我在一个物理服务器中有一个VM主机,里面有许多docker容器。
这是我fig.yml的一部分
pg:
image: pg...
redis:
image: redis...
mongodb:
image: mongodb...
app:
image: myapp...
我希望设置pg容器只使用主机cpu的25%,应用程序只使用主机cpu的50%,以此类推。
我可以用fig
或docker run
手动管理链接吗?
在我的例子中,当这个容器中的一个正在运行一个昂贵的任务时,它会影响其他容器的cpu性能。但是,当在同一台物理服务器中,我有其他具有类似部署的VM时,问题会急剧增加。
目前,Fig不支持设置CPU和内存限制。也许它将来会支持。
我鼓励您尝试使用docker run-m
来限制内存,并使用docker run-c
来限制CPU共享。这些标志将允许您在启动容器时设置内存和CPU值。阅读更多关于您可以在docker运行中使用的标志的信息:
https://docs.docker.com/reference/commandline/cli/#run
但它只能在创建新容器时设置。创建容器后,不能更改该值。
本文向大家介绍Docker 限制容器可用的CPU的方式,包括了Docker 限制容器可用的CPU的方式的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 默认情况下容器可以使用的主机 CPU 资源是不受限制的。和内存资源的使用一样,如果不对容器可以使用的 CPU 资源进行限制,一旦发生容器内程序异常使用 CPU 的情况,很可能把整个主机的 CPU 资源耗尽,从而导致更大的灾难。本文将介绍如何限制容器可以使用
我知道,有可能通过在主机和docker容器之间双向复制文件,也有可能通过docker-py从正在运行的容器中获取文件。但是我不知道如何使用docker-py将文件从主机复制到运行容器。你们有遇到过这种问题吗?是否可以或者我必须使用python执行命令。我想避免这种解决方案。
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我正在考虑使用Docker在持续集成(CI)服务器上构建我的依赖项,这样我就不必在代理本身上安装所有的运行时和库。 为了实现这一点,我需要将在容器中构建的构建构件复制回主机中。有可能吗?
问题内容: 我正在尝试构建一个在一致的条件下运行代码段的系统,我想这可能的一种方式是在具有相同布局的docker容器中运行各种程序,保留相同数量的内存,等等。但是,我似乎无法弄清楚如何保持CPU使用率一致。 我似乎可以找到的最接近的东西是“ cpu共享”,如果我了解文档,它会限制cpu的使用,限制系统上正在运行的其他容器/其他进程以及系统上的可用资源。它们似乎无法将容器限制为绝对的CPU使用量。
我正在使用docker容器来编译一段代码,我不一定要将其docker化。我已使用必要的构建工具设置了一个映像,但我希望以某种方式将编译后的文件从容器中取出,而无需使用docker cp container:/file host/file命令。换句话说,我希望自动化这个过程,以便在构建完成后,将生成的文件复制到主机。 Dockerfile