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1.隔离

使用namespace技术，实现隔离
namespace 实际上修改了应用进程看待整个计算机的视图，即它的视线被操作系统做了限制，只能看到某些指定内容 。对宿主机来说，这些被“隔离”的进程和其他进程没有啥太大差别

2.说明

用户运行在容器里的业务进程，和宿主机上其他进程一样，都是由宿主机操作系统统一管理，只不过这些被隔离的业务进程拥有额外设置过的namespace参数，docker 在这里扮演的角色是旁路辅助和管理工作

3.docker比虚拟机更受欢迎的原因

（敏捷和高性能是容器比虚拟机最大的优势）
虚拟化技术作为沙盒，要由Hypervisor来负责创建虚拟机，虚拟机是真实存在的，里面必须有一个完整的Guest OS才能执行用户的应用进程。带来了额外的资源消耗和占用

KVM虚拟机启动后，不做优化，就要占100-200MB内存。同事虚拟机里的业务进程，对操作系统调用需要经过虚拟化软件的拦截和处理，有一层的性能损耗。尤其对计算资源，网络和磁盘IO的损耗非常大。

容器化的业务应用，还是宿主机上的普通进程，虚拟化带来的性能损耗不存在。而且不需要GuestOS。容器额外的资源占用基础可以忽略。

4.docker的弊端

namespace 隔离机制相比虚拟化技术有不足之处，主要问题：隔离不彻底

多个容器之间使用的还是同一个宿主机的操作系统内核

跨内核的镜像就无法使用。

有很多资源和对象不能被namespace化的，最典型的就是时间

如果容器中业务进程使用settimeofday(2)修改了系统事件，整个宿主机时间都会被修改。

seccomp技术，可以对容器内部的所有系统调用进行过滤和甄别进行安全加固，但是会拖累容器的性能。

5.容器的限制问题

如果只使用namespace技术，只是障眼法，看到的是想让你看到的
但是！在宿主机上这个容器1里的业务进程A和别的容器2里的业务进程B，在宿主机层面看到的是同等级的应用。平等的竞争关系。
虽然障眼法，表面被隔离了，但是它能使用的资源cpu，内存啥的，都是可以被宿主机上其他进程占用的，进程A也可以把整个宿主机的资源吃光

linux cgroups 就是来解决这个问题的
linux control groups，主要作用，限制一个进程组能够使用的资源上限，cpu，内存，磁盘，网络带宽，进程优先级设置，审计，进程挂起，恢复

6.cgroups 的结构

cgroups给用户暴露出来的是linux文件系统/sys/fs/cgroup

$ 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)
...

cpuset,cpu,memory这样的子系统，就是这台机器可以被cgroups限制的资源种类
进入cpu限制目录

$ 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

其中cfs_period 和cfs_quota这2个关键字，就可以用来限制进程使用cpu的情况
限制进程在长度为cfs_period的一段时间里，只能被分配到总量为cfs_quota的cpu时间

7.使用cgroups限制cpu使用率20%

创建子目录控制组container

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

新创建目录container后，自动生成了子系统对应的资源限制文件

死循环测试

while : ; do : ; done &
[1] 226

死循环跑开，pid是226，把cpu的利用率打到100%。

$ 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

现在限制只能使用宿主机的20%cpu

// 每100ms时间里，被该控制组限制的进程只能使用20ms的cpu时间，20%的cpu带宽
$ echo 20000 > /sys/fs/cgroup/cpu/container/cpu.cfs_quota_us

// 将生效的进程pid写入tasks文件上
$ echo 226 > /sys/fs/cgroup/cpu/container/tasks 

验证

$ 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

8.其他资源限制能力

bikio，块设备设定IO限制，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

其实说白了就是学习子系统目录加上资源文件的组合

9.docker启动时候动态限制

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

启动的时候指定了只能用宿主机的20%的cpu

对应到文件系统中就是

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

10.总结

namespace进行障眼法隔离，linux cgroups实现资源限制。
一个docker容器就是启动了linux namespace的应用进程，而这个进程能够使用的资源受cgroups限制的。

容器是一个单进程模型
容器里一个应用。进程的PID=1,好维护，后期k8s调度也方便
容器里一个应用且PID=1，就是要容器和业务应用同生命周期，这对后期K8S编排非常重要。以防出现“容器是正常运行，应用挂了的情况出现”,这样编排系统处理非常麻烦了

cgroups不完善的地方，/proc 存储了内核的特殊文件，用户可以访问这些文件，top指令查看资源情况，的数据来源。proc文件系统不知道通过通过cgroups对容器做了什么限制，
用户看到的top是宿主机的top结果

生产中必须要fix这个问题。要不可能会有问题。
（lxcfs）

容器基础2:隔离与限制

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原文地址：https://www.cnblogs.com/PythonOrg/p/14894790.html