8、高级调度准入控制

九、资源配额、资源限制、服务质量Qos

1. 节点可用性延伸

已经从多个维度保障了服务的可用性，比如调度到不同的机器和机房、配置可靠的健康检查等。但是上述措施都是基于应用级别去做的，如果我们的 Kubernetes 集群用来运行容器的节点有了故障，带来的影响是很大的，所以在保证应用本身的前提下，也要通过一些措施保障节点的可用性。

节点故障大部分都是由于资源分配不合理、超额分配引起的，因此需要用某个技术手段保证节点的资源不会过大地超额分配。

Kubernetes 为我们提供了开箱即用的资源管理，可以通过 **ResourceQuota **和 LimitRange 的配合防止节点资源超额分配。

2. 资源配额（ResourceQuota）

2.1 什么是资源配额

在生产环境中，可能会有多个Kubernetes集群，面向开发环境、测试环境、预生产环境和生产环境等。面对多k8s集群管理员，或者多项目组自己的命名空间进行操作时，并不知道Kubernetes集群是多大规模，也不知道有多少可调度的资源，所以在这样就很容易造成集群资源过量分配，引起集群不可用。

在这种情况下，需要对每个项目组合理地分配资源，用以避免超出集群的承载能力，也可以减少废弃资源没有及时清理带来的资源浪费。

资源配额的工作方式如下：

• 不同的团队可以在不同的命名空间下工作。这可以通过 RBAC强制执行。
• 集群管理员可以为每个命名空间创建一个或多个 ResourceQuota 对象。
• 当用户在命名空间下创建资源（如 Pod、Service 等）时，Kubernetes 的配额系统会跟踪集群的资源使用情况， 以确保使用的资源用量不超过 ResourceQuota 中定义的硬性资源限额。
• 如果资源创建或者更新请求违反了配额约束，那么该请求会报错（HTTP 403 FORBIDDEN）， 并在消息中给出有可能违反的约束。
• 如果命名空间下的计算资源 （如 cpu 和 memory）的配额被启用， 则用户必须为这些资源设定请求值（request）和约束值（limit），否则配额系统将拒绝 Pod 的创建。 提示: 可使用 LimitRanger 准入控制器来为没有设置计算资源需求的 Pod 设置默认值。

2.2 ResourceQuota配置

可资源配额如下：

资源名称	描述
limits.cpu	所有非终止状态的 Pod，其所有Pod的CPU限额总量不能超过该值。
limits.memory	所有非终止状态的 Pod，其所有Pod的内存限额总量不能超过该值。
requests.cpu	所有非终止状态的 Pod，其所有Pod的CPU需求总量不能超过该值。
requests.memory	所有非终止状态的 Pod，其所有Pod的内存需求总量不能超过该值。
configmaps	在该命名空间中允许存在的 ConfigMap 总数上限。
persistentvolumeclaims	在该命名空间中允许存在的 PVC的总数上限。
pods	在该命名空间中允许存在的非终止状态的 Pod 总数上限。 Pod 终止状态等价于 Pod 的 .status.phase in (Failed, Succeeded) 为真。
replicationcontrollers	在该命名空间中允许存在的 ReplicationController 总数上限。
resourcequotas	在该命名空间中允许存在的 ResourceQuota 总数上限。
services	在该命名空间中允许存在的 Service 总数上限。
services.loadbalancers	在该命名空间中允许存在的 LoadBalancer 类型的 Service 总数上限。
services.nodeports	在该命名空间中允许存在的 NodePort 类型的 Service 总数上限。
secrets	在该命名空间中允许存在的 Secret 总数上限。

[root@k8s-master01 resource]# cat resourceQuota.yaml
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:name: resource-testlabels:app: resourcequota
spec:hard:pods: 2requests.cpu: 0.5requests.memory: 512Milimits.cpu: 5limits.memory: 16Giconfigmaps: 2requests.storage: 40Gipersistentvolumeclaims: 20replicationcontrollers: 20secrets: 20services: 50services.loadbalancers: "2"services.nodeports: "10"

