深入剖析Kubernetes-容器基础（二）

    首先，既然容器只是运行在宿主机上的一种特殊的进程，那么多个容器之间使用的就还是同一个宿主机的操作系统内核。
    尽管你可以在容器里通过 Mount Namespace 单独挂载其他不同版本的操作系统文件，比如 CentOS 或者 Ubuntu，但这并不能改变共享宿主机内核的事实。这意味着，如果你要在 Windows 宿主机上运行 Linux 容器，或者在低版本的 Linux 宿主机上运行高版本的 Linux 容器，都是行不通的。
    在介绍完容器的“隔离”技术之后，我们再来研究一下容器的“限制”问题。
    也许你会好奇，我们不是已经通过 Linux Namespace 创建了一个“容器”吗，为什么还需要对容器做“限制”呢？
    还是以 PID Namespace 为例，来给你解释这个问题。
    虽然容器内的第 1 号进程在“障眼法”的干扰下只能看到容器里的情况，但是宿主机上，它作为第 100 号进程与其他所有进程之间依然是平等的竞争关系。这就意味着，虽然第 100 号进程表面上被隔离了起来，但是它所能够使用到的资源（比如 CPU、内存），却是可以随时被宿主机上的其他进程（或者其他容器）占用的。当然，这个 100 号进程自己也可能把所有资源吃光。这些情况，显然都不是一个“沙盒”应该表现出来的合理行为。
    而 Linux Cgroups 就是 Linux 内核中用来为进程设置资源限制的一个重要功能。Linux Cgroups 的全称是 Linux Control Group。它最主要的作用，就是限制一个进程组能够使用的资源上限，包括 CPU、内存、磁盘、网络带宽等等。
    在 Linux 中，Cgroups 给用户暴露出来的操作接口是文件系统，即它以文件和目录的方式组织在操作系统的 /sys/fs/cgroup 路径下。在 Ubuntu 16.04 机器里（linux 3.10 内核以上），我可以用 mount 指令把它们展示出来，这条命令是：

$ mount -t cgroup 
cpuset on /sys/fs/cgroup/cpuset type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuset)
cpu on /sys/fs/cgroup/cpu type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpu)
cpuacct on /sys/fs/cgroup/cpuacct type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuacct)
blkio on /sys/fs/cgroup/blkio type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,blkio)
memory on /sys/fs/cgroup/memory type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,memory)

它的输出结果，是一系列文件系统目录。如果你在自己的机器上没有看到这些目录，请升级内核。
    可以看到，在 /sys/fs/cgroup 下面有很多诸如 cpuset、cpu、 memory 这样的子目录，也叫子系统。这些都是我这台机器当前可以被 Cgroups 进行限制的资源种类。而在子系统对应的资源种类下，你就可以看到该类资源具体可以被限制的方法。比如，对 CPU 子系统来说，我们就可以看到如下几个配置文件，这个指令是：

$ ls /sys/fs/cgroup/cpu
cgroup.clone_children cpu.cfs_period_us cpu.rt_period_us  cpu.shares notify_on_release
cgroup.procs cpu.cfs_quota_us  cpu.rt_runtime_us cpu.stat  tasks

    如果熟悉 Linux CPU 管理的话，你就会在它的输出里注意到 cfs_period 和 cfs_quota 这样的关键词。这两个参数需要组合使用，可以用来限制进程在长度为 cfs_period 的一段时间内，只能被分配到总量为 cfs_quota 的 CPU 时间。
而这样的配置文件又如何使用呢？
你需要在对应的子系统下面创建一个目录，比如，我们现在进入 /sys/fs/cgroup/cpu 目录下：

root@ubuntu:/sys/fs/cgroup/cpu$ mkdir container
root@ubuntu:/sys/fs/cgroup/cpu$ ls container/
cgroup.clone_children cpu.cfs_period_us cpu.rt_period_us  cpu.shares notify_on_release
cgroup.procs      cpu.cfs_quota_us  cpu.rt_runtime_us cpu.stat  tasks

这个目录就称为一个“控制组”。你会发现，操作系统会在你新创建的 container 目录下，自动生成该子系统对应的资源限制文件。
现在，我们在后台执行这样一条脚本：

$ while : ; do : ; done &
[1] 22169

显然，它执行了一个死循环，可以把计算机的 CPU 吃到 100%，根据它的输出，我们可以看到这个脚本在后台运行的进程号（PID）是 22169。
这样，我们可以用 top 指令来确认一下 CPU 有没有被打满：

$ top
%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

在输出里可以看到，CPU 的使用率已经 100% 了（%Cpu0 :100.0 us）。
而此时，我们可以通过查看 container 目录下的文件，看到 container 控制组里的 CPU quota 还没有任何限制（即：-1），CPU period 则是默认的 100 ms（100000 us）：

