container resources (CPU और memory) को कैसे manage करते हैं?

Question

Accepted Answer

डिफ़ॉल्ट रूप से, containers **असीमित host resources** का उपयोग कर सकते हैं — जिससे एक container के दूसरों को starve करने या host को crash करने का जोखिम होता है। Docker आपको consumption को control करने के लिए **resource limits** (CPU, memory) set करने देता है, जो production में stability और fair resource sharing के लिए महत्वपूर्ण है।

## समस्या: unbounded resource use

```text
BY DEFAULT a container can consume ALL available host CPU and memory:
  → a buggy/busy container (memory leak, runaway loop) can starve other containers
    or crash the entire host (out of memory)
→ In production (multiple containers per host), LIMIT resources to isolate them.
```

## memory और CPU limits set करना

```bash
# memory limits
docker run -m 512m myapp              # hard limit: 512 MB (container killed if exceeded — OOM)
docker run -m 512m --memory-reservation 256m myapp   # soft limit + hard limit

# CPU limits
docker run --cpus="1.5" myapp         # limit to 1.5 CPU cores
docker run --cpu-shares=512 myapp     # relative weight (priority under contention)
```

```yaml
# in docker-compose.yml (or for orchestrators)
services:
  app:
    deploy:
      resources:
        limits:    { cpus: '1.5', memory: 512M }   # maximum
        reservations: { cpus: '0.5', memory: 256M } # guaranteed minimum
```

Memory limits (`-m`) usage को cap करती हैं (container hard limit से अधिक होने पर **OOM-killed** होता है); CPU limits (`--cpus`) CPU usage को cap करती हैं। **Reservations** एक minimum की guarantee देती हैं।

## monitoring और tuning

```text
✓ docker stats → live CPU/memory usage per container (to right-size limits)
✓ Set limits based on the app's actual needs (measure, then add headroom)
✓ OOMKilled (in docker inspect) → the container hit its memory limit → raise it or fix a leak
✓ Orchestrators (Kubernetes) use requests/limits similarly — essential for scheduling
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

container resource management को समझना **production में containers को reliably चलाने** के लिए महत्वपूर्ण है, इसलिए यह मूल्यवान operational knowledge है।

मुख्य मुद्दा — डिफ़ॉल्ट रूप से, **containers सभी available host resources का उपभोग कर सकते हैं** — एक वास्तविक जोखिम है: एक single buggy या busy container (memory leak या runaway process के साथ) **अन्य containers को starve कर सकता है या पूरे host को crash कर सकता है** (out of memory), जिससे host अस्थिर हो जाता है।

**resource limits** (memory और CPU) set करना **containers की resource consumption को isolate करके** इसे रोकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि एक container दूसरों या host को down नहीं कर सकता — जब per host कई containers चल रहे हों (production में आदर्श) तब stability के लिए आवश्यक।

**memory limits** (container के hard limit से अधिक होने पर OOM-killed होने के साथ) और **CPU limits**, साथ ही **reservations** (minimums की guarantee देना) कैसे set करें यह समझना resources को control करने और fairly share करने का practical mechanism है।

**monitor और tune** करना जानना — actual usage observe करने और limits को right-size करने के लिए `docker stats` का उपयोग, issues diagnose करने के लिए `OOMKilled` (memory limit hit करने वाला container) को पहचानना — वास्तविक needs के आधार पर उपयुक्त limits set करने के लिए महत्वपूर्ण है।

यह orchestration से भी जुड़ता है: **Kubernetes similar resource requests/limits का उपयोग करता है** जो scheduling और stability के लिए आवश्यक हैं, इसलिए concept को समझना orchestrated environments में transfer होता है।

चूँकि कई containers को reliably चलाने के लिए resource contention और runaway consumption को रोकना आवश्यक है, और चूँकि resource limits (memory और CPU caps, reservations, monitoring) containers को isolate करने और host stability की रक्षा करने का mechanism हैं, container resource management को समझना production container deployments के लिए मूल्यवान, practically-important knowledge है — stable multi-container hosts के लिए आवश्यक और एक concept जो Kubernetes जैसे orchestrated environments तक सीधे विस्तृत होता है, जहाँ resource specification मौलिक है।