云原生之深入解析K8S的请求和限制

一、Kubernetes 限制和请求

  • 在 Kubernetes 中使用容器时,了解涉及的资源是什么以及为何需要它们很重要。有些进程比其它进程需要更多的 CPU 或内存,这很关键,永远不应该让进程饥饿,知道了这一点,那么应该正确配置容器和 Pod,以便充分利用两者。
  • 使用 Kubernetes 时,限制和请求是重要的设置。Kubernetes 将限制定义为容器可以使用的最大资源量,这意味着容器永远不会消耗超过指示的内存量或 CPU 量。另一方面,请求是为容器保留的最低保证资源量。

在这里插入图片描述

  • 来看看如下的这个部署,在 CPU 和内存上为两个不同的容器设置限制和请求:
kind: Deployment
apiVersion: extensions/v1beta1
# …
template:spec:containers:- name: redisimage: redis:5.0.3-alpineresources:limits:memory: 600Micpu: 1requests:memory: 300Micpu: 500m- name: busyboximage: busybox:1.28resources:limits:memory: 200Micpu: 300mrequests:memory: 100Micpu: 100m
  • 假设正在运行一个集群,例如具有 4 核和 16GB RAM 节点,可以提取出很多信息:

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  • 分析说明:
    • Pod 有效请求 是 400 MiB 内存和 600 毫核 CPU,需要一个具有足够可用可分配空间的节点来调度 Pod;
    • redis 容器的 CPU 份额 为 512,busybox 容器的 CPU 份额为 102,Kubernetes 总是为每个核心分配 1024 个份额,因此 redis:1024 * 0.5 个核心 ≅ 512 和 busybox:1024 * 0.1 个核心 ≅ 102;
    • 如果 Redis 容器尝试分配超过 600MB 的 RAM,则它会被 OOM 终止,很可能导致 pod 失败;
    • 如果 Redis 每 100 毫秒尝试使用超过 100 毫秒的 CPU(因为有 4 个核,可用时间为每 100 毫秒 400 毫秒),Redis 将受到 CPU 限制,从而导致性能下降;
    • 如果 Busybox 容器试图分配超过 200MB 的 RAM,它将被 OOM 终止,从而导致 pod 失败;
    • 如果 Busybox 尝试每 100 毫秒使用超过 30 毫秒的 CPU,它将遭受 CPU 限制,从而导致性能下降。

① Kubernetes 请求

  • Kubernetes 将请求定义为容器使用的保证最小资源量,基本上它将设置容器消耗的最小资源量。
  • 当一个 Pod 被调度时,kube-scheduler 将检查 Kubernetes 请求,以便将它分配给一个特定的节点,该节点至少可以满足 Pod 中所有容器的数量。如果请求的数量高于可用资源,则 Pod 将不会被调度并保持在 Pending 状态。
  • 有关挂起(pending)状态的更多信息,请查看了解:Kubernetes Pod 挂起问题。
  • 在此示例中,在容器定义中设置了 100m CPU 核和 4Mi 内存的请求:
resources:requests:cpu: 0.1memory: 4Mi
  • 使用请求:
    • 将 Pod 分配给 Node 时,满足 Pod 中容器指示的请求;
    • 在运行时,指示的请求量将保证为该 Pod 中的容器的最小请求量。

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② Kubernetes 限制

  • Kubernetes 将限制定义为容器可以使用的最大资源量,这意味着容器永远不会消耗超过指示的内存量或 CPU 量。
 resources:limits:cpu: 0.5memory: 100Mi
  • 使用限制:
    • 将 Pod 分配给节点时。如果没有设置请求,默认情况下,Kubernetes 将分配 requests = limits。
    • 在运行时,Kubernetes 将检查 Pod 中的容器是否消耗了比限制中指示的更多的资源。

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二、CPU 特性

  • CPU 是一种可压缩资源,这意味着它可以被拉伸以满足所有需求。如果进程请求太多 CPU,其中一些将被限制。
  • CPU 代表计算处理时间,以核为单位:
    • 可以使用 millicores (m) 来表示比核更小的数量(例如,500m 将是核的一半);
    • 最小量为 1m;
    • 一个节点可能有多个可用核,因此请求 CPU > 1 是可能的。

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三、内存特性

  • 内存是一种不可压缩的资源,这意味着它不能像 CPU 那样被拉伸。如果一个进程没有足够的内存来工作,这个进程就会被杀死。
  • 内存在 Kubernetes 中以字节为单位:
    • 可以使用 E、P、T、G、M、k 来表示 Exabyte、Petabyte、Terabyte、Gigabyte、Megabyte 和 kilobyte,尽管通常只使用后四种(例如,500M、4G)。
    • 警告:不要使用小写的 m 表示内存(这代表 Millibytes,低得离谱);
    • 可以使用 Mi 定义 Mebibytes,其余定义为 Ei、Pi、Ti(例如 500Mi)。
  • 1 Mebibyte(及其类似物 Kibibyte、Gibibyte 等)是 2 的 20 次方字节,它的创建是为了避免与公制的 Kilo、Mega 定义混淆,应该使用这种表示法,因为它是字节的规范定义,而 Kilo 和 Mega 是 1000 的倍数。

