虚拟机实现资源隔离的方法是利用一个独立的Guest OS，并利用Hypervisor虚拟化CPU、内存、IO设备等实现的。例如，为了虚拟化内存，Hypervisor会创建一个shadow page table，正常情况下，一个page table可以用来实现从虚拟内存到物理内存的翻译。相比虚拟机实现资源和环境隔离的方案，Docker就显得简练很多，它不像虚拟机一样重新加载一个操作系统内核，引导、加载操作系统内核是一个比较耗时而又消耗资源的过程，Docker是利用Linux内核特性实现的隔离，运行容器的速度几乎等同于直接启动进程。

关于Docker实现原理，简单总结如下：

• 使用Namespaces实现了系统环境的隔离，Namespaces允许一个进程以及它的子进程从共享的宿主机内核资源（网络栈、进程列表、挂载点等）里获得一个仅自己可见的隔离区域，让同一个Namespace下的所有进程感知彼此变化，对外界进程一无所知，仿佛运行在一个独占的操作系统中；

• 使用CGroups限制这个环境的资源使用情况，比如一台16核32GB的机器上只让容器使用2核4GB。使用CGroups还可以为资源设置权重，计算使用量，操控任务（进程或线程）启停等；

• 使用镜像管理功能，利用Docker的镜像分层、写时复制、内容寻址、联合挂载技术实现了一套完整的容器文件系统及运行环境，再结合镜像仓库，镜像可以快速下载和共享，方便在多环境部署。

正因为Docker不像虚机虚拟化一个Guest OS，而是利用宿主机的资源，和宿主机共用一个内核，所以会存在下面问题：

注意：存在问题并不一定说就是安全隐患，Docker作为最重视安全的容器技术之一，在很多方面都提供了强安全性的默认配置，其中包括：容器root用户的 Capability 能力限制，Seccomp系统调用过滤，Apparmor的 MAC 访问控制，ulimit限制，镜像签名机制等。

1、Docker是利用CGroups实现资源限制的，只能限制资源消耗的最大值，而不能隔绝其他程序占用自己的资源;

2、Namespace的6项隔离看似完整，实际上依旧没有完全隔离Linux资源，比如/proc 、/sys 、/dev/sd*等目录未完全隔离，SELinux、time、syslog等所有现有Namespace之外的信息都未隔离。

容器隔离性踩过的坑

在使用容器的时候，大家很可能遇到过这几个问题：

1、在Docker容器中执行 top、free 等命令，会发现看到的资源使用情况都是宿主机的资源情况，而我们需要的是这个容器被限制了多少CPU，内存，当前容器内的进程使用了多少；

2、在容器里修改/etc/sysctl.conf，会收到提示”sysctl: error setting key ‘net.ipv4….’: Read-only file system”；

3、程序运行在容器里面，调用API获取系统内存、CPU，取到的是宿主机的资源大小；

4、对于多进程程序，一般都可以将worker数量设置成auto，自适应系统CPU核数，但在容器里面这么设置，取到的CPU核数是不正确的，例如Nginx，其他应用取到的可能也不正确，需要进行测试。

这些问题的本质都一样，在Linux环境，很多命令都是通过读取/proc 或者 /sys 目录下文件来计算资源使用情况，以free命令为例：

lynzabo@ubuntu:~$ strace free
execve("/usr/bin/free", ["free"], [/* 66 vars */]) = 0
...
statfs("/sys/fs/selinux", 0x7ffec90733a0) = -1 ENOENT (No such file or directory)
statfs("/selinux", 0x7ffec90733a0) = -1 ENOENT (No such file or directory)
open("/proc/filesystems", O_RDONLY) = 3
...
open("/sys/devices/system/cpu/online", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 3
...
open("/proc/meminfo", O_RDONLY) = 3
+++ exited with 0 +++
lynzabo@ubuntu:~$

包括各个语言，比如Java，NodeJS，这里以NodeJS为例：

const
 os = 

require
(

'os'
);
const
 total = os.totalmem();
const
 free = os.freemem();
const
 usage = (free - total) / total * 

100
;

NodeJS的实现，也是通过读取/proc/meminfo文件获取内存信息。Java也是类似。

我们都知道，JVM默认的最大Heap大小是系统内存的1/4，假若物理机内存为10G，如果你不手动指定Heap大小，则JVM默认Heap大小就为2.5G。JavaSE8(<8u131) 版本前还没有针对在容器内执行高度受限的Linux进程进行优化，JDK1.9以后开始正式支持容器环境中的CGroups内存限制，JDK1.10这个功能已经默认开启，可以查看相关Issue (Issue地址： https://bugs.openjdk.java.net/browse/JDK-8146115 ) 。熟悉JVM内存结构的人都清楚，JVM Heap是一个只增不减的内存模型，Heap的内存只会往上涨，不会下降。在容器里面使用Java，如果为JVM未设置Heap大小，Heap取得的是宿主机的内存大小，当Heap的大小达到容器内存大小时候，就会触发系统对容器OOM，Java进程会异常退出。常见的系统日志打印如下：

memory: usage 2047696kB, limit 2047696kB, failcnt 23543
memory+swap: usage 2047696kB, limit 9007199254740991kB, failcnt 0
......
Free swap = 0kB
Total swap = 0kB
......
Memory cgroup out of memory: Kill process 18286 (java) score 933 or sacrifice child

