python - 为什么我的优化求解器在 docker 中运行速度较慢？

Question

我是 docker 的新手，最近写了一个 dockerfile 来容器化一个名为 SuiteOPT 的数学优化求解器。但是，在针对一些测试问题测试优化求解器时，我在 docker 中遇到的性能比在 docker 外部要慢。例如，线性程序 (demoLP.py) 的一个演示问题在我的机器上需要大约 12 秒才能解决，但在 docker 中需要大约 35 秒。我花了大约一个星期的时间浏览博客和 stackoverflow 帖子以寻找解决方案，但无论我做了什么更改，docker 中的时间总是大约 35 秒。有谁知道可能会发生什么，或者有人能指出我正确的方向吗？

以下是优化求解器的 docker hub 和 PYPI 页面的链接:

Docker hub for SuiteOPT

PYPI page for SuiteOPT

编辑 1:根据 @user3666197 的评论添加额外的想法。虽然我没想到 SuiteOPT 在 docker 容器中表现如此好，但我主要对这个演示问题的 ~3 倍减速感到惊讶。也许问题可以重述如下:如何确定这种减速是否纯粹是由于我在 docker 容器内执行 CPU-RAM-I/O 密集型代码而不是由于某些原因造成的我的 Dockerfile 配置有其他问题吗？

注意:这种容器化的目的是为用户提供一种简单的方法来开始使用 Python 中的优化软件。虽然优化软件在 PYPI 上可用，但有许多非 Python 依赖项可能会给希望使用该软件而不遇到安装问题的人们带来问题。

Answer 1

Q : How can determine whether or not this slowdown is caused purely to the fact that I am executing a CPU-RAM-I/O intensive code inside of a docker container instead of due to some other issue with the configuration of my Dockerfile?

战场:

_{( Credits: Brendan GREGG )}

第 0 步:收集有关主机端运行处理的数据:

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 mpstat -P ALL 1 ### 1 [s] sampled CPU counters in one terminal-session (may log to file)

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 python demoLP.py  # <TheWorkloadUnderTest> expected ~ 12 [s] on bare metal system 

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第 1 步:收集有关相同处理但在 Docker 容器内的数据

加上审查策略在--cpus和--cpu-shares中设置(可能 --memory +--kernel-memory 如果使用 )
加上查看 throttled_time 中显示的效果(引用页 13)

cat /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct/cpu.stat
nr_periods 0
nr_throttled 0
throttled_time 0 <-------------------------------------------------[*] increasing?

另外通过以下方式查看 Docker 容器的工作负载 View :

cat /proc/<_PID_>/status | grep nonvolu ### in one terminal session
nonvoluntary_ctxt_switches: 6 <------------------------------------[*] increasing?

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systemd-cgtop                           ### view <Tasks> <%CPU> <Memory> <In/s> <Out/s>

第 2 步:

使用上面的流程图根据设置的绝对 CPU 上限策略和 CPU 份额策略检查观察到的指示