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四、最佳实践

  • 在极少数情况下,应该使用限制来控制 Kubernetes 中的资源使用,这是因为如果想避免饥饿(确保每个重要进程都得到它的份额),应该首先使用请求。
  • 通过设置限制,只是防止进程在异常情况下获取额外的资源,在内存的情况下导致 OOM kill,在 CPU 的情况下 Throttling(进程将需要等待直到 CPU 可以再次使用)。
  • 有关详细信息,请查看有关 OOM 和节流 的文章。
  • 如果将 Pod 的所有容器中的请求值设置为等于限制,则该 Pod 将获得有保证的服务质量。另请注意,资源使用率高于请求的 Pod 更有可能被驱逐,因此设置非常低的请求弊大于利。
  • 有关更多信息,请查看有关 Pod 驱逐和服务质量 的文章。

五、命名空间资源配额

  • 多亏了命名空间,可以将 Kubernetes 资源隔离到不同的组中,也称为租户。使用 ResourceQuotas,可以为整个命名空间设置内存或 CPU 限制,确保其中的实体不能从该数量中消耗更多。
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:name: mem-cpu-demo
spec:hard:requests.cpu: 2requests.memory: 1Gilimits.cpu: 3limits.memory: 2Gi
  • 说明:
    • equests.cpu:此命名空间中所有请求总和的最大 CPU 量;
    • requests.memory:此命名空间中所有请求总和的最大内存量;
    • limits.cpu:此命名空间中所有限制总和的最大 CPU 数量;
    • limits.memory:此命名空间中所有限制总和的最大内存量。
  • 然后,将其应用于命名空间:
kubectl apply -f resourcequota.yaml --namespace=mynamespace
  • 可以列出命名空间的当前 ResourceQuota:
kubectl get resourcequota -n mynamespace
  • 请注意,如果为命名空间中的给定资源设置 ResourceQuota,则需要相应地为该命名空间中的每个 Pod 指定限制或请求。否则,Kubernetes 将返回“failed quota”错误:
Error from server (Forbidden): error when creating "mypod.yaml": pods "mypod" is forbidden: failed quota: mem-cpu-demo: must specify limits.cpu,limits.memory,requests.cpu,requests.memory
  • 如果尝试添加容器限制或请求超过当前 ResourceQuota 的新 Pod,Kubernetes 将返回“超出配额”错误:
Error from server (Forbidden): error when creating "mypod.yaml": pods "mypod" is forbidden: exceeded quota: mem-cpu-demo, requested: limits.memory=2Gi,requests.memory=2Gi, used: limits.memory=1Gi,requests.memory=1Gi, limited: limits.memory=2Gi,requests.memory=1Gi

六、命名空间限制范围

  • 如果想限制可分配给命名空间的资源总量,ResourceQuotas 很有用,但是如果想给里面的元素赋默认值会怎样呢?LimitRanges 是一种 Kubernetes 策略,用于限制命名空间中每个实体的资源设置。
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:name: cpu-resource-constraint
spec:limits:- default:cpu: 500mdefaultRequest:cpu: 500mmin:cpu: 100mmax:cpu: "1"type: Container
  • 说明:
    • default: 如果未指定,创建的容器将具有此值;
    • min:创建的容器不能有小于此的限制或请求;
    • max: 创建的容器不能有比这更大的限制或请求。
  • 稍后,如果创建一个没有设置请求或限制的新 Pod,LimitRange 会自动将这些值设置到它的所有容器:
   Limits:cpu:  500mRequests:cpu:  100m
  • 现在,假设添加了一个限制为 1200M 的新 Pod,将收到以下错误:
Error from server (Forbidden): error when creating "pods/mypod.yaml": pods "mypod" is forbidden: maximum cpu usage per Container is 1, but limit is 1200m
  • 请注意,默认情况下,即使未设置 LimitRanges,Pod 中的所有容器也实际上请求 100m CPU。

七、结论

  • 为 Kubernetes 集群选择最佳限制是获得最佳能耗和成本的关键。
  • 为 Pod 规模过大或投入过多资源可能会导致成本飙升。
  • 过小的规模或者只占用很少的 CPU 或内存将导致应用程序不能正确执行,甚至会驱逐 Pods。
  • 可以不使用 Kubernetes 限制,除非在非常特殊的情况下,因为它们可能弊大于利。在内存不足的情况下,容器有可能被杀死,或者在 CPU 不足的情况下,容器可能会被限制。
  • 对于请求,当您需要确保进程获得有保证的资源共享时请使用它。

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