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老司機和你深聊Kubenertes 資源分配之 Request 和 Limit 解析

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Kubernetes是一個容器集群管理平臺,Kubernetes需要統計整體平臺的資源使用情況,合理地將資源分配給容器使用,并且要保證容器生命周期內有足夠的資源來保證其運行。

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Kubernetes是一個容器集群管理平臺,Kubernetes需要統計整體平臺的資源使用情況,合理地將資源分配給容器使用,并且要保證容器生命周期內有足夠的資源來保證其運行。 同時,如果資源發放是獨占的,即資源已發放給了個容器,同樣的資源不會發放給另外一個容器,對于空閑的容器來說占用著沒有使用的資源比如CPU是非常浪費的,Kubernetes需要考慮如何在優先度和公平性的前提下提高資源的利用率。為了實現資源被有效調度和分配同時提高資源的利用率,Kubernetes采用Request和Limit兩種限制類型來對資源進行分配。

一、kubenerters中Request和Limit限制方式說明

Request: 容器使用的最小資源需求,作為容器調度時資源分配的判斷依賴。只有當節點上可分配資源量>=容器資源請求數時才允許將容器調度到該節點。但Request參數不限制容器的***可使用資源。

Limit: 容器能使用資源的資源的***值,設置為0表示使用資源無上限。

Request能夠保證Pod有足夠的資源來運行,而Limit則是防止某個Pod***制地使用資源,導致其他Pod崩潰。兩者之間必須滿足關系: 0<=Request<=Limit<=Infinity (如果Limit為0表示不對資源進行限制,這時可以小于Request)

在騰訊云容器服務(CCS)中,可以在創建服務,在容器編輯欄中點擊顯示高級設置,在高級設置中進行CPU和Memory的Request和Limit設置。目前CPU支持設置Request和Limit,用戶可以根據業務的特點動態的調整Request和Limit的比例關系。Memory目前只支持設置Request,Limit必須強制等于Request,這樣確保容器不會因為內存的使用量超過了Request但沒有超過Limit的情況下被意外的Kill掉。

二、kubenerters中Request和Limit使用示例

一個簡單的示例說明Request和Limit的作用,測試集群包括一個4U4G的節點。已經部署的兩個Pod(1,2),每個Pod的資源設置為(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 2U, 1G,1G).

節點上CPU和內存的資源使用情況如下圖所示:

已經分配的CPU資源為:1U(分配Pod1)+1U(分配Pod2)=2U,剩余可以分配的CPU資源為2U

已經分配的內存資源為:1G(分配Pod1)+1G(分配Pod2)=2G,剩余可以分配的內存資源為2G

所以該節點可以再部署一個(CPU Requst, Memory Requst)=(2U,2G)的Pod部署,或者部署2個(CPU Requst, Memory Requst)=(1U,1G)的Pod部署

在資源限制方面,每個Pod1和Pod2使用資源的上限為(2U,1G),即在資源空閑的情況下,Pod使用CPU的量***能達到2U,使用內存的***量為1G。從CPU資源的角度,對于資源使用上線為2U的Pod,通過設置Request為1U,實現了2倍數量的Pod的部署,提高了資源的使用效率。

另外一個復雜一點的例子來進一步說明Request和Limit的作用,主要說明Request和Limit都為0的Pod對提高資源使用率的作用。測試集群仍然包含有一個4U4G的Pod。集群中已經部署了四個Pod(1~4),每個Pod的資源設置為(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 2U, 512M,512M)。

此時節點上CPU和內存的資源使用情況如下圖所示:

此時按照Request的需求,已經沒有可以供分配的CPU資源。但由于Pod1~4業務負載比較低,造成節點上CPU使用率較低,造成了資源的浪費。這的時候可以通過將Request設置為0來實現對資源使用率的進一步提高。在此節點上部署4個資源限制為(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (0U, 0U, 512M,512M)。資源的使用情況如下圖所示:

Pod(5~8)能夠在Pod(1~4)空閑時,使用節點上剩余的CPU資源,從而進一步提高資源的使用率。

三、kubenerters中資源的搶占

Kubernetes中資源通過Request和Limit的設置,能夠實現容器對資源的更高效的使用。在如果多個容器同時對資源進行充分利用,資源使用盡量的接近Limit。這個時候Node節點上的資源總量要小于所有Pod中Limit的總會,就會發生資源搶占。

對于資源搶占的情況,Kubernetes根據資源能不能進行伸縮進行分類,分為可壓縮資源和不可以壓縮資源。CPU資源--是現在支持的一種可壓縮資源。內存資源和磁盤資源為現在支持的不可壓縮資源。

可壓縮資源的搶占策略---按照Requst的比值進行分配

例如在示例一種,假設在部署了Pod(1,2)的基礎上,又部署了資源限制和Pod1相同的兩個容器Pod(3,4)。這個時候,節點上的資源模型為。

假設四個Pod同時負載變高,CPU使用量超過1U,這個時候每個Pod將會按照各自的Request設置按比例分占CPU調度的時間片。在示例中,由于4個Pod設置的Request都為1U,發生資源搶占時,每個Pod分到的CPU時間片為1U/(1U×4),實際占用的CPU核數為1U。在搶占發生時,Limit的值對CPU時間片的分配為影響,在本例中如果條件容器Limit值的設置,搶占情況下CPU分配的比例保持不變。

不可壓縮資源的搶占策略---按照優先級的不同,進行Pod的驅逐

對于不可壓縮資源,如果發生資源搶占,則會按照優先級的高低進行Pod的驅逐。驅逐的策略為: 優先驅逐Request=Limit=0的Pod,其次驅逐0<Request<Limit<Infinity (Limit為0的情況也包括在內)。 0<Request==Limit的Pod的會被保留,除非出現刪除其他Pod后,節點上剩余資源仍然沒有達到Kubernetes需要的剩余資源的需求。

由于對于不可壓縮資源,發生搶占的情況會出Pod被意外Kill掉的情況,所以建議對于不可以壓縮資源(Memory,Disk)的設置成0<Request==Limit。

針對內存搶占,本文進行了一次小的測試,示例中依次部署了Pod(1~3)單個Pod。節點中資源的示例圖為:

步驟1: 部署Pod1,資源參數為(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (2U, 2U, 2G,2G),此時Pod1中進程使用1.9G內存,Pod1運行依然正常。

步驟2: 部署Pod2,資源參數為(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 1U, 1G,2G),此時Pod2中進程使用0.9G內存,程序運行正常。超過1G,小于2G時程序運行正常,但超過2G程序異常。

步驟3: 部署Pod3,資源參數為(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 1U, 0G,0)。此時保持Pod1中進程使用內存為1.9G,Pod2中內存使用為0.9G,pod3搶占內存,搶占內存大小為2G。這時,Pod3***會出現因內存不足異常的情況。同時Pod2有時也會出現內存不足異常的情況。但Pod1一直能夠正常運行

步驟4:修改Pod2的參數為(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 1U, 1G,1G),仍然保持步驟3中資源的使用量。這時Pod3仍然***出現內存不足而異常的情況,但Pod1和Pod2一直運行正常。

原文鏈接:https://cloud.tencent.com/community/article/905142

【本文是51CTO專欄作者“騰訊云技術社區”的原創稿件,轉載請通過51CTO聯系原作者獲取授權】

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責任編輯:武曉燕 來源: 51CTO專欄
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