之前的一篇随笔——Docker CPU 资源限制 中介绍了针对COU的某个或某几个核的控制，介绍下CPU分片功能，即COU占比。
　　测试步骤
　　1、下载CPU测试image。agileek/cpuset-test给出了一种用于测试CPU的image，功能是将CPU资源用满.
　　$ docker pull agileek/cpuset-test
　　2、观察未开任何应用时的CPU占用情况
[root@elk ~]# mpstat -P ALL 5 10
Linux 3.10.0-123.el7.x86_64 (elk)     02/16/2016     _x86_64_    (8 CPU)
08:10:57 AM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
08:11:02 AM  all    0.05    0.00    0.13    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.82
08:11:02 AM    0    0.20    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.60
08:11:02 AM    1    0.00    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80
08:11:02 AM    2    0.20    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.60
08:11:02 AM    3    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
08:11:02 AM    4    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
08:11:02 AM    5    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00  100.00
08:11:02 AM    6    0.00    0.00    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80
08:11:02 AM    7    0.20    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00    0.00   99.80
[root@elk ~]# top
top - 08:22:48 up 27 days， 20:31，  4 users，  load average: 2.18， 7.36， 4.61
Tasks: 216 total，   1 running， 215 sleeping，   0 stopped，   0 zombie
%Cpu(s):  0.0 us，  0.1 sy，  0.0 ni， 99.8 id，  0.0 wa，  0.0 hi，  0.0 si，  0.0 st
KiB Mem:  16151132 total，  3742548 used， 12408584 free，     6392 buffers
KiB Swap:  8200188 total，        0 used，  8200188 free.  1847800 cached Mem
PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
11373 logstash  39  19 8087940 457188  15804 S  0.7  2.8 145:09.16 java
482 root      20   0       0      0      0 S  0.3  0.0  29:06.19 xfsaild/dm-1
31713 elastic+  20   0 5797384 269444  14436 S  0.3  1.7 155:43.65 java
1 root      20   0   50684   4488   2336 S  0.0  0.0   0:32.37 systemd
2 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.45 kthreadd
3 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:04.83 ksoftirqd/0
5 root       0 -20       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:0H
7 root      rt   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.50 migration/0
8 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcu_bh
9 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcuob/0
10 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcuob/1
11 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcuob/2
12 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcuob/3
13 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcuob/4
14 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcuob/5
15 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcuob/6
16 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:00.00 rcuob/7
17 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0  16:09.47 rcu_sched
18 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   1:01.54 rcuos/0
19 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:53.77 rcuos/1
20 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   1:00.50 rcuos/2
21 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:53.75 rcuos/3
22 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:55.59 rcuos/4
23 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:44.15 rcuos/5
24 root      20   0       0      0      0 S  0.0  0.0   0:53.57 rcuos/6
　　3、开启一个容器，占CPU比重为1000，并观察CPU使用情况
　　[root@elk ~]# docker run -it --rm -c 1000 agileek/cpuset-test
　　Burning 8 CPUs/cores
　　另开终端观察CPU占用情况
[root@elk ~]# top
top - 08:14:33 up 27 days， 20:22，  4 users，  load average: 7.26， 3.04， 1.18
Tasks: 220 total，   1 running， 219 sleeping，   0 stopped，   0 zombie
%Cpu(s):100.0 us，  0.0 sy，  0.0 ni，  0.0 id，  0.0 wa，  0.0 hi，  0.0 si，  0.0 st
KiB Mem:  16151132 total，  3745232 used， 12405900 free，     6508 buffers
KiB Swap:  8200188 total，        0 used，  8200188 free.  1849724 cached Mem
PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU %MEM     TIME+ COMMAND
17258 root      20   0   36732    936    564 S 800.0  0.0  19:13.78 cpuburn
17218 root      20   0       0      0      0 S   0.3  0.0   0:00.02 kworker/0:2
17348 root      20   0  123680   1724   1148 R   0.3  0.0   0:00.01 top
1 root      20   0   50684   4488   2336 S   0.0  0.0   0:32.35 systemd
2 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.45 kthreadd
3 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:04.83 ksoftirqd/0
5 root       0 -20       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 kworker/0:0H
7 root      rt   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.50 migration/0
8 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcu_bh
9 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/0
10 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/1
11 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/2
12 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/3
13 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/4
14 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/5
15 root      20   0       0      0      0 S   0.0  0.0   0:00.00 rcuob/6
　　此时可以看到，PID17258的进程（也是我们刚刚开启的docker容器）CPU占到了全部8颗CPU的，也是800%。