背景 链接到标题

在软件运行过程中,我们经常需要限制 CPU 、内存、磁盘的使用,方式程序超出了限定边界范围。在 Linux 中,我们可以通过 cgroups 来进行限制。

cgroups 链接到标题

中文名称为控制组群,具体功能分类为:

  • 资源限制:组可以被设置不超过设定的内存限制;这也包括虚拟内存。
  • 优先级:一些组可能会得到大量的CPU或磁盘IO吞吐量。
  • 结算:用来衡量系统确实把多少资源用到适合的目的上。
  • 控制:冻结组或检查点和重启动。

下面来说下常见的使用方式

CPU 链接到标题

RedHat 官方文档中描述 cgroups 在 RHEL7/CentOS7 之后的版本需要通过 systemd 配置,不再使用 libcgconfig 方式。 但是在 systemd 的配置中,CPU 相关的配置项比较简单,或者说 OS 自动配置了很多,没有暴露出来。所以我们这里还是采用 libcgconfig 的配置方式。

在进行 CPU 限制之前,我们需要了解一下 NUMA 结构。什么是 NUMA? NUMA 是一种为多处理器的计算机设计的内存,内存访问时间取决于内存相对于处理器的位置。在NUMA下,处理器访问它自己的本地内存的速度比非本地内存快一些。 不同的 Thread 在同一个 Core 上也会发生抢占情况,具体可以通过 sysbench 进行测试。

相关概念定义:

  1. Socket:物理服务器上的 CPU 插槽
  2. Core:物理 CPU 核心数
  3. Thread:超线程

简单的说就是如果你的程序是计算密集型,那么尽可能的要让 CPU 限制在同一个 NUMA node 上。 查看 NUMA node 方式:

[root@test 10:53:43 ~]$numactl -H
available: 2 nodes (0-1)
node 0 cpus: 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
node 0 size: 65221 MB
node 0 free: 52239 MB
node 1 cpus: 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31
node 1 size: 65536 MB
node 1 free: 57566 MB
node distances:
node   0   1
  0:  10  21
  1:  21  10

这台服务器的配置为 2(socket) * Intel(R) Xeon(R) Silver 4110 CPU @ 2.10GHz ,内存为 128 GB。观察 NUMA node 分配,可以看到分为两个 node,分别为 node 0 和 node 1。 那么 node $index cpus 字段代表的是什么意思呢? 在这里对应的是两个 socket ,也就是两个物理插槽上的 CPU 对应的 Thread。 Thread 排序方式是优先按照不同 Core 排序的,比如 Thread 0 在 Core 0 上,Thread 2 在 Core 1 上,以此类推。 具体的 CPU 配置大家可以通过 lscpu , 或者查看 /proc/cpuinfo 了解。

根据 NUMA 配置,我们可以选择将程序限制在 Thread 0,2,4,6,8 上。 那么我们编辑配置文件 /etc/cgconfig.conf

[root@test 11:03:45 ~]$cat /etc/cgconfig.conf |head -n 25
# yiran cgroups configuration

group . {
    cpuset {
        cpuset.memory_pressure_enabled = "1";
    }
}

group yiran {
    cpuset {
        cpuset.cpus = "0,2,4,6,8";
        cpuset.mems = "0-1";
        cpuset.cpu_exclusive = "1";
        cpuset.mem_hardwall = "1";
    }
}

group yiran/flask {
    cpuset {
        cpuset.cpus = "0,2,4";
        cpuset.mems = "0-1";
        cpuset.cpu_exclusive = "0";
        cpuset.mem_hardwall = "1";
    }
}

首先,我们定义了一个组,组名叫 yiran,我们又在 yiran 下创建了一个叫 flask 的组,限制 CPU在 0,2,4 上。 接下来我们重启 cgconfig 相关服务,注意遵守重启顺序:

[root@test 11:04:45 ~]systemctl restart cgconfig
[root@test 11:04:46 ~]systemctl restart cgred

我们可以通过 lscgroup 检测配置是否生效,或者通过查看 /proc/$pid/cgroup 检查。

内存 链接到标题

相对于 CPU,内存配置我们可以直接通过 systemd 配置,就简化很多了。 最简单的,如果我们想立即配置一个服务的内存限制,我们可以直接执行命令:

[root@test 11:05:50 ~]systemctl set-property <service name> MemoryLimit=500M

执行完这条命令后,系统会自动在该服务的 systemd 配置路径(/etc/systemd/system/<service name>.d/ 下生成文件 50-MemoryLimit.conf ,文件内容为:

[Slice]
MemoryLimit=5368709120

当然我们如果直接在该路径下编写配置文件也是可以的,重启服务后生效。

Slice 配置 链接到标题

上面这种方式只是针对单一的服务配置,如果我们想创建一个组,控制多个服务计算资源总和的配置,我们就需要通过配置 Slice 完成。

slice —— 一组按层级排列的单位。slice 并不包含进程,但会组建一个层级,并将 scope 和 service 都放置其中。真正的进程包含在 scope 或 service 中。在这一被划分层级的树中,每一个 slice 单位的名字对应通向层级中一个位置的路径。小横线("-")起分离路径组件的作用。例如,如果一个 slice 的名字是:

parent-name.slice

这说明 parent-name.sliceparent.slice 的一个子 slice。这一子 slice 可以再拥有自己的子 slice,被命名为:parent-name-name2.slice,以此类推。

根 slice 的表示方式:-.slice

我们在 /etc/systemd/system/ 下创建一个组,名称还是 yiran ,创建 flaskyiran 下:

/etc/systemd/system
├── flask.service.d
│   └── cgroup.conf
├── system-yiran.slice
├── system-yiran.slice.d
│   └── 50-MemoryLimit.conf

配置完成后,我们重启 cgconfig 相关服务即可使能配置。

磁盘 链接到标题

如要降低 flask 服务读取某个目录 block IO 的权重,只需要修改该服务配置文件 增加 BlockIODeviceWeight=/home/jdoe 750 字段即可。

后续 链接到标题

日常用到最多的应该就是 CPU 和内存,如果很多对 IO 要求高的服务运行在一块磁盘上,那么可以先通过针对不同服务进行不同磁盘分区的方式(此方式不包括 lvm)验证,如果还不能解决的话,再考虑针对服务控制磁盘 IO。

为了追求性能,我们在 CPU 配置的时候给应用程序分配的 Thread 都位于同一个 Socket 上 CPU 的不同的 Core 上。 老板说还要考虑网卡、磁盘等 PCI 设备接入的 Socket ,如果应用程序分配在了 NUMA node0 上,但是网卡、磁盘等 PCI 设备连接在了 NUMA node1 上,还是会对性能有影响,还没找到相应配置,后续有时间再了解吧。

参考链接 链接到标题