指标 - 容器CPU

概述

本文档详细解释了在容器监控（尤其是使用cAdvisor/Prometheus体系）中常见的CPU相关指标。这些指标对于理解容器的CPU使用情况、性能瓶颈及资源限制至关重要。

所有指标通常以累计计数器的形式暴露，意味着其值从容器启动开始单调递增。分析时通常需要计算速率（如 per-second rate）或比率。

这些指标直接反映了容器对CPU时间的消耗。

指标名称	`container_cpu_usage_seconds_total`
类型	Counter（累计计数器）
单位	秒
核心说明	容器消耗的总CPU时间。这是最核心的CPU使用量指标。
详细解释	该指标统计了容器所有进程在内核态和用户态运行所花费的总CPU时间。如果容器有多个CPU核心配额，其值可能大于实际流逝的挂钟时间。
计算示例	`rate(container_cpu_usage_seconds_total[5m])` 返回过去5分钟内，平均每秒消耗的CPU秒数。这个值可以直接理解为平均CPU核心使用量。例如，结果为1.2表示平均使用了1.2个CPU核心。

指标名称	`container_cpu_user_seconds_total`
类型	Counter
单位	秒
核心说明	容器在用户态消耗的CPU时间。
详细解释	指运行用户空间应用程序代码所花费的时间。通常，较高的用户态时间代表应用本身在进行计算处理。

指标名称	`container_cpu_system_seconds_total`
类型	Counter
单位	秒
核心说明	容器在内核态消耗的CPU时间。
详细解释	指代表容器执行系统调用（如文件I/O、网络I/O）时，内核运行所花费的时间。
关键关系	`container_cpu_usage_seconds_total` ≈ `container_cpu_user_seconds_total` + `container_cpu_system_seconds_total`

当容器设置了CPU限制（如Kubernetes中的limits.cpu）时，Linux内核的CFS调度器会负责执行此限制。这些指标用于判断容器是否因达到限制而被“限流”，这是性能抖动和延迟增加的常见原因。

指标名称	`container_cpu_cfs_periods_total`
类型	Counter
单位	个（周期数）
核心说明	容器经历过的CFS调度周期总数。
详细解释	CFS调度器以固定的周期（`cfs_period_us`，默认100ms）进行时间记账。此计数器记录容器自启动后经历了多少个这样的周期。

指标名称	`container_cpu_cfs_throttled_periods_total`
类型	Counter
单位	个（周期数）
核心说明	容器被限流的周期总数。
详细解释	在某个调度周期内，如果容器在周期结束前就已用尽其配额（`cfs_quota_us`），则该周期内剩余的时间容器将被“限流”（暂停执行），直到下一个周期开始。此计数器记录发生这种情况的周期数。

指标名称	`container_cpu_cfs_throttled_seconds_total`
类型	Counter
单位	秒
核心说明	容器被限流的总时间。
详细解释	将所有限流周期中，容器被禁止执行的时间累加起来。这是衡量性能影响最直接的量化指标。

核心说明	限流频率百分比衡量容器在调度周期层面受到CPU限制的频率，即有多少比例的CPU调度周期触发了限流机制。
单位	%
计算原理	`限流频率百分比 = (被限制的周期数 ÷ 总调度周期数) × 100%`
调用周期基础	Linux内核的CFS（完全公平调度器）以固定时间片（通常`100ms`）调度CPU资源每个周期称为一个调度周期
触发条件	当容器在单个调度周期内使用的CPU时间超过其配额（由K8s limits设定）该周期即被标记为限流周期该周期即被标记为限流周期
计算示例	总调度周期数：`6000`个周期限流周期数：`300`个周期 `限流频率百分比 = (300 ÷ 6000) × 100% = 5%`

核心说明	限流时间占比衡量容器实际被暂停执行的时间比例，即因CPU限制而无法运行的时间占总时间的百分比。
单位	%
计算原理	`限流时间占比 = (被限制的时间 ÷ 总运行时间) × 100%`
时间维度测量	不关心有多少个周期被限流，只关心总共被暂停了多久每个限流周期中，容器被暂停的时间可能不同
与频率百分比的区别	场景A：10个周期中5个被限流，每个暂停20ms `限流频率 = 50%` `限流时间 = (5×20ms)÷(10×100ms) = 10%` 场景B：10个周期中2个被限流，每个暂停80ms `限流频率 = 20%` `限流时间 = (2×80ms)÷(10×100ms) = 16%` → 场景A更频繁但时间短，场景B不频繁但暂停久

作者：叶奕珺创建时间：2025-12-21 14:00
最后编辑：叶奕珺更新时间：2026-01-15 14:15