创建命名空间，并创建ResourceQuota限额

kubectl create namespace rq-test
kubectl create -f  resourceQuota.yaml -n rq-test

查看该命名空间的限额与使用情况。

从 Kubernetes v1.9 开始，支持使用如下格式的限定名称空间中标准类型对象的总数量：

• count/persistentvolumeclaims
• count/services
• count/secrets
• count/configmaps
• count/replicationcontrollers
• count/deployments.apps
• count/replicasets.apps
• count/statefulsets.apps
• count/jobs.batch
• count/cronjobs.batch
• count/deployments.extensions

#示例
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:name: resource-testlabels:app: resourcequota
spec:hard:count/services: 2count/deployments.apps: 2

Tips：ResourceQuota作用于Pod，并且有命名空间限制！

3. 资源限制（LimitRange）

3.1 什么是资源限制

和 ResourceQuota 不同的是，LimitRange 用来配置默认值，也就是一个 Pod 如果没有配置要用多少内存、CPU，LimitRange会在创建Pod时添加一个默认值。

可能出现的情况：

• 如果创建了一个 Pod 或 Deployment 没有指定 requests 和 limits 字段，是不是就意味着资源配额对内存和CPU的限制变成了一个摆设，在CPU和内存为0时无限制地创建 Pod，从而造成无法统计的情况。
• 假如一个 Namespace 分配了16核、64GB的空间，之后创建一个申请了requests.cpu为16、requests.memory为64GB的容器，那么单个Pod就能把整个Namespace的资源全部占用。

为了防止这类情况发生，Kubernetes 又引出了另一个概念：LimitRange，用于针对没有配置 requests 和 limits 的资源设置一个默认值，同时配置单个资源最大的 requests 和 limits，这样就能解决上述问题。

Tips：LimitRange不会影响已经创建的资源！

3.2 LimitRange配置

可以通过LimitRange配置默认的requests和limits值，用来解决创建的资源没有配置或配置过小的requests和limits带来的问题。

一个 LimitRange（限制范围） 对象提供的限制能够做到：

• 在一个命名空间中实施对每个Pod最小和最大的资源使用量的限制。
• 在一个命名空间中实施对每个 PersistentVolumeClaim能申请的最小和最大的存储空间大小的限制。

比如创建一个requests.cpu默认为0.5（0.5为半颗CPU，1个CPU等于1000m）、requests.memory为256MB、limits.cpu为1、limits.memory为512MB，限制PVC申请空间的最小值为1GB、最大值为2GB的LimitRange。

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:name: cpu-mem-limit-range
spec:limits:- default: #默认limits配置cpu: 1memory: 512MidefaultRequest:  #默认Request配置cpu: 0.5memory: 256Mitype: Container- type: PersistentVolumeClaim #默认PVC设置max:storage: 2Gimin:storage: 1Gi

Tips：LimitRange作用于Pod，并且有命名空间限制！

4. 服务质量

QoS 是 Quality of Service 的缩写，即服务质量，为了实现资源被有效调度和分配的同时提高资源利用率，Kubernetes 针对不同服务质量的预期，通过 QoS 来对 pod 进行服务质量管理，对于一个 pod 来说，服务质量体现在两个具体的指标：CPU 和内存。当节点上内存资源紧张时，Kubernetes 会根据预先设置的不同 QoS 类别进行相应处理。

4.1 资源限制

如果未做过节点 nodeSelector、亲和性（node affinity）或 pod 亲和、反亲和性等高级调度策略设置，我们没有办法指定服务部署到指定节点上，这样就可能会造成 CPU 或内存等密集型的 pod 同时分配到相同节点上，造成资源竞争。另一方面，如果未对资源进行限制，一些关键的服务可能会因为资源竞争因 OOM (Out Of Memory) 等原因被 kill 掉，或者被限制 CPU 使用。

