docker19.03限制容器使用的内存资源

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一，指定内存大小的参数:

[root@localhost liuhongdi]# docker run -idt --name kafka2 --hostname kafka2 -m 200M --memory-swap 230M --privileged kafka:0.1 /usr/sbin/init
5286d44361bfffcb334044f02b7ebe2399a7949aa5d139b1f226e7813a1b3e35

参数：

-m 或 --memory：设置内存的使用限额，例如 100M, 2G–memory-swap：设置内存+swap 的使用限额

注意:

1,默认情况下，memory和memory-swap参数的值为 -1，即对容器内存和 swap 的使用没有限制。

2,如果在启动容器时只指定 -m 而不指定 --memory-swap，

那么 --memory-swap 默认为 -m 的两倍，比如：

docker run -it -m 200M ubuntu

容器最多使用 200M 物理内存和 200M swap

说明：刘宏缔的架构森林是一个专注架构的博客，地址：https://www.cnblogs.com/architectforest

对应的源码可以访问这里获取： https://github.com/liuhongdi/

说明：作者:刘宏缔邮箱: 371125307@qq.com

二，从docker inspect中可以看到设置值:

1,docker inspect查看memory

[root@localhost liuhongdi]# docker inspect kafka2 | grep -i memory
"Memory": 209715200,
"KernelMemory": 0,
"KernelMemoryTCP": 0,
"MemoryReservation": 0,
"MemorySwap": 241172480,
"MemorySwappiness": null,

2,docker inspect查看memory+swap

[root@localhost liuhongdi]# docker inspect kafka2 | grep -i memoryswap
"MemorySwap": 241172480,
"MemorySwappiness": null,

三，用docker stats中查看内存限额:

[root@localhost liuhongdi]# docker stats kafka2 --no-stream
CONTAINER ID NAME CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O PIDS
5286d44361bf kafka2 0.02% 57.62MiB / 200MiB 28.81% 12.5MB / 222kB 19.7MB / 1.15MB 5

LIMIT一项是我们指定的内存限额数量

四，在容器中测试内存占用的限额是否起作用？

在容器中安装stress

[root@kafka2 source]# wget https://download-ib01.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/Packages/s/stress-1.0.4-16.el7.x86_64.rpm
[root@kafka2 source]# rpm -ivh stress-1.0.4-16.el7.x86_64.rpm

2,执行测试：

[root@kafka2 source]# stress --vm 1 --vm-bytes 280M
stress: info: [261] dispatching hogs: 0 cpu, 0 io, 1 vm, 0 hdd
stress: FAIL: [261] (415) <-- worker 262 got signal 9
stress: WARN: [261] (417) now reaping child worker processes
stress: FAIL: [261] (451) failed run completed in 6s
[root@localhost liuhongdi]#

线程报错，容器退出了

因为280M超出最大200M的限额

3, stress命令两个参数的含义:

-m --vm n 产生n个进程,每个进程不断调用内存分配malloc和内存释放free函数

--vm-bytes B 指定malloc时内存的字节数 (默认256MB)

--vm-hang N 指示每个消耗内存的进程在分配到内存后转入休眠状态，与正常的无限分配和释放内存的处理相反，

这有利于模拟只有少量内存的机器

4,用docker ps -a查看

[root@localhost liuhongdi]# docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
5286d44361bf kafka:0.1 "/usr/sbin/init" 16 minutes ago Exited (137) 4 minutes ago kafka2

状态成了：Exited

5,说明：生产环境中，对docker进行内存限额非常重要，

否则很容易出现容器给整个主机造成oom