每个容器，pod在启动之后都会有着属于自己的cgroup路径，在该路径下有着这个容器cpu，memory限制参数，能够控制资源使用的上限，而在我们日常集群运营维护中，这些原理能够帮助我们快速解决问题，在此做一些总结
容器CPU
cpu容器限制原理
docker容器限制参数
--cpu 4：表示使用4个核心
--cpuset-cpus：指定cpu id核心绑定
Kubernetes容器限制参数
--requests-cpu：最低限制使用多少核心
--limits-cpu：最高能使用到多少核心
每个容器的创建都在 CPUCgroup 的子系统中建立一个控制组，然后把容器中进程写入到这个控制组里，这时候"Request CPU"就需要为容器设置最低可用CPU，"Limit CPU"就需要为容器设置可用 CPU 的上限，这里就得说到控制容器cpu的cgroup的三个参数，参数如下
cpu.cfs_period_us：是CFS 算法的一个调度周期，一般它的值是 100000，以 microseconds 为单位，也就 100ms，基本在docker/kubernetes使用下都不会变，可以直接用100ms计算。
cpu.cfs_quota_us：是CFS 算法中，一个调度周期里这个控制组被允许的运行时间，比如这个值为 50000 时，就是 50ms。
cpu.shares：可以控制CPU Cgroup子系统下控制组可用CPU的相对比例，在整体系统资源达到上限是可以控制容器能够分配的cpu比例
参数查看路径
/sys/fs/cgroup/cpu/
指定cpu id进行资源绑定，需要查看
/sys/fs/cgroup/cpuset/cpuset.cpus
limit cpu上限：容器 CPU 的上限由 cpu.cfs_quota_us 除以 cpu.cfs_period_us 得出的值来决定的。而且，在操作系统里，cpu.cfs_period_us 的值一般是个固定值（100ms），不会去修改它，所以我们就是只修改 cpu.cfs_quota_us
request cpu：当容器整体limit可能超过主机本身资源限制时，通过cpu.shares进行控制，保证最低资源使用
例
主机cpu共4核
容器A cpu.cfs_quota_us为200ms，200/100=2核，容器A最高使用资源上限为2 core，cpu.shares为1024
容器B cpu.cfs_quota_us为300ms，300/100=3核，容器B最高使用资源上限为3 core，cpu.shares为3072
当容器A，B都跑满时主机资源明显不足，这个时候主机就通过cpu.shares比例A：B=1024:3072，分配容器A 1核使用，分配容器B 3核使用
总结：limit CPU就是容器所在Cgroup控制组中的CPU上限值，request CPU的值就是控制组中的cpu.shares的值。
容器Memory
容器在运行一段时间之后，为什么会被kill，内存在监控上显示没有到上限，为什么会OOM了？
OOM的原因就是容器使用的内存超过cgroup限制，无法正常释放使用的内存，内存在容器层面是属于硬限制，如果超过使用，就会引发oom kill，Memory Cgroup也是Linux Cgroups子系统之一，它的作用是对一组进程的Memory使用做限制。Memory Cgroup的虚拟文件系统的挂载点一般在"/sys/fs/cgroup/memory"这个目录下，这个和CPU Cgroup类似。
同样memory cgroup强相关的三个参数
memory.limit_in_bytes：控制组内所有进程可以使用的内存limit限制，容器最高能使用的内存，超过则会被oom kill。
memory.oom_control：当控制组中的进程内存使用达到上限值时，这个参数能够决定会不会触发oom kill。如果没有人为设置的话，memory.oom_control 的缺省值就会触发 OOM Killer。如果我们不希望触发oom kill，只要执行 echo 1 > memory.oom_control 就行了，这时候即使控制组里所有进程使用的内存达到 memory.limit_in_bytes 设置的上限值，控制组也不会杀掉里面的进程。
memory.usage_in_bytes：当前控制组使用的内存资源，不包括page_cache。
memory.stat：可以查看到内存开销
查看容器退出原因
裸docker运行
通过docker inspect查看，就会看到容器处于"exited"状态，并且"OOMKilled"是 true。
kubernetes pod
kubectl describe pod $podname可以在事件中查看到oom信息
再通过主机上/var/log/message日志可以查看到类似OOM推出的堆栈，可以查看到退出时容器的内存达到了limit上限。
RSS：RSS是指进程真正能申请到物理页面的内存大小。
Page Cache：每个进程除了各自独立分配到的RSS内存外，如果进程对磁盘上的文件做了读写操作，Linux还会分配内存，把磁盘上读写到的页面存放在内存中，这部分的内存就是Page Cache。
备注：而我们在容器中经常遇到的RSS内存使用量并不高但是却触发了limit的OOM，原因就在于进程读写文件产生的page_Cahce没有及时的释放给RSS申请，导致OOM
代码程序去读取 100MB 的文件，在读取文件前，系统中 Page Cache 的大小是 388MB，读取后 Page Cache 的大小是 506MB，增长了大约 100MB 左右，多出来的这 100MB，正是我们读取文件的大小。
在 Linux 系统里只要有空闲的内存，系统就会自动地把读写过的磁盘文件页面放入到 Page Cache 里。那么这些内存都被 Page Cache 占用了，一旦进程需要用到更多的物理内存，执行 malloc() 调用做申请时，就会发现剩余的物理内存不够了，那该怎么办呢？这就要提到 Linux 的内存管理机制了。
Linux 的内存管理有一种内存页面回收机制（page frame reclaim），会根据系统里空闲物理内存是否低于某个阈值（wartermark），来决定是否启动内存的回收。内存回收的算法会根据不同类型的内存以及内存的最近最少用原则，就是 LRU（Least Recently Used）算法决定哪些内存页面先被释放。因为 Page Cache 的内存页面只是起到 Cache 作用，自然是会被优先释放的。
所以，Page Cache 是一种为了提高磁盘文件读写性能而利用空闲物理内存的机制。同时，内存管理中的页面回收机制，又能保证 Cache 所占用的页面可以及时释放，这样一来就不会影响程序对内存的真正需求了。
了解到了memory内存统计的方法，当看到容器长期处于limit的临界值，但依然能够不断申请到内存的原因，其实就是page_cache一直存在可以申请到的内存，可以通过memory.stats查看到当前的内存开销
启动容器后可以看到memory.stats参数中的rss跟cache，而cache代表的就是page_Cache，而这部分的内存是可以回收的，如果回收不掉造成容器的oom就需要进一步排查一下是否是因为脏页太多导致的无法回收
#cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat
cache 9864474624
rss 3018174464
rss_huge 0
shmem 0
mapped_file 3313664
dirty 20480
writeback 0
swap 0