我们知道对于每一个资源，container 可以指定具体的资源需求（requests）和限制（limits），requests 申请范围是0到节点的最大配置，而 limits 申请范围是 requests 到无限，即 0 <= requests <= Node Allocatable, requests <= limits <= Infinity。

对于 CPU，如果 pod 中服务使用的 CPU 超过设置的 limits，pod 不会被 kill 掉但会被限制，因为 CPU 是可压缩资源，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 limits，pod 中容器的进程会被 kernel 因 OOM kill 掉，当 container 因为 OOM 被 kill 掉时，系统倾向于在其原所在的机器上重启该 container 或本机或其他重新创建一个 pod。

4.2 QoS 分类

Kubelet 提供 QoS 服务质量管理，支持系统级别的 OOM 控制。在 Kubernetes 中，QoS 主要分为 Guaranteed、Burstable 和 Best-Effort 三类，优先级从高到低。

QoS 分类并不是通过一个配置项来直接配置的，而是通过配置 CPU/内存的 limits 与 requests 值的大小来确认服务质量等级的，我们通过使用 kubectl get pod xxx -o yaml 可以看到 pod 的配置输出中有 qosClass 一项，该配置的作用是为了给资源调度提供策略支持，调度算法根据不同的服务质量等级可以确定将 pod 调度到哪些节点上。

4.2.1 Guaranteed(有保证的)

系统用完了全部内存，且没有其他类型的容器可以被 kill 时，该类型的 pods 会被 kill 掉，也就是说最后才会被考虑 kill 掉，

• pod 中的所有容器都且仅设置了 CPU 和内存的 limits
• pod 中的所有容器都设置了 CPU 和内存的 requests 和 limits ，且单个容器内的 requests==limits（requests不等于0）

pod 中的所有容器都且仅设置了 limits：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: qos-demonamespace: qos-example
spec:containers:- name: fooimage: nginxresources:limits:cpu: 100mmemory: 100Mi- name: barimage: nginxresources:limits:cpu: 100mmemory: 100Mi

因为如果一个容器只指明 limit 而未设定 requests，则 requests 的值等于 limit 值，所以上面 pod 的 QoS 级别属于 Guaranteed。

另外一个就是 pod 中的所有容器都明确设置了 requests 和 limits，且单个容器内的 requests==limits：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: qos-demonamespace: qos-example
spec:containers:- name: fooimage: nginxresources:limits:cpu: 10mmemory: 1Girequests:cpu: 10mmemory: 1Gi- name: barresources:image: nginxlimits:cpu: 100mmemory: 100Mirequests:cpu: 100mmemory: 100Mi

容器 foo 和 bar 内 resources 的 requests 和 limits 均相等，该 pod 的 QoS 级别属于 Guaranteed。

4.2.2 Burstable(不稳定的)

系统用完了全部内存，且没有 Best-Effort 类型的容器可以被 kill 时，该类型的 pods 会被 kill 掉。pod 中只要有一个容器的 requests 和 limits 的设置不相同，该 pod 的 QoS 即为 Burstable。

比如容器 foo 指定了 resource，而容器 bar 未指定：

containers:name: fooresources:limits:cpu: 10mmemory: 1Girequests:cpu: 10mmemory: 1Giname: bar

或者容器 foo 设置了内存 limits，而容器 bar 设置了 CPU limits：

containers:name: fooresources:limits:memory: 1Giname: barresources:limits:cpu: 100m

上面两种情况定义的 pod 都属于 Burstable 类别的 QoS。另外需要注意若容器指定了 requests 而未指定 limits，则 limits 的值等于节点资源的最大值；若容器指定了 limits 而未指定 requests，则 requests 的值等于 limits。

4.2.3 Best-Effort(尽最大努力)

系统用完了全部内存时，该类型 pods 会最先被 kill 掉。如果 pod 中所有容器的 resources 均未设置 requests 与 limits，那么该 pod 的 QoS 即为 Best-Effort。

比如容器 foo 和容器 bar 均未设置 requests 和 limits：

containers:name: fooresources:name: barresources:

