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Guaranteed的pod Qos最高在生产环境中#xff0c;如何设置 Kubernetes 的 Limit 和 Request 对于优化应用程序和集群性能至关重要。对于 CPU#xff0c;如果 pod 中服务使用 CPU 超过设置的limits#xff0c;pod 不会被 kill 掉但会被限制。如果没有设置 li…本节重点介绍 :
Guaranteed的pod Qos最高在生产环境中如何设置 Kubernetes 的 Limit 和 Request 对于优化应用程序和集群性能至关重要。对于 CPU如果 pod 中服务使用 CPU 超过设置的limitspod 不会被 kill 掉但会被限制。如果没有设置 limits pod 可以使用全部空闲的 CPU 资源。对于内存当一个 pod 使用内存超过了设置的limitspod 中 container 的进程会被 kernel 因 OOM kill 掉。
kubernetes 中的 Qos 合理分配node上的有限资源
简介 QoS(Quality of Service) 即服务质量 QoS 是一种控制机制它提供了针对不同用户或者不同数据流采用相应不同的优先级 或者是根据应用程序的要求保证数据流的性能达到一定的水准。kubernetes 中有三种 Qos分别为 Guaranteedpod 的 requests 与 limits 设定的值相等Burstablepod requests 小于 limits 的值且不为 0BestEffortpod 的 requests 与 limits 均为 0 三者的优先级如下所示依次递增
BestEffort - Burstable - Guaranteed不同 Qos 的本质区别
在调度时调度器只会根据 request 值进行调度二是当系统 OOM上时对于处理不同 OOMScore 的进程表现不同也就是说当系统 OOM 时首先会 kill 掉 BestEffort pod 的进程若系统依然处于 OOM 状态然后才会 kill 掉 Burstable pod最后是 Guaranteed pod
资源的requests和limits
我们知道在k8s中为了达到容器资源限制的目录在yaml文件中有cpu和内存的 requests和limits配置对这两个参数可以简单理解为根据requests进行调度根据limits进行运行限制。举例下面的配置代表cpu 申请100m限制1000m。内存申请100Mi 限制2500Mi resources:requests:cpu: 100mmemory: 100Milimits:cpu: 1000mmemory: 2500Mi首先我们应关心这两组limits和requests值
下面的表格中反应了kube-state-metrics 提供的4个相关指标。
指标名称含义单位说明kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores容器设置的cpu requests值request100m 代表使用0.1个核心kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes容器设置的mem requests值单位字节kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores容器设置的cpu limits值request100m 代表使用0.1个核心kube_pod_container_resource_limits_memory_bytes容器设置的mem limits值单位字节
cpu属于可压缩资源
在k8s中cpu属于可压缩资源意思是pod中服务使用CPU超过设置的limitspod不会被kill掉但会被限制所以我们应该通过观察容器cpu被限制的情况来考虑是否将cpu的limit调大。
cpu限制率和利用率 限制率 有这样的两个cpu指标container_cpu_cfs_periods_total代表 container生命周期中度过的cpu周期总数container_cpu_cfs_throttled_periods_total代表container生命周期中度过的受限的cpu周期总数。所以我们可以使用下面的表达式来查出最近5分钟超过25%的CPU执行周期受到限制的container有哪些。 100 * sum by(container_name, pod_name, namespace) (increase(container_cpu_cfs_throttled_periods_total{container_name!}[5m]))/ sum by(container_name, pod_name, namespace) (increase(container_cpu_cfs_periods_total[5m])) 25如果上述ql有查询结果我们可以考虑将cpu的limit调大 利用率 同时我们可以用下面的计算方式表示容器cpu使用率其中container_cpu_usage_seconds_total 代表cpu的计数器container_spec_cpu_quota是容器的CPU配额它的值是容器指定的CPU个数*100000。
sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!}[1m])) by (container, pod) / (sum(container_spec_cpu_quota{image!}/100000) by (container, pod) )* 100
mem属于不可压缩资源
在k8s中mem属于不可压缩资源pod之间是无法共享的完全独占的所以一旦容器内存使用超过limits会导致oom然后重新调度。
mem oom 判定依据
container_memory_working_set_bytes是容器真实使用的内存量kubelet通过比较 container_memory_working_set_bytes和 container_spec_memory_limit_bytes 来决定oom container。同时还有 container_memory_usage_bytes用来表示容器使用内存其中包含了很久没用的缓存该值比 container_memory_working_set_bytes要大所以cpu使用率可以使用下面的公式计算
(container_memory_working_set_bytes/container_spec_memory_limit_bytes )*100本节重点总结 :
Guaranteed的pod Qos最高 oom的时候先是 BestEffort 然后是Burstable 最后才 Guaranteed 在生产环境中如何设置 Kubernetes 的 Limit 和 Request 对于优化应用程序和集群性能至关重要。对于 CPU如果 pod 中服务使用 CPU 超过设置的limitspod 不会被 kill 掉但会被限制。如果没有设置 limits pod 可以使用全部空闲的 CPU 资源。 可以查看cpu限制率来决定是否调大 cpu的limitcpu属于可压缩资源 对于内存当一个 pod 使用内存超过了设置的limitspod 中 container 的进程会被 kernel 因 OOM kill 掉。 mem属于不可压缩资源oom判定的时候是 比较 container_memory_working_set_bytes 而不是 usageusage含有很久未用的缓存比workingset偏大 Qos 的目的是为了合理分配node上的有限资源 {cpu和mem上}