$ cat /sys/fs/cgroup/cpu/container/cpu.cfs_quota_us 
-1
$ cat /sys/fs/cgroup/cpu/container/cpu.cfs_period_us 
100000

接下来，我们可以通过修改这些文件的内容来设置限制。
比如，向 container 组里的 cfs_quota 文件写入 20 ms（20000 us）：

$ echo 20000 > /sys/fs/cgroup/cpu/container/cpu.cfs_quota_us

结合前面的介绍，你应该能明白这个操作的含义，它意味着在每 100 ms 的时间里，被该控制组限制的进程只能使用 20 ms 的 CPU 时间，也就是说这个进程只能使用到 20% 的 CPU 带宽。
接下来，我们把被限制的进程的 PID 写入 container 组里的 tasks 文件，上面的设置就会对该进程生效了：

$ echo 22169 > /sys/fs/cgroup/cpu/container/tasks 

我们可以用 top 指令查看一下：

$ top
%Cpu0 : 20.3 us, 0.0 sy, 0.0 ni, 79.7 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st

可以看到，计算机的 CPU 使用率立刻降到了 20%（%Cpu0 : 20.3 us）。
除 CPU 子系统外，Cgroups 的每一个子系统都有其独有的资源限制能力，比如：
blkio，为​​​块​​​设​​​备​​​设​​​定​​​I/O 限​​​制，一般用于磁盘等设备；
cpuset，为进程分配单独的 CPU 核和对应的内存节点；
memory，为进程设定内存使用的限制。
Linux Cgroups 的设计还是比较易用的，简单粗暴地理解呢，它就是一个子系统目录加上一组资源限制文件的组合。而对于 Docker 等 Linux 容器项目来说，它们只需要在每个子系统下面，为每个容器创建一个控制组（即创建一个新目录），然后在启动容器进程之后，把这个进程的 PID 填写到对应控制组的 tasks 文件中就可以了。
而至于在这些控制组下面的资源文件里填上什么值，就靠用户执行 docker run 时的参数指定了，比如这样一条命令：

$ docker run -it --cpu-period=100000 --cpu-quota=20000 ubuntu /bin/bash

在启动这个容器后，我们可以通过查看 Cgroups 文件系统下，CPU 子系统中，“docker”这个控制组里的资源限制文件的内容来确认：

$ cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/5d5c9f67d/cpu.cfs_period_us 
100000
$ cat /sys/fs/cgroup/cpu/docker/5d5c9f67d/cpu.cfs_quota_us 
20000

这就意味着这个 Docker 容器，只能使用到 20% 的 CPU 带宽。

总结
    详细介绍了容器在做好了隔离工作之后，又如何通过 Linux Cgroups 实现资源的限制，并通过一系列简单的实验，模拟了 Docker 项目创建容器限制的过程。
    通过以上讲述，你现在应该能够理解，一个正在运行的 Docker 容器，其实就是一个启用了多个 Linux Namespace 的应用进程，而这个进程能够使用的资源量，则受 Cgroups 配置的限制。
    这也是容器技术中一个非常重要的概念，即：容器是一个“单进程”模型。
    由于一个容器的本质就是一个进程，用户的应用进程实际上就是容器里 PID=1 的进程，也是其他后续创建的所有进程的父进程。这就意味着，在一个容器中，你没办法同时运行两个不同的应用，除非你能事先找到一个公共的 PID=1 的程序来充当两个不同应用的父进程，这也是为什么很多人都会用 systemd 或者 supervisord 这样的软件来代替应用本身作为容器的启动进程。
另外，跟 Namespace 的情况类似，Cgroups 对资源的限制能力也有很多不完善的地方，被提及最多的自然是 /proc 文件系统的问题。
    众所周知，Linux 下的 /proc 目录存储的是记录当前内核运行状态的一系列特殊文件，用户可以通过访问这些文件，查看系统以及当前正在运行的进程的信息，比如 CPU 使用情况、内存占用率等，这些文件也是 top 指令查看系统信息的主要数据来源。
    但是，你如果在容器里执行 top 指令，就会发现，它显示的信息居然是宿主机的 CPU 和内存数据，而不是当前容器的数据。
造成这个问题的原因就是，/proc 文件系统并不知道用户通过 Cgroups 给这个容器做了什么样的资源限制，即：/proc 文件系统不了解 Cgroups 限制的存在。
    在生产环境中，这个问题必须进行修正，否则应用程序在容器里读取到的 CPU 核数、可用内存等信息都是宿主机上的数据，这会给应用的运行带来非常大的困惑和风险。这也是在企业中，容器化应用碰到的一个常见问题，也是容器相较于虚拟机另一个不尽如人意的地方。

感谢三橙扫码挪车支持

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