📁 Ресурсы и выполнение

Короткий ответ Нет единственно верной схемы лимитов: нужно сочетать --cpus/--memory с мониторингом фактического throttling и OOM-событий, а переход на cgroups v2 (единая иерархия контроллеров, cpu.max вместо раздельных quota/period, встроенная поддержка PSI-метрик) меняет точность и гранулярность контроля по сравнению с cgroups v1. Как это работает подробнее cgroups v1 исторически имел раздельные, не всегда согласованные между собой иерархии для разных контроллеров (cpu, memory, blkio), что иногда приводило к неожиданным взаимодействиям при сложных схемах лимитирования; cgroups v2 унифицирует иерархию и добавляет PSI (Pressure Stall Information) — метрики, показывающие, какую долю времени процессы реально простаивают из-за нехватки CPU/памяти/IO, что даёт более точный сигнал о реальном дефиците ресурсов, чем просто процент использования. Пример кода Что использовать на практике Практика. калибровка лимитов должна основываться на профилировании фактических пиковых паттернов нагрузки приложения (а не фиксирован

Читать полностьюcgroups

Короткий ответ Лимит --cpus транслируется в cgroup-параметры CFS-квоты (cpu.cfs_quota_us/cpu.cfs_period_us в cgroup v1 или cpu.max в cgroup v2); превышение квоты за период не убивает процесс, а принудительно приостанавливает его (throttling) до следующего периода, что видно по росту счётчика nr_throttled в cpu.stat. Как это работает подробнее CFS (Completely Fair Scheduler) делит время на периоды (обычно 100ms) и выделяет контейнеру квоту CPU-времени внутри каждого периода пропорционально лимиту (например, --cpus=0.5 даёт квоту в половину периода). Если контейнер исчерпал квоту раньше конца периода, ядро приостанавливает (throttle) его потоки до начала следующего периода — приложение не падает, но ощутимо замедляется, даже если на хосте формально есть свободные ядра. Пример кода Что использовать на практике Практика. throttling диагностируют через cpu.stat соответствующей cgroup контейнера: растущий nr_throttled относительно nr_periods и накопленный throttled_time указывают на то, что лимит CPU слишком жёстки

Читать полностьюcgroups

Короткий ответ Флаг --memory (и опционально --memory-swap) ограничивает объём памяти контейнера, флаг --cpus ограничивает долю процессорного времени (например, 1.5 ядра); при превышении лимита памяти процесс в контейнере получает OOM kill. Как это работает подробнее оба флага транслируются в настройки Linux cgroups для контейнера. --memory=512m задаёт жёсткий верхний предел использования RAM — при его превышении ядро посылает OOM killer сигнал процессу внутри контейнера. --cpus=1.5 задаёт квоту CPU-времени за период, ограничивая максимальную долю процессора, которую может использовать контейнер, независимо от того, сколько ядер физически доступно на хосте. Пример кода Что использовать на практике Практика. лимиты обязательно нужны на production-хостах с несколькими контейнерами, чтобы один "прожорливый" сервис не мог положить остальные (noisy neighbor); значения лимитов стоит подбирать на основе реального профиля нагрузки приложения, а не произвольно. Подводные камни Риск. задают лимит памяти заметно ниже реа

Читать полностьюcgroups

Короткий ответ Код выхода 137 = 128+9, то есть процесс получил сигнал SIGKILL; чаще всего это OOM kill от cgroup при превышении лимита --memory, что подтверждается полем OOMKilled: true в docker inspect. Как это работает подробнее когда процесс внутри контейнера превышает лимит памяти cgroup, ядро Linux принудительно завершает его сигналом SIGKILL (OOM killer), и Docker фиксирует соответствующий код выхода и флаг в метаданных контейнера. Если при этом задана политика restart (--restart=on-failure или always), Docker сразу перезапускает контейнер, который снова упирается в тот же лимит и падает — внешне это выглядит как бесконечный цикл перезапусков. Пример кода Что использовать на практике Практика. первым шагом смотрят docker inspect --format '{{json .State}}' CONTAINER — наличие "OOMKilled": true подтверждает причину. Далее нужно понять, действительно ли приложению не хватает заданного лимита (тогда разумно его увеличить и профилировать потребление памяти), либо это утечка памяти в самом приложении (тогда у

Читать полностьюcgroups