1.如何计算容器的CPU使用值
2.如何学习Docker
3.docker和docker应用程序的区别
4.PVE部署LXC运行docker

如何计算容器的CPU使用值

       å› ä¸ºç›‘控系统调整需要，需要从宿主机获取容器的 CPU 使用率。

        以前在给容器分配 CPU 资源的时候，是绑定指定 CPU 的方式，那宿主只要计算不同容器绑定的 CPU 使用率即可。但是最近对 CPU 资源的分配方式进行了调整，通过 CPU使用时间 的方式对 CPU 使用率进行限制。（通过 CPU使用时间 限制有不少优势，另外写文章介绍。）

        原来的方法不再适用。既然 Cgroup 可以通过 CPU 时间对 CPU 资源进行限制，那必然在某个地方会统计 CPU 的使用时间。于是我在网络上搜索了一番，大部分的结果都是告诉我可以通过以下命令获取容器的 CPU 使用率。

        显然，现在一旦说到容器，基本上都会认为说的是 docker，其实我用的是LXC。不过不管怎样，计算方法应该是一致的。

        摸索一番，发现在以下路径就能找到一个容器（这里是LXC）的 CPU 使用时间，时间单位是纳秒：

        利用这个时间，再计算实际经过的时间，就能得出在一段时间内，CPU的使用率。

        PS. 通过这个方法，不仅能计算整个 CPU 使用率，还可以计算出用户态和内核态分别使用的情况，在特定情况会更有助于了解应用程序的使用情况。（见 cpuacct.usage_sys 和 cpuacct.usage_user )

        CPU使用时间就是上一节文中提到的cgroup文件下的 cpuacct.usage 文件里的时间。

        当前时间，以纳秒计算，可以通过以下函数获取：

        只要两个时间点的当前时间相减，就可以得到总共经过的时间了。

        这个程序的源码也可以贴出来，有需要的朋友也可以去Github上可克隆：

       /

       BTW: 熟读docker文档

       -- 0 0

       tuxknight

       æ¥¼ä¸Šå„位说的都很好，我再补充一点：

       æ‰¾ä»½ç›¸å…³çš„实习工作

       -- 0 0

       lancer

       å·¥ä½œå’Œç ”究是两个方向我个人认为，工作需要通过你的实际效能为企业带来经济效益，而研究的话可以专注某个点。但是研究离不开工作，因为工作可以让你更好的理会技术带来的价值，以及如何提供更好的服务，用户使用场景需要那些技术的突破。有了这些认识，然后更加专注的研究某个技术点，这样或许可以说技术和商业是分不开的。

       -- 0 0

       ç»¿å‰‘色影

       docker现在十分火热，值得学习一下。

docker和docker应用程序的区别

       å¦‚果你是数据中心或云计算IT圈子的人，这一年多来应该一直在听到普通的容器、尤其是Docker，关于它们的新闻从未间断过。Docker1.0在今年6月发布后，声势更是达到了前所未有的程度。

       åŠ¨é™ä¹‹æ‰€ä»¥è¿™ä¹ˆå¤§ï¼Œå°±æ˜¯å› ä¸ºè®¸å¤šå…¬å¸åœ¨ä»¥æƒŠäººçš„速度采用Docker。在今年7月的开源大会（OSCon）上，我遇到了早已将服务器应用程序从虚拟机（VM）转移到容器的无数企业。的确，Docker公司主管服务和支持的副总裁James Turnbull在会上告诉我，其中有三家大银行一直在使用Docker的测试版，现已在生产环境中使用Docker。对任何早期技术来说，这无疑是极大的充满自信的举动，要知道它在安全至上的金融界几乎闻所未闻。

       ä¸Žæ­¤åŒæ—¶ï¼ŒDocker这项开源技术不仅仅是红帽和Canonical等Linux巨头眼里的宠儿。微软等专有软件公司也在热烈拥抱Docker。

       é‚£ä¹ˆï¼Œä¸ºä»€ä¹ˆå¤§å®¶éƒ½è¿½æ§å®¹å™¨å’ŒDocker呢？James Bottomley是Parallels公司的服务器虚拟化首席技术官，也是一位知名的Linux内核开发人员。他向我解释，Hyper-V、KVM和Xen等虚拟机管理程序都“基于虚拟化硬件仿真机制。这意味着，它们对系统要求很高。”

       ç„¶è€Œï¼Œå®¹å™¨å´ä½¿ç”¨å…±äº«çš„操作系统。这意味着它们在使用系统资源方面比虚拟机管理程序要高效得多。容器不是对硬件进行虚拟化处理，而是驻留在单单一个Linux实例上。这反过来意味着，你可以“丢弃没有用的.9%的虚拟机垃圾，剩下一个小巧简洁的胶囊式容器，里面含有你的应用程序，”Bottomley如是说。

       æ®Bottomley声称，因此，借助经过全面调优的容器系统，你就可以在同一硬件上拥有数量比使用Xen虚拟机或KVM虚拟机多出四到六倍的服务器应用实例。

       æ˜¯ä¸æ˜¯è§‰å¾—听起来很不错？毕竟，你可以让服务器运行多得多的应用程序。那么，为什么之前没有人做过呢？实际上，之前有人做过。容器其实是个旧概念。

       å®¹å™¨å¯ä»¥è¿½æº¯åˆ°è‡³å°‘å¹´å’ŒFreeBSD Jails。甲骨文Solaris也有一个类似概念，名为Zones；Parallels、谷歌和Docker等公司一直在致力于研发诸如OpenVZ和LXC（Linux容器）之类的开源项目，旨在让容器运行起来顺畅又安全。

