ਤੁਸੀਂ ਕਨਟੇਨਰ ਸਰੋਤਾਂ (CPU ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ) ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?

Question

Accepted Answer

ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਕਨਟੇਨਰ **ਅਸੀਮਤ ਹੋਸਟ ਸਰੋਤਾਂ** ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ — ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਕਨਟੇਨਰ ਦੂਸਰਿਆਂ ਨੂੰ ਭੁੱਖਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਹੋਸਟ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। Docker ਤੁਹਾਨੂੰ **ਸਰੋਤ ਸੀਮਾਵਾਂ** (CPU, ਮੈਮੋਰੀ) ਸੈਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਖਪਤ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਜੋ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰਸ਼ੀਲ ਸਰੋਤ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

## ਸਮੱਸਿਆ: ਅਸੀਮਤ ਸਰੋਤ ਵਰਤੋਂ

```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.
```

## ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ CPU ਸੀਮਾਵਾਂ ਸੈਟ ਕਰਨਾ

```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
```

ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ (`-m`) ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕੈਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ (ਕਨਟੇਨਰ ਦੀ **OOM-ਕਤਲ** ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੇ ਇਹ ਹਾਰਡ ਲਿਮਟ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ); CPU ਸੀਮਾਵਾਂ (`--cpus`) CPU ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕੈਪ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। **ਰਿਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨਾਂ** ਇੱਕ ਨਿਊਨਤਮ ਦੀ ਗ੍ਰੈਂਟੀ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

## ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ

```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
```

## ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ

ਕਨਟੇਨਰ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ **ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕਨਟੇਨਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ** ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਮੁੱਲਵਾਨ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਗਿਆਨ ਹੈ।

ਮੂਲ ਮੁੱਦਾ — ਮੂਲ ਤੌਰ 'ਤੇ, **ਕਨਟੇਨਰ ਸਾਰੀਆਂ ਉਪਲਬਧ ਹੋਸਟ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਸੇਵਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ** — ਇੱਕ ਅਸਲ ਜੋਖਮ ਹੈ: ਇੱਕ ਬਗ ਵਾਲਾ ਜਾਂ ਙ੍ਹੀਣ ਕਨਟੇਨਰ (ਮੈਮੋਰੀ ਲਿਕ ਜਾਂ ਹੱਟੇ-ਚੱਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਾਲਾ) ਦੂਸਰਿਆਂ ਨੂੰ **ਭੁੱਖਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਾਰੇ ਹੋਸਟ ਨੂੰ ਕ੍ਰੈਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ** (ਮੈਮੋਰੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ), ਹੋਸਟ ਨੂੰ ਅਸਥਿਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

**ਸਰੋਤ ਸੀਮਾਵਾਂ** (ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ CPU) ਸੈਟ ਕਰਨਾ ਇਸ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ **ਕਨਟੇਨਰਾਂ ਦੀ ਸਰੋਤ ਖਪਤ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ**, ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਇੱਕ ਕਨਟੇਨਰ ਦੂਸਰਿਆਂ ਜਾਂ ਹੋਸਟ ਨੂੰ ਬੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ — ਜਦੋਂ ਪ੍ਰਤੀ ਹੋਸਟ ਮਲਟੀਪਲ ਕਨਟੇਨਰ ਚਲਾਉਣਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੋ (ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਆਮ), ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

**ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾਵਾਂ** (ਕਨਟੇਨਰ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਣ ਕਾਰਨ OOM-ਕਤਲ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਅਤੇ **CPU ਸੀਮਾਵਾਂ** ਸੈਟ ਕਰਨਾ, ਜਬਕਿ **ਰਿਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨਾਂ** (ਨਿਊਨਤਮ ਗ੍ਰੈਂਟੀ), ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਸ਼ੀਲ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ੇਅਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਤੰਤਰ ਹੈ।

**ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ** ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ — `docker stats` ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸਲ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਆਕਾਰ ਦਿਓ, `OOMKilled` ਨੂੰ ਮਾਨਤਾ ਦੀ (ਇੱਕ ਕਨਟੇਨਰ ਆਪਣੀ ਮੈਮੋਰੀ ਸੀਮਾ ਨਾਲ ਟਕਰਾ ਰਿਹਾ ਹੈ) — ਅਸਲ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਉਚਿਤ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨਿਰਧਾਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਇਹ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਵੀ ਜੁੜਦਾ ਹੈ: **Kubernetes ਸਮਾਨ ਸਰੋਤ ਬੇਨਤੀਆਂ/ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਰਤਦਾ ਹੈ** ਜੋ ਸ਼ਿਡਿਊਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਧਾਰਨਾ ਆਰਕੈਸਟਰੇਟਿਡ ਵਾਤਾਵਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕਿਉਂਕਿ ਮਲਟੀਪਲ ਕਨਟੇਨਰਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਸਰੋਤ ਸੰਘਰਸ਼ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਅਤੇ ਰੱਨਅਵੇ ਖਪਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਸਰੋਤ ਸੀਮਾਵਾਂ (ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ CPU ਕੈਪਸ, ਰਿਜ਼ਰਵੇਸ਼ਨਾਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ) ਕਨਟੇਨਰਾਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੋਸਟ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤੰਤਰ ਹਨ, ਕਨਟੇਨਰ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁੱਲਵਾਨ, ਵਿਹਾਰਕ-ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਿਆਨ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਕਨਟੇਨਰ ਤਲਨਾਈ ਲਈ — ਸਥਿਰ ਮਲਟੀ-ਕਨਟੇਨਰ ਹੋਸਟਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਧਾਰਨਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ Kubernetes ਵਰਗੇ ਆਰਕੈਸਟਰੇਟਿਡ ਵਾਤਾਵਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਰੋਤ ਨਿਰਧਾਰਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਹੈ।