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## 18.2 控制组
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控制组 (Cgroups) 是 Linux 容器机制的另外一个关键组件。如果说命名空间 (Namespace) 决定了容器能 **看到** 什么，那么控制组就决定了容器能 **使用** 多少资源。
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在安全领域中，资源的不可用性本身就是一种安全威胁。控制组负责实现资源的审计和限制，这对于抵御资源耗尽型攻击（如拒绝服务攻击 DoS）至关重要。
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### 18.2.1 为什么资源限制关乎安全？
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默认情况下，Docker 容器对系统资源的使用是没有限制的：一个容器理论上可以使用宿主机所有的 CPU 计算能力、吃光所有的内存、耗尽所有的系统 PID。
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想象一下以下场景：
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- 一个恶意用户向你暴露在公网的应用发起海量并发请求。
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- 应用程序逻辑中存在内存泄漏漏洞。
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- 黑客在入侵容器后，在里面运行了挖矿木马程序。
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如果没有 Cgroups 的限制，某个容器内的异常行为（或恶意攻击）将会榨干宿主机的资源，导致宿主机上其他健康的容器甚至 Docker 守护进程自身因为 OOM（Out Of Memory）崩溃或 CPU 饥饿而停止响应。
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### 18.2.2 核心资源限制实战
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为了确保多租户平台（如公有或私有的 PaaS 平台）的稳定性，或者在生产环境防止服务级联故障，我们要养成在启动容器时 **显式声明资源上限** 的习惯。
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#### 1. 内存限制
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限制内存可以防止应用程序因内存泄漏或恶意载荷导致宿主机 OOM。
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**关键参数：**
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- `-m, --memory=""`：硬限制，容器可使用的最大内存量。
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- `--memory-swap=""`：限制容器可使用的内存与 Swap 总量。
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**实战示例：**
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限制容器最多只能使用 512MB 内存，并且禁用 Swap（将 memory 和 memory-swap 设置成一样的值即可）：
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```bash
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$ docker run -d \
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--name web_app \
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--memory="512m" \
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--memory-swap="512m" \
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nginx:alpine
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```
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如果该容器内的应用尝试分配超过 512MB 的内存，该进程将会被内核的 OOM Killer 杀掉，但绝不会波及到宿主机的其他部分。
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#### 2. CPU 限制
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限制 CPU 可以防止个别计算密集型的容器垄断 CPU 时间片，保证系统的调度公平性。
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**关键参数：**
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- `--cpus=<value>`：指定容器可以使用的 CPU 核心数量（可以是小数）。
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- `-c, --cpu-shares=0`：软限制，设置容器使用 CPU 的相对权重（默认是 1024）。
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**实战示例：**
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限制容器最多使用 1.5 个 CPU 核心的算力：
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```bash
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$ docker run -d \
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--name worker_app \
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--cpus="1.5" \
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busybox \
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md5sum /dev/urandom
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```
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即使上面的命令是一个死循环的哈希计算进程，容器也永远无法吃满双核 CPU 系统的全部算力。
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#### 3. 进程数限制
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进程炸弹（Fork Bomb）是一种典型的拒绝服务攻击方式，它通过不断 `fork()` 新进程来耗尽系统的进程表条目，导致系统无法创建任何新任务。
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**关键参数：**
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- `--pids-limit=<number>`：限制容器内允许创建的最大进程数。
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**实战示例：**
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一个常规的 Web 服务进程数通常在几十到上百之间。我们可以设定一个合理的上限来防范 Fork 炸弹：
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```bash
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$ docker run -d \
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--name app_service \
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--pids-limit=100 \
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python:alpine python app.py
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```
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当容器内的进程总数达到 100 时，任何尝试派生新进程的操作都会失败并返回 `Resource temporarily unavailable`，从而挫败相关的攻击行为。
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### 18.2.3 最佳实践建议
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在生产环境中，不仅要在单机使用 Docker 命令时设置这些参数，更应当在集群编排工具中将资源配额制度化。
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例如，在 Kubernetes 中，强烈建议为每个 Pod 设置 `requests` 和 `limits`：
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```yaml
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resources:
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requests:
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memory: "256Mi"
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cpu: "250m"
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limits:
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memory: "512Mi"
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cpu: "500m"
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```
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通过 Cgroups 的资源边界控制，你可以从根本上切断一条导致整个系统雪崩的脆弱链路。这也进一步使得 Docker 以及容器技术成为了现代高可用服务的基础设施首选。
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