       çš„确，很少有人知道容器，但大多数人多年来一直在使用容器。谷歌就有自己的开源容器技术lmctfy（Let Me Contain That For You，意为“让我容纳你的程序”）。只要你使用谷歌的某项功能：比如搜索、Gmail、Google Docks或无论其他什么，就分配了一个新的容器。

       ç„¶è€Œï¼ŒDocker建立在LXC的基础上。与任何容器技术一样，就该程序而言，它有自己的文件系统、存储系统、处理器和内存等部件。容器与虚拟机之间的区别主要在于，虚拟机管理程序对整个设备进行抽象处理，而容器只是对操作系统内核进行抽象处理。

       è¿™åè¿‡æ¥æ„å‘³ç€ï¼šè™šæ‹Ÿæœºç®¡ç†ç¨‹åºèƒ½åšå®¹å™¨åšä¸äº†çš„一件事就是，使用不同的操作系统或内核。所以，举例说，你可以使用微软Azure，同时运行Windows Server的实例和SUSE Linux企业级服务器的实例。至于Docker，所有容器都必须使用同样的操作系统和内核。

       å¦ä¸€æ–¹é¢ï¼Œå¦‚果你只是想让尽可能多的服务器应用实例在尽可能少的硬件上运行，可能不大关心运行多个操作系统虚拟机。要是同一应用程序的多个副本正是你需要的，那么你会喜欢上容器。

       æ”¹ç”¨Docker这一举措有望每年为数据中心或云计算服务提供商节省数千万美元的电力和硬件成本。所以难怪它们在一窝蜂地尽快采用Docker。

       Docker带来了之前技术所没有的几个新特点。第一是，与之前的方法相比，Docker让容器部署和使用起来更容易、更安全。此外，由于Docker与其他容器领域的巨擘进行了合作，包括Canonical、谷歌、红帽和Parallels，共同开发其关键的开源组件libcontainer，它为容器带来了迫切需要的标准化。

       ä¸Žæ­¤åŒæ—¶ï¼Œå¹¿å¤§å¼€å‘人员可以使用Docker封装、交付和运行任何应用程序，应用程序成为轻型的、可移植的、自给自足的LXC容器，可以在任何地方运行。正如Bottomley告诉我，“容器让你立即享有应用程序可移植性。”

       å¸‚场研究公司 Research的资深分析师Jay Lyman补充道：“企业组织力求以一种高效、标准化、可重复的方式，让应用程序和工作负载更易于移植和分发，而有时很难做到这点。正如GitHub通过共享源代码来促进合作和创新那样，Docker Hub、Official Repos和商业支持也在帮助众多企业通过改进封装、部署和管理应用程序的方式，应对这个难题。”

       æœ€åŽä½†å¹¶éžæœ€ä¸é‡è¦çš„，Docker容器易于部署到云端。正如Ben Lloyd Pearson在opensource.com上写道：“Docker采用了一种特别的方式，以便可以整合到大多数DevOps（开发运营）应用程序当中，包括Puppet、Chef、Vagrant和Ansible，或者可以独自使用，以管理开发环境。主要卖点是，它简化了通常由另外这些应用程序执行的好多任务。具体来说，有了Docker，人们就可以搭建与活动服务器一模一样的本地开发环境，从同一个主机运行多个开发环境（每个开发环境有独特的软件、操作系统和配置），在新的或不同的服务器上测试项目，以及让任何人都可以在设置一模一样的情况下处理同一项目，无论本地主机环境怎样。”

       ç®€è€Œè¨€ä¹‹ï¼ŒDocker能为你做的事情就是：相比其他技术，它能让更多数量的应用程序在同一硬件上运行；它让开发人员易于快速构建可随时运行的容器化应用程序；它大大简化了管理和部署应用程序的任务。总而言之，我能理解作为一项企业级技术，Docker为何一下子蹿红。我只是希望它不负众望，否则外头会有一些忧心忡忡的CEO和CIO。

PVE部署LXC运行docker

       PVE环境中成功部署了Ubuntu . LXC容器，码分并配置了docker。码分首先，码分确保PVE启用LXC嵌套功能，码分卖项目源码否则docker运行会遇到问题。码分接下来，码分上传源码建站安装vim用于编辑配置文件，码分虽然它可能不是码分必需的，但作者个人偏好使用它。码分

       为了提升软件更新和系统下载速度，码分将默认软件源更改为清华大学的码分 mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn。你可以找到详细的码分源码镜像配置在提供的链接中。

       安装SSH或启用LXC的码分收纳app源码SSH功能是必要的，以便能够远程连接。码分随后，码分按照官方文档安装docker，webrtc 源码 书以确保正确性。为了加速镜像的下载，需要更改docker的pod 源码分析镜像源。

       测试镜像下载、查看镜像信息、历史记录和搜索官方库是基本操作。在使用过程中，如果镜像被其他容器依赖，删除前需先停止相关容器。此外，可以临时运行docker实例，同时查看并管理所有容器，以及清理无用的镜像。