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老司机和你深聊Kubenertes 资源分配之 Request 和 Limit 解析

Kubernetes是一个容器集群管理平台,Kubernetes需要统计整体平台的资源使用情况,合理地将资源分配给容器使用,并且要保证容器生命周期内有足够的资源来保证其运行。

作者:腾讯云容器服务团队|2017-08-23 16:53

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Kubernetes是一个容器集群管理平台,Kubernetes需要统计整体平台的资源使用情况,合理地将资源分配给容器使用,并且要保证容器生命周期内有足够的资源来保证其运行。 同时,如果资源发放是独占的,即资源已发放给了个容器,同样的资源不会发放给另外一个容器,对于空闲的容器来说占用着没有使用的资源比如CPU是非常浪费的,Kubernetes需要考虑如何在优先度和公平性的前提下提高资源的利用率。为了实现资源被有效调度和分配同时提高资源的利用率,Kubernetes采用Request和Limit两种限制类型来对资源进行分配。

一、kubenerters中Request和Limit限制方式说明

Request: 容器使用的最小资源需求,作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配资源量>=容器资源请求数时才允许将容器调度到该节点。但Request参数不限制容器的最大可使用资源。

Limit: 容器能使用资源的资源的最大值,设置为0表示使用资源无上限。

Request能够保证Pod有足够的资源来运行,而Limit则是防止某个Pod无限制地使用资源,导致其他Pod崩溃。两者之间必须满足关系: 0<=Request<=Limit<=Infinity (如果Limit为0表示不对资源进行限制,这时可以小于Request)

在腾讯云容器服务(CCS)中,可以在创建服务,在容器编辑栏中点击显示高级设置,在高级设置中进行CPU和Memory的Request和Limit设置。目前CPU支持设置Request和Limit,用户可以根据业务的特点动态的调整Request和Limit的比例关系。Memory目前只支持设置Request,Limit必须强制等于Request,这样确保容器不会因为内存的使用量超过了Request但没有超过Limit的情况下被意外的Kill掉。

二、kubenerters中Request和Limit使用示例

一个简单的示例说明Request和Limit的作用,测试集群包括一个4U4G的节点。已经部署的两个Pod(1,2),每个Pod的资源设置为(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 2U, 1G,1G).

节点上CPU和内存的资源使用情况如下图所示:

已经分配的CPU资源为:1U(分配Pod1)+1U(分配Pod2)=2U,剩余可以分配的CPU资源为2U

已经分配的内存资源为:1G(分配Pod1)+1G(分配Pod2)=2G,剩余可以分配的内存资源为2G

所以该节点可以再部署一个(CPU Requst, Memory Requst)=(2U,2G)的Pod部署,或者部署2个(CPU Requst, Memory Requst)=(1U,1G)的Pod部署

在资源限制方面,每个Pod1和Pod2使用资源的上限为(2U,1G),即在资源空闲的情况下,Pod使用CPU的量最大能达到2U,使用内存的最大量为1G。从CPU资源的角度,对于资源使用上线为2U的Pod,通过设置Request为1U,实现了2倍数量的Pod的部署,提高了资源的使用效率。

另外一个复杂一点的例子来进一步说明Request和Limit的作用,主要说明Request和Limit都为0的Pod对提高资源使用率的作用。测试集群仍然包含有一个4U4G的Pod。集群中已经部署了四个Pod(1~4),每个Pod的资源设置为(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 2U, 512M,512M)。

此时节点上CPU和内存的资源使用情况如下图所示:

此时按照Request的需求,已经没有可以供分配的CPU资源。但由于Pod1~4业务负载比较低,造成节点上CPU使用率较低,造成了资源的浪费。这的时候可以通过将Request设置为0来实现对资源使用率的进一步提高。在此节点上部署4个资源限制为(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (0U, 0U, 512M,512M)。资源的使用情况如下图所示:

Pod(5~8)能够在Pod(1~4)空闲时,使用节点上剩余的CPU资源,从而进一步提高资源的使用率。

三、kubenerters中资源的抢占

Kubernetes中资源通过Request和Limit的设置,能够实现容器对资源的更高效的使用。在如果多个容器同时对资源进行充分利用,资源使用尽量的接近Limit。这个时候Node节点上的资源总量要小于所有Pod中Limit的总会,就会发生资源抢占。

对于资源抢占的情况,Kubernetes根据资源能不能进行伸缩进行分类,分为可压缩资源和不可以压缩资源。CPU资源--是现在支持的一种可压缩资源。内存资源和磁盘资源为现在支持的不可压缩资源。

可压缩资源的抢占策略---按照Requst的比值进行分配

例如在示例一种,假设在部署了Pod(1,2)的基础上,又部署了资源限制和Pod1相同的两个容器Pod(3,4)。这个时候,节点上的资源模型为。

假设四个Pod同时负载变高,CPU使用量超过1U,这个时候每个Pod将会按照各自的Request设置按比例分占CPU调度的时间片。在示例中,由于4个Pod设置的Request都为1U,发生资源抢占时,每个Pod分到的CPU时间片为1U/(1U×4),实际占用的CPU核数为1U。在抢占发生时,Limit的值对CPU时间片的分配为影响,在本例中如果条件容器Limit值的设置,抢占情况下CPU分配的比例保持不变。

不可压缩资源的抢占策略---按照优先级的不同,进行Pod的驱逐

对于不可压缩资源,如果发生资源抢占,则会按照优先级的高低进行Pod的驱逐。驱逐的策略为: 优先驱逐Request=Limit=0的Pod,其次驱逐0<Request<Limit<Infinity (Limit为0的情况也包括在内)。 0<Request==Limit的Pod的会被保留,除非出现删除其他Pod后,节点上剩余资源仍然没有达到Kubernetes需要的剩余资源的需求。

由于对于不可压缩资源,发生抢占的情况会出Pod被意外Kill掉的情况,所以建议对于不可以压缩资源(Memory,Disk)的设置成0<Request==Limit。

针对内存抢占,本文进行了一次小的测试,示例中依次部署了Pod(1~3)单个Pod。节点中资源的示例图为:

步骤1: 部署Pod1,资源参数为(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (2U, 2U, 2G,2G),此时Pod1中进程使用1.9G内存,Pod1运行依然正常。

步骤2: 部署Pod2,资源参数为(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 1U, 1G,2G),此时Pod2中进程使用0.9G内存,程序运行正常。超过1G,小于2G时程序运行正常,但超过2G程序异常。

步骤3: 部署Pod3,资源参数为(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 1U, 0G,0)。此时保持Pod1中进程使用内存为1.9G,Pod2中内存使用为0.9G,pod3抢占内存,抢占内存大小为2G。这时,Pod3最先会出现因内存不足异常的情况。同时Pod2有时也会出现内存不足异常的情况。但Pod1一直能够正常运行

步骤4:修改Pod2的参数为(CPU Requst,CPU Limit,Memory Requst, Memory Limit)= (1U, 1U, 1G,1G),仍然保持步骤3中资源的使用量。这时Pod3仍然最先出现内存不足而异常的情况,但Pod1和Pod2一直运行正常。

原文链接:https://cloud.tencent.com/community/article/905142

【本文是51CTO专栏作者“腾讯云技术社区”的原创稿件,转载请通过51CTO联系原作者获取授权】

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