Docker 容器内存限制的详细解析

以下是 Docker 容器内存限制的详细解析，包括实验步骤和注意事项：

1. Docker 容器内存限制的原理

Docker 提供了 -m 或 --memory 参数来限制容器的最大内存使用量。
作用：
1. 防止单个容器占用过多内存，影响其他容器或宿主机。
2. 限制内存使用，避免因内存泄漏导致系统崩溃。
3. 结合 CPU 限制，实现更加精细化的资源管理。
默认设置：
- 如果未设置内存限制，则容器可以使用宿主机的所有可用内存。
- 若容器内存溢出，可能会触发 OOM（Out of Memory）杀手，终止容器进程。

 docker run -it --name <容器名> -m <内存大小> <镜像名>

参数说明：
- -m 或 --memory：设置容器最大内存限制。支持单位：
  - b（字节）、k（千字节）、m（兆字节）、g（千兆字节）。
  - 如：128m 表示 128 MB。
- --memory-swap：设置总的内存（内存 + 交换区）限制。

 docker run -it --name test-container -m 128m centos

验证内存限制：
进入容器，查看内存限制：
```
 cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes
```
输出应为：134217728（即 128MB）。

在给容器设置内存限制时，需要根据服务的实际需求来分配内存。
实验步骤：
1. 在物理机中运行服务（如 Tomcat）。
2. 使用压力测试工具（如 JMeter）进行压测，记录服务的最大内存使用量。
3. 在容器中运行相同服务时，确保分配的内存大于最大内存需求，并留一定冗余空间。

例如：

Tomcat 的最大内存使用量为 1GB，则容器的内存限制应设置为 1.2GB 或更高：
```
 docker run -it --name tomcat-container -m 1.2g tomcat
```

同时限制容器使用的内存和绑定到特定 CPU 核心：

 docker run -it --name limit-container --cpuset-cpus="0,1" -m 128m centos

在容器中安装 stress 工具，用于模拟内存占用。

创建并进入容器：

 docker run -it --name mem-test -m 128m centos

安装 EPEL 源和 stress：

 yum install -y epel-release
yum install -y stress
Ubuntu安装stress
sudo apt install -y stress-ng

在容器中运行以下命令，启动内存压力测试：

 stress --vm 1 --vm-bytes 200m --timeout 10s

参数说明：
- --vm 1：启动 1 个内存分配任务。
- --vm-bytes 200m：每个任务分配 200MB 内存。
- --timeout 10s：测试持续 10 秒。

容器尝试分配超过 128MB 的内存（-m 128m），但因内存不足被终止。
宿主机日志中可能出现类似 OOM（Out of Memory）杀手的输出：
```
 Out of memory: Kill process 12345 (stress) score 123 or sacrifice child
```

进入容器，查看 /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes，确保内存限制正确：
```
 cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes
```

查看容器使用的内存是否受限制：

 docker stats

输出示例：

 CONTAINER ID   NAME           MEM USAGE / LIMIT   MEM %   CPU %
abc123456789   mem-test       128MiB / 128MiB     100%    0.00%

交换区（Swap）设置：
- 默认情况下，Docker 容器的内存限制包括物理内存和交换区（Swap）。
- 可以通过 --memory-swap 参数单独控制交换区大小。
示例：限制内存为 128MB，Swap 为 256MB：
```
 docker run -it --name swap-test -m 128m --memory-swap 256m centos
```
避免设置过低的内存限制：
- 如果内存限制过低，服务可能无法启动，甚至容器内的基础命令也无法运行。
内存泄漏保护：
- 对运行不受信任代码或应用的容器，强烈建议设置内存限制，避免因代码问题导致宿主机崩溃。
适配业务需求：
- 根据业务场景和服务负载合理分配容器内存，避免浪费或不足。