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本篇內容主要講解“如何利用 cgroup 的 cpuset 控制器限制進程的 CPU 使用”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“如何利用 cgroup 的 cpuset 控制器限制進程的 CPU 使用”吧!
最近在做一些性能測試的事情，首要前提是控制住 CPU 的使用量。最直觀的方法無疑是安裝 Docker，在每個配置了參數的容器里運行基準程序。
對于計算密集型任務，在只限制 CPU 的需求下，直接用 Linux 原生的 cgroup 功能來限制 CPU 使用無疑是最方便的。
本文簡要說明如何使用 cgroup 的 cpuset 控制器限制進程只使用某幾個 CPU，更準確的說是某個幾個邏輯核。
1. 查看 CPU 配置
常用的配置可以用如下 BASH 命令查看。
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特別地，啟用了超線程的話，每個 CPU 物理核心會模擬出 2 個線程，也叫邏輯核。判斷方式如下：
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2. 什么是 NUMA
這里提到一個概念叫 NUMA，主機板上如果插有多塊 CPU 的話，那么就是 NUMA 架構。每塊 CPU 獨占一塊面積，一般都有獨立風扇。
一個 NUMA 節點包含了直連在該區域的 CPU、內存等硬件設備，通信總線一般是 PCI-E。由此也引入了 CPU 親和性的概念，即 CPU 訪問同一個 NUMA 節點上的內存的速度大于訪問另一個節點的。
執行以下命令，以查看本機的 NUMA 結構。
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一個 NUMA 節點包括一個內存節點和屬于同一塊 CPU 的若干個邏輯核，請記住它們的編號，將在配置 cpuset 中用到。
在此解釋下“node distance”，訪問本節點的內存的通信成本是常量值 10，操作系統以此基準來量化訪問其他 NUMA 節點上內存的代價。
3. 創建 cgroup 并配置資源使用
內核版本較高（>=2.6.24）的 Linux 發行版都內置了 cgroup，可以執行以下命令驗證一下。
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如果沒有的話，也可以執行一段簡單的腳本呢，來一次性掛載齊全。
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cgroup 針對每一種資源都提供了相應的控制器來進行配置，在 Linux 中以文件系統的形式呈現。本文只涉及進程在物理核上的放置，因此來看一下 cpuset 目錄下有什么。
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如果要使用 cpuset 控制器，需要同時配置 cpuset.cpus 和 cpuset.mems 兩個文件（參數）。這兩個文件接受用短橫線和逗號表示的區間，如“0-7,16-23”。如果對應的資源不存在，那么寫入的時候會報錯。
不建議直接在控制器的根目錄下配置，通過創建子目錄的形式可以同時維持多個控制器。執行如下命令，限制 tiger 控制組下所有進程只能使用邏輯核0和1。
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對于 cpuset.mems 參數而言，每個內存節點和 NUMA 節點一一對應。如果進程的內存需求量較大，可以把所有的 NUMA 節點都配置進去。這里就用到了 NUMA 的概念。出于性能的考慮，配置的邏輯核和內存節點一般屬于同一個 NUMA 節點，可用“numactl --hardware”命令獲知它們的映射關系。
4. 驗證效果
在 cpuset 的所有配置文件中，tasks 和 cgroups.procs 是用來管理控制組中的進程的。執行以下命令，把當前會話加入剛剛創建的控制組里，本會話發起的所有命令（子進程）都會收到 cpu 使用的約束。
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兩個配置項基本是等價的，但有一小點不同。操作系統以線程為調度單位，將一個一般的 pid 寫入到 tasks 中，只有這個 pid 對應的線程，以及由它產生的其他進程、線程會屬于這個控制組。而把 pid 寫入 cgroups.procs，操作系統則會把找到其所屬進程的所有線程，把它們統統加入到當前控制組。
進程在加入一個控制組后，控制組所對應的限制會即時生效。啟動一個計算密集型的任務，申請用 4 個邏輯核。
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觀察 CPU 的使用情況來驗證效果，只有編號為 0 和 1 的兩個邏輯核在工作，用戶態的比例高達 100%。
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到此，相信大家對“如何利用 cgroup 的 cpuset 控制器限制進程的 CPU 使用”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！
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