4.3 QoS 解析

首先我们要明确在调度时调度器只会根据 requests 值进行调度。当系统 OOM 上时对于处理不同 OOMScore 的进程表现不同，OOMScore 是针对 memory 的，当宿主上 memory 不足时系统会优先 kill 掉 OOMScore 值高的进程，可以使用 cat /proc/$PID/oom_score 命令查看进程的 OOMScore。OOMScore 的取值范围为 [-1000, 1000]，Guaranteed 类型的 pod 的默认值为 -998，Burstable pod 的值为 2~999，BestEffort pod 的值为 1000，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。

Kubernetes 是通过 cgroup 给 pod 设置 QoS 级别的，kubelet 中有一个 --cgroups-per-qos 参数（默认启用），启用后 kubelet 会为不同 QoS 创建对应的 level cgroups，在 Qos level cgroups 下也会为 pod 下的容器创建对应的 level cgroups，从 Qos –> pod –> container，层层限制每个 level cgroups 的资源使用量。由于我们这里使用的是 containerd 这种容器运行时，则 cgroup 的路径与之前的 docker 不太一样：

• Guaranteed 类型的 cgroup level 会直接创建在 RootCgroup/system.slice/containerd.service/kubepods-pod<uid>.slice:cri-containerd:<container-id> 下
• Burstable 的创建在 RootCgroup/system.slice/containerd.service/kubepods-burstable-pod<uid>.slice:cri-containerd:<container-id> 下
• BestEffort 类型的创建在 RootCgroup/system.slice/containerd.service/kubepods-besteffort-pod<uid>.slice:cri-containerd:<container-id> 下

我们可以通过 mount | grep cgroup 命令查看 RootCgroup：

➜ mount | grep cgroup
tmpfs on /sys/fs/cgroup type tmpfs (ro,nosuid,nodev,noexec,mode=755)
cgroup on /sys/fs/cgroup/systemd type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,xattr,release_agent=/usr/lib/systemd/systemd-cgroups-agent,name=systemd)
cgroup on /sys/fs/cgroup/blkio type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,blkio)
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpuset type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuset)
cgroup on /sys/fs/cgroup/cpu,cpuacct type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,cpuacct,cpu)
cgroup on /sys/fs/cgroup/memory type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,memory)
cgroup on /sys/fs/cgroup/perf_event type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,perf_event)
cgroup on /sys/fs/cgroup/devices type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,devices)
cgroup on /sys/fs/cgroup/pids type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,pids)
cgroup on /sys/fs/cgroup/hugetlb type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,hugetlb)
cgroup on /sys/fs/cgroup/net_cls,net_prio type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,net_prio,net_cls)
cgroup on /sys/fs/cgroup/freezer type cgroup (rw,nosuid,nodev,noexec,relatime,freezer)

在 cgroup 的每个子系统下都会创建 QoS level cgroups， 此外在对应的 QoS level cgroups 还会为 pod 创建 Pod level cgroups。比如我们创建一个如下所示的 Pod：

# qos-demo.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: qos-demo
spec:containers:- name: nginximage: nginx:latestresources:requests:cpu: 250mmemory: 1Gilimits:cpu: 500mmemory: 2Gi

直接创建上面的资源对象即可：

➜ kubectl apply -f qos-demo.yaml
➜ kubectl get pods qos-demo -o wide
NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP            NODE    NOMINATED NODE   READINESS GATES
qos-demo   1/1     Running   0          2m49s   10.244.1.29   node1   <none>           <none>
➜ kubectl get pods qos-demo -o yaml |grep uiduid: 489a19f2-8d75-474c-988f-5854b61b839f
➜ kubectl get pods qos-demo -o yaml |grep qosClassqosClass: Burstable

由于该 pod 的设置的资源 requests != limits，所以其属于 Burstable 类别的 pod，kubelet 会在其所属 QoS 下创建 RootCgroup/system.slice/containerd.service/kubepods-burstable-pod<uid>.slice:cri-containerd:<container-id> 这个 cgroup level，比如我们查看内存这个子系统的 cgroup：

