在 Docker Compose 中设置 CPU 限制

Question

我有一个本地服务器，我想在其中部署许多微服务。我正在使用 docker-compose 文件来声明所有服务，并希望设置 cpu 限制。我参考下面的文档： https: //docs.docker.com/compose/compose-file/ 我的 docker compose 文件如下：

version: "3.7"
services:
  redis:
    image: redis:alpine
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '2'
          memory: 256M
        reservations:
          cpus: '0.25'
          memory: 64M
  service1:
    image: service1 image
    deploy:
      resources:
        limits:
          cpus: '2'
          memory: 512M
        reservations:
          cpus: '0.25'
          memory: 64M

...

我对计算 cpu 限制感到困惑。例如cpu是8核。有20个微服务。有什么方法可以计算每个服务的 cpu 限制吗？或者有什么公式可以做到这一点？

----- 更新 ------ 为了更清楚，我的要点是 CPU 限制。这是因为如果一个微服务的 CPU 使用该微服务 80% 的 CPU，我想发送警报。如果我不设置cpu限制，微服务CPU使用率真的会和主机CPU使用率一样吗？我不使用 Docker 的 Swarn，只使用 Docker。

任何想法都非常感激。

谢谢，

Answer 1

欢迎来到 2022 年。我使用的是 docker-compose 版本 1.29，yaml 版本为 3.9

如果我将 yml 文件设置如下：

version: '3.9'

services:

    astro-cron:
        build: ./cron
        image: astro-cron
        restart: unless-stopped
        volumes:
          - /home/docker-sync/sites/com/cron:/astro/cron
        environment:
          - TZ=America/Phoenix
        mem_limit: 300m
        mem_reservation: 100m
        cpus: 0.3

它很好地将容器 cpu 限制为机器的 30%。如果超出内存限制，容器将被终止，容器将自动重新启动。

cpu 限制不会杀死任何东西，只是保持不变。

我没有使用 docker swarm。

附言。解决另一个答案：CPU 过度使用不是问题。如果您的一个容器是不重要的后台作业，而另一个容器是面向客户的网站或数据库，那就是一个问题。除非有人能解释为什么情况并非如此。

Answer 2

过度使用 CPU 并不是真正的问题。如果您有 16 个进程，并且它们都试图在 8 核系统上执行需要 100% CPU 的工作，则内核将在进程之间进行分时；实际上，您应该期望这些进程每个获得 50% 的 CPU，而任务只需要两倍的时间。我（在 Kubernetes 领域）听到的一条建议是根据服务的稳态负载要求设置 CPU 请求，而不是设置 CPU 限制。

没有什么神奇的公式可以设置这些数字。最好的方法是设置一些指标系统（例如 Prometheus），运行组合系统，然后查看实际的资源利用率。在某些情况下，可以知道某个进程是单线程的，并且永远不会使用超过 1 个核心，或者您希望某个进程受到 I/O 限制，如果不是，则应该受到限制，但这些设置应基于实际情况使用可能会更好。

（内存是不同的，因为您实际上可能会耗尽物理内存，而且进程能够保留比实际需要更多的内存。同样，度量工具在这里会很有帮助。）

您的问题建议使用单个主机。本deploy:节仅适用于 Docker 的 Swarm 集群管理器。如果您不使用 Swarm，那么您需要使用一个version: '2' docker-compose.yml文件，该文件具有一组不同的资源约束声明（并且大多数没有“保留”的概念）。例如，

version: '2'
services:
  redis:
    image: redis:alpine
    # cpus: 2.0
    mem_limit: 256m
    mem_reservation: 64m