amazon-web-services - 如果我的服务超过 100% 会有什么影响 "Service CPU utilization"

Question

AS per AWS docs:

Service CPU utilization = 
(Total CPU units used by tasks in service) x 100
------------------------------------------------------
(Total CPU units specified in task definition) x (number of tasks in service)

...那么让服务以 500% 的服务 CPU 利用率运行是否有任何不利的 影响 超出我的服务正在执行比配置更多的 CPU 密集型工作？

换句话说:我的整个集群以 5% 的 CPU 运行，但我的服务以 500% 的 CPU 利用率运行 - 这是否会以任何方式影响底层服务性能？

谢谢

Answer 1

Service CPU Utilization 是一个方便的指标，用于指定服务的 CPU 使用率，如 ECS Cluster Service 。这不应与由该服务管理的每个主机的实际 CPU 使用率混淆。
您设置的 CPU 单位在您的任务中定义 - 您为您希望健康任务的外观设置了限制； ECS 和 CloudWatch 使用该指标来帮助您将集群保持在您认为的“健康”状态。
AWS 服务使用文档:

For example, the task definition for a service specifies a total of 512 CPU units and 1,024 MiB of memory (with the hard limit memory parameter) for all of its containers. The service has a desired count of 1 running task, the service is running on a cluster with 1 c4.large container instance (with 2,048 CPU units and 3,768 MiB of total memory), and there are no other tasks running on the cluster. Although the task specifies 512 CPU units, because it is the only running task on a container instance with 2,048 CPU units, it has the ability to use up to four times the specified amount (2,048 / 512); however, the specified memory of 1,024 MiB is a hard limit and it cannot be exceeded, so in this case, service memory utilization cannot exceed 100%.

[ ... ]

If this task is performing CPU-intensive work during a period and using all 2,048 of the available CPU units and 512 MiB of memory, then the service reports 400% CPU utilization and 50% memory utilization. If the task is idle and using 128 CPU units and 128 MiB of memory, then the service reports 25% CPU utilization and 12.5% memory utilization.

因此，要直接回答您关于它是否会影响服务性能的问题，答案是……也许。该服务可以配置为仅了解或考虑集群中的某些主机 ( more details )。如果您的服务根据您设置的限制报告 500% 的使用情况，但该服务有权访问的底层主机在主机级别是健康的，那么您可以认为您的服务是“健康的”。
但是，我会考虑调整您的任务配置，以更好地与允许的 CPU 单元的正常非高峰限制保持一致。
请记住，虽然您的集群可能会向您显示 5% 的使用情况，但您的集群完全有可能有 20 台主机，其中 19 台处于空闲状态，而 1 台完全被您的服务重载(同样，取决于您如何配置您的任务放置约束)。