# 还有一个 pause 容器的 cgroup level
➜ ls /sys/fs/cgroup/memory/system.slice/containerd.service/kubepods-burstable-pod489a19f2_8d75_474c_988f_5854b61b839f.slice:cri-containerd:4782243ba3260125513af20689fcea31b52eae1cbabeafeb1f7a52bcdcd5b44b
cgroup.clone_children           memory.kmem.tcp.max_usage_in_bytes  memory.oom_control
cgroup.event_control            memory.kmem.tcp.usage_in_bytes      memory.pressure_level
cgroup.procs                    memory.kmem.usage_in_bytes          memory.soft_limit_in_bytes
memory.failcnt                  memory.limit_in_bytes               memory.stat
memory.force_empty              memory.max_usage_in_bytes           memory.swappiness
memory.kmem.failcnt             memory.memsw.failcnt                memory.usage_in_bytes
memory.kmem.limit_in_bytes      memory.memsw.limit_in_bytes         memory.use_hierarchy
memory.kmem.max_usage_in_bytes  memory.memsw.max_usage_in_bytes     notify_on_release
memory.kmem.slabinfo            memory.memsw.usage_in_bytes         tasks
memory.kmem.tcp.failcnt         memory.move_charge_at_immigrate
memory.kmem.tcp.limit_in_bytes  memory.numa_stat

上面创建的应用容器进程 ID 会被写入到上面的 tasks 文件中：

➜ cat tasks
64133
64170
64171
64172
64173
➜ ps -aux |grep nginx
root      64133  0.0  0.0   8840  3488 ?        Ss   15:56   0:00 nginx: master process nginx -g daemon off;
101       64170  0.0  0.0   9228  1532 ?        S    15:56   0:00 nginx: worker process
101       64171  0.0  0.0   9228  1532 ?        S    15:56   0:00 nginx: worker process
101       64172  0.0  0.0   9228  1532 ?        S    15:56   0:00 nginx: worker process
101       64173  0.0  0.0   9228  1532 ?        S    15:56   0:00 nginx: worker process

这样我们的容器进程就会受到该 cgroup 的限制了，在 pod 的资源清单中我们设置了 memory 的 limits 值为 2Gi，kubelet 则会将该限制值写入到 memory.limit_in_bytes 中去：

➜ cat memory.limit_in_bytes
2147483648 # 2147483648 / 1024 / 1024 / 1024 = 2

同样对于 cpu 资源一样可以在对应的子系统中找到创建的对应 cgroup：

➜ ls /sys/fs/cgroup/cpu/system.slice/containerd.service/kubepods-burstable-pod489a19f2_8d75_474c_988f_5854b61b839f.slice:cri-containerd:4782243ba3260125513af20689fcea31b52eae1cbabeafeb1f7a52bcdcd5b44b
cgroup.clone_children  cpuacct.stat          cpu.cfs_period_us  cpu.rt_runtime_us  notify_on_release
cgroup.event_control   cpuacct.usage         cpu.cfs_quota_us   cpu.shares         tasks
cgroup.procs           cpuacct.usage_percpu  cpu.rt_period_us   cpu.stat
➜ cat tasks
64133
64170
64171
64172
64173
➜ cat cpu.cfs_quota_us
50000  # 500m

最后关于 QoS 还有一点建议，如果资源充足，可将 QoS pods 类型均设置为 Guaranteed。用计算资源换业务性能和稳定性，减少排查问题时间和成本。如果想更好的提高资源利用率，业务服务可以设置为 Guaranteed，而其他服务根据重要程度可分别设置为 Burstable 或 Best-Effort。

注：本篇学习笔记内容参考杜宽的《云原生Kubernetes全栈架构师》，视频、资料文档等，大家可以多多支持！还有YinJayChen语雀、k8s训练营、“我为什么这么菜”知乎博主等资料文档，感谢无私奉献！