对于Java应用，下面提供两个办法来设置Heap

1、对于JavaSE8(<8u131)版本，手动指定最大堆大小。

docker run的时候通过环境变量传参确切限制最大heap大小：

docker run -d -m 800M -e JAVA_OPTIONS='-Xmx300m' openjdk:8-jdk-alpine

2、对于JavaSE8(>8u131)版本，可以使用上面手动指定最大堆大小，也可以使用下面办法，设置自适应容器内存限制。

docker run的时候通过环境变量传参确切限制最大heap大小

docker run -d -m 800M -e JAVA_OPTIONS='-XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap -XX:MaxRAMFraction=1' openjdk:8-jdk-alpine

对比这两种方式，第一种方式缺乏灵活性，在确切知道内存限制大小的情况下可以使用，第二种方法必须在JavaSE8(>8u131)版本才能使用。

当你启动一个容器时候，Docker会调用libcontainer实现对容器的具体管理，包括创建UTS、IPS、Mount等Namespace实现容器之间的隔离和利用CGroups实现对容器的资源限制，在其中，Docker会将宿主机一些目录以只读方式挂载到容器中，其中包括/proc、/dev、/dev/shm、/sys目录，同时还会建立以下几个链接 ：

• /proc/self/fd->/dev/fd

• /proc/self/fd/0->/dev/stdin

• /proc/self/fd/1->/dev/stdout

• /proc/self/fd/2->/dev/stderr 

保证系统IO不会 出现问题， 这也是为什么在容器里面取到的是宿主机资源原因。

了解了这些，那么我们在容器里该如何获取实例资源使用情况呢，下面介绍两个方法。

Docker 在 1.8 版本以后会将分配给容器的CGroups信息挂载进容器内部，容器里面的程序可以通过解析CGroups信息获取到容器资源信息。

在容器里面可以运行mount 命令查看这些挂载记录

...
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpuset type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuset)
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpu type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpu)
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpuacct type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuacct)
cgroup on /sys/fs/cgroup/memory type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,memory)
cgroup on /sys/fs/cgroup/devices type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,devices)
cgroup on /sys/fs/cgroup/freezer type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,freezer)
cgroup on /sys/fs/cgroup/blkio type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,blkio)
cgroup on /sys/fs/cgroup/perf_event type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,perf_event)
cgroup on /sys/fs/cgroup/hugetlb type cgroup (ro,nosuid,nodev,noexec,relatime,hugetlb)
...

在这里我们不讲解CGroups对CPU和内存的限制都有哪些，只介绍基于Kubernetes编排引擎下的计算资源管理，对容器CGroups都做了哪些支持：

• 当为Pod指定了requests，其中requests.cpu会作为--cpu-shares 参数值传递给docker run 命令，当一个宿主机上有多个容器发生CPU资源竞争时这个参数就会生效，参数值越大，越容易被分配到CPU，requests.memory不会作为参数传递给Docker，这个参数在Kubernetes的资源QoS管理时使用；

• 当为Pod指定了limits，其中limits.cpu会作为--cpu-quota 参数的值传递给docker run 命令，docker run命令中另外一个参数--cpu-period 默认设置为100000，通过这两个参数限制容器最多能够使用的CPU核数，limits.memory会作为--memory 参数传递给docker run 命令，用来限制容器内存，目前Kubernetes不支持限制Swap大小，建议在部署Kubernetes时候禁用Swap。

Kubernetes 1.10以后支持为Pod指定固定CPU编号，我们在这里不详细介绍，就以常规的计算资源管理为主，简单讲一下以Kubernetes作为编排引擎，容器的CGroups资源限制情况：

1、读取容器CPU核数

# 这个值除以100000得到的就是容器核数
~ # cat  /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.cfs_quota_us 
400000

2、获取容器内存使用情况（USAGE / LIMIT）

~ # cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.usage_in_bytes 
4289953792
~ # cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes 
4294967296

将这两个值相除得到的就是内存使用百分比。

3、获取容器是否被设置了OOM，是否发生过OOM

~ # cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.oom_control 
oom_kill_disable 0
under_oom 0
~ #
~ #

这里需要解释一下：

• oom_kill_disable默认为0，表示打开了oom killer，就是当内存超时会触发kill进程。可以在使用docker run时候指定disable oom，将此值设置为1，关闭oom killer；

• under_oom 这个值仅仅是用来看的，表示当前的CGroups的状态是不是已经oom了，如果是，这个值将显示为1。

4、获取容器磁盘I/O

~ # cat /sys/fs/cgroup/blkio/blkio.throttle.io_service_bytes
253:16 Read 20015124480
253:16 Write 24235769856
253:16 Sync 0
253:16 Async 44250894336
253:16 Total 44250894336
Total 44250894336

5、获取容器虚拟网卡入/出流量

~ # cat /sys/class/net/eth0/statistics/rx_bytes 
10167967741
~ # cat /sys/class/net/eth0/statistics/tx_bytes 
15139291335
~ #

如果你对从容器中读取CGroups感兴趣，可以点击最下方 “ 阅读原文 ” 了解 docker stats源码实现。

总结

容器给大家带来了很多便利，很多公司已经或正在把业务往容器上迁移。在迁移过程中，需要清楚上面介绍的这个问题是不是会影响应用的正常运行，并采取相应的办法绕过这个坑。

这篇文章的分享就到这里，希望对大家有所帮助。