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Python3+cgroupspy安裝使用簡介

 更新時間：2023年04月28日 10:16:30   作者：阿風小子  
cgroups是Control groups的簡稱，是Linux內(nèi)核提供的一種限制進程使用和種系統(tǒng)資源的特性，這篇文章主要介紹了Python3+cgroupspy安裝使用教程,需要的朋友可以參考下

一、系統(tǒng)資源使用限制的必要性探討

對于一個腳本，最基礎的限制是要限制單進程實例以保證了不會存在多個進程實例、在運行程序主體邏輯前檢測系統(tǒng)資源剩余量確保自己不是壓夸系統(tǒng)的最后一根稻草、設置程序運行超時時間以保證進程實例不會無休止地運行下去。

進一步，在部署有可用性要求較高的服務的主機中，我們還需要關注腳本運行期間占用的系統(tǒng)資源的問題，我們需要一種途徑限制腳本對cpu、內(nèi)存、io等系統(tǒng)資源的用量，以防止腳本對這些關鍵服務造成影響。

二、cgroups簡介

2.1背影簡介

cgroups是Control groups的簡稱，是Linux內(nèi)核提供的一種限制進程使用和種系統(tǒng)資源的特性。

最早的cgroups來自于谷歌工程師Paul Menage和Rohit Seth開發(fā)的“處理容器”特性，他們的工作在2008年布的Linux2.6.24版本被集成，此亦即所謂的cgroupsV1版本。

在此之后各種不同的特性被添加到cgroups之上，在豐富cgroups功能的同時，也使其出現(xiàn)復雜化和不一致的問題。基于此原因，Tejun Heo對cgroups進行了重寫此即cgroupsV2，在Linux 3.10開始被集成在Linux 4.5正式發(fā)布。

在預期上V2是V1的替代，但為了兼容兩者可以同時存在。在后邊的介紹中沒有特別說明指的都是cgroupsV2。

2.2使用簡介

在表現(xiàn)形式上，cgroups是一個文件系統(tǒng)，通常是掛載在/sys/fs/cgroup目錄下，可以使用df -h直接查看

該目錄下的每一個子文件夾就代表一種資源，要限制該項資源就在相應的文件夾下進行配置。

比如限制cpu就在cpu,cpuacct文件夾下進行配置、限制io就在blkio文件夾下進行配置、限制內(nèi)存就在memory文件夾下進行配置。

在文件夾下的每個文件就是該項資源的一個指標，對各指標進行配置，最后在tasks中寫入想要限制的目標進程的pid，linux內(nèi)核即會按配置對這個進程進行限制。

但我們可能會想對不同的進程進行不同的限制，這是一個普遍的需求。所以我們一般不直接修改各資源文件夾下的文件，而是在資源文件夾下為我們的目標進程單獨創(chuàng)建一個文件夾，但使用mkdir創(chuàng)建文件夾時系統(tǒng)會自動在該文件夾下生成各資源指標的配置文件。而要刪除時，直接使用rmdir刪除文件夾即可。

2.3配置實現(xiàn)示例

示例一，限制pid為1234的進程最多只能使用一個核的90%算力。

pid_num=1234
cgroup_base_dir="/sys/fs/cgroup"
resource_dir="cpu,cpuacct"
self_define_dir="test_process"
target_path="${cgroup_base_dir}/${resource_dir}/${self_define_dir}"
# 先在cpu配置文件夾下再單獨創(chuàng)建一個文件夾
mkdir ${target_path}
# 設置時段長度，單位微秒。這里設置成1000000微秒，即1秒
echo 1000000 > ${target_path}/cpu.cfs_period_us
# 設置在該時間段內(nèi)最多能使用的時間，單位微秒。這里設置成900000，即0.9秒。
# 當cpu.cfs_quota_us比cpu.cfs_period_us大時表示可以使用多個cpu核
echo 900000 > ${target_path}/cpu.cfs_quota_us
# 對進程進行限制
echo ${pid_num} >> ${target_path}/tasks

示例二，限制pid為1234的進程對設備號為252:0的磁盤的讀寫速度最高都只能為5M

pid_num=1234
# 這里設備號是給定的，可使用lsblk查看自己磁盤的設備號
device_num=252:0
limit_read_rate=5242880
limit_write_rate=5242880
cgroup_base_dir="/sys/fs/cgroup"
resource_dir="blkio"
self_define_dir="test_process"
target_path="${cgroup_base_dir}/${resource_dir}/${self_define_dir}"
# 先在cpu配置文件夾下再單獨創(chuàng)建一個文件夾
mkdir ${target_path}
# 限制讀速度，單位B每秒。
echo "${device_num} ${limit_read_rate}" > ${target_path}/blkio.throttle.read_bps_device
# 限制寫速度，單位B每秒。
echo "${device_num} ${limit_write_rate}" > ${target_path}/blkio.throttle.write_bps_device
# 對進程進行限制
echo ${pid_num} >> ${target_path}/tasks

示例三，限制pid為1234的進程最多只能使用1G的內(nèi)存

pid_num=1234
limit_memory_byte=1024000000
cgroup_base_dir="/sys/fs/cgroup"
resource_dir="memory"
self_define_dir="test_process"
target_path="${cgroup_base_dir}/${resource_dir}/${self_define_dir}"
# 先在cpu配置文件夾下再單獨創(chuàng)建一個文件夾
mkdir ${target_path}
# 限制內(nèi)存用量大小，單位B。
echo ${limit_memory_byte} > ${target_path}/memory.limit_in_bytes
# 對進程進行限制
echo ${pid_num} >> ${target_path}/tasks

2.4關于配置的一些說明

所有配置項，如果有多條配置，那么使用換行進行分隔；包括tasks的進程pid也一樣。

cgroups的配置有一定的主動排錯功能，如果配置錯誤會拒絕寫入。比如上邊限制磁盤讀寫速率的配置中，如果你不存在設備號為252:0的設備那么配置寫入會失敗。

cgroups的進程限制有一定的自適應功能。比如你限制了一個進程那么其子進程也會被自動加入到tasks中一起限制，如果一個進程結(jié)束那么其pid會被自動移出tasks。

三、cgroupspy安裝使用

如果考慮不受拘束我們可以按第二大節(jié)所說自己實現(xiàn)資源限制，但如果考慮簡單性和健壯性可以直接使用別人寫好的庫；cgroupspy是cgroups配置的python實現(xiàn)。

項目主頁：https://github.com/cloudsigma/cgroupspy

3.1安裝

直接pip安裝即可：

pip install cgroupspy

3.2使用示例（以限制內(nèi)存為例）

from cgroupspy import trees
pid_num = 1234
resource_item = "memory"
group_name = "test_process"
limit_memory_byte = 1024000000
# 實例化一個資源樹
t = trees.Tree()
# 獲取內(nèi)存配置對象
memory_limit_obj = t .get_node_by_path("/{0}/".format(resource_item))
# 創(chuàng)建一個test_process組（在實際上，即文件夾）
test_process_group = memory_limit_obj.create_cgroup(group_name)
# 限制內(nèi)存用量。相對于實際的文件少了memory前輟
test_process_group.controller.limit_in_bytes = limit_memory_byte
# 限制進程
test_process_group.controller.tasks = pid_num

參考：

https://en.wikipedia.org/wiki/Cgroups 

https://man7.org/linux/man-pages/man7/cgroups.7.html

到此這篇關于Python3+cgroupspy安裝使用教程的文章就介紹到這了,更多相關Python3 cgroupspy安裝內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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