用过多资源(CPU,内存)的数据库进程

    | Blog首页 | Oracle HowTo:如何在Oracle10g中启动和关闭OEM » ---- 很多时候由于异常或程序错误会导致个别进程占用大量系统资源,需要结束这些进程,通常可以使用以下命令 Kill进程: alter system kill session 'sid,serial#'; 但是此命令释放资源极为缓慢,具体可以参考:Oracle中Kill session的研究. 为了更快速的释放资源,通常我们使用如下步骤来Kill进程: 1.首先在操作系统级kill进程 2.在数据库内部kill session 这样通常可以快速中止进程,释放资源

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    CPU简介

    最近阅读了一些关于CPU的资料,自感收获颇丰。本文算是读后感,整理出来和大家分享。 CPU Pipeline 严格讲我不是CS专业,不清楚CS本科是否需要学习CPU架构。 程序员应该了解编译器常见的优化选项,这个好处是编译阶段,可以提供足够多的资源和时间,编译器可以针对整段代码认真分析。但这种方案不可能做到准确的预测未来。 这种策略的好处是动态的,同样的程序,不需重编译,自动新CPU的性能提升,但提高的CPU的逻辑复杂度。 另一种则是运行时策略,比如记录上一次执行的分支,或者引用计数,作为预判的依据等,因此,需要占据一点芯片资源,随着流水线深度的加大,mispredict的可能性也加大。 因此,现代处理器分配更多的硬件资源来进行分支预测,比如不同分支间的关联,历史记录,多分支预测等,但即便如此,准确度只能达到95%。

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