控制节点上的 CPU 管理策略

FEATURE STATE: Kubernetes v1.12 beta

该功能目前处于 beta 状态,意味着:

  • 版本名称包含 beta (例如 v2beta3)。
  • 代码经过了充分测试,启用该功能被认为是安全的。默认情况下被启用。
  • 对整体功能的支持在未来不会被移除,尽管细节上可能会做更改。
  • 在后续的 beta 或稳定版本中,对象的模式、语义可能以不兼容的方式发生变化。当这种情况发生时,我们将提供迁移到下一个版本的说明。这可能需要删除、编辑和重建 API 对象,编辑过程可能需要一些思考。这可能导致依赖该功能的应用程序停机一段时间。
  • 建议仅在非业务关键场景使用该功能,因为在后续版本中可能会发生不兼容的更改。如果您有多个可以独立升级的集群,那么您可能可以放松这个限制。
  • 请尝试使用我们的 beta 版功能,并给出反馈!在它们退出 beta 测试阶段之后,我们将很难去做更多的更改。

按照设计,Kubernetes 对 pod 执行相关的很多方面进行了抽象,使得用户不必关心。然 而,为了正常运行,有些工作负载要求在延迟和/或性能方面有更强的保证。 为此,kubelet 提供方法来实现更复杂的负载放置策略,同时保持抽象,避免显式的放置指令。

准备开始

你必须拥有一个 Kubernetes 的集群,同时你的 Kubernetes 集群必须带有 kubectl 命令行工具。 如果你还没有集群,你可以通过 Minikube 构建一 个你自己的集群,或者你可以使用下面任意一个 Kubernetes 工具构建:

要获知版本信息,请输入 kubectl version.

CPU 管理策略

默认情况下,kubelet 使用 CFS 配额 来执行 pod 的 CPU 约束。当节点上运行了很多 CPU 密集的 pod 时,工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核,这取决于调度时 pod 是否被扼制,以及哪些 CPU 核是可用的。许多工作负载对这种迁移不敏感,因此无需任何干预即可正常工作。

然而,有些工作负载的性能明显地受到 CPU 缓存亲和性以及调度延迟的影响,对此,kubelet 提供了可选的 CPU 管理策略,来确定节点上的一些分配偏好。

配置

CPU 管理器(CPU Manager)作为 alpha 特性引入 Kubernetes 1.8 版本。从 1.10 版本开始,作为 beta 特性默认开启。

CPU 管理策略通过 kubelet 参数 --cpu-manager-policy 来指定。支持两种策略:

  • none: 默认策略,表示现有的调度行为。
  • static: 允许为节点上具有某些资源特征的 pod 赋予增强的 CPU 亲和性和独占性。

CPU 管理器定期通过 CRI 写入资源更新,以保证内存中 CPU 分配与 cgroupfs 一致。同步频率通过新增的 Kubelet 配置参数 --cpu-manager-reconcile-period 来设置。 如果不指定,默认与 --node-status-update-frequency 的周期相同。

None 策略

none 策略显式地启用现有的默认 CPU 亲和方案,不提供操作系统调度器默认行为之外的亲和性策略。 通过 CFS 配额来实现 Guaranteed pods 的 CPU 使用限制。

Static 策略

static 策略针对具有整数型 CPU requestsGuaranteed pod ,它允许该类 pod 中的容器访问节点上的独占 CPU 资源。这种独占性是使用 cpuset cgroup 控制器 来实现的。

注意: 诸如容器运行时和 kubelet 本身的系统服务可以继续在这些独占 CPU 上运行。独占性仅针对其他 pod。

注意: 该策略的 alpha 版本不保证 Kubelet 重启前后的静态独占性分配。

注意: CPU 管理器不支持运行时下线和上线 CPUs。此外,如果节点上的在线 CPUs 集合发生变化,则必须驱逐节点上的 pods,并通过删除 kubelet 根目录中的状态文件 cpu_manager_state 来手动重置 CPU 管理器。

该策略管理一个共享 CPU 资源池,最初,该资源池包含节点上所有的 CPU 资源。可用 的独占性 CPU 资源数量等于节点的 CPU 总量减去通过 --kube-reserved--system-reserved 参数保留的 CPU 。从1.17版本开始,CPU保留列表可以通过 kublet 的 ‘–reserved-cpus’ 参数显式地设置。 通过 ‘–reserved-cpus’ 指定的显式CPU列表优先于使用 ‘–kube-reserved’ 和 ‘–system-reserved’ 参数指定的保留CPU。 通过这些参数预留的 CPU 是以整数方式,按物理内 核 ID 升序从初始共享池获取的。 共享池是 BestEffortBurstable pod 运行 的 CPU 集合。Guaranteed pod 中的容器,如果声明了非整数值的 CPU requests ,也将运行在共享池的 CPU 上。只有 Guaranteed pod 中,指定了整数型 CPU requests 的容器,才会被分配独占 CPU 资源。

注意: 当启用 static 策略时,要求使用 --kube-reserved 和/或 --system-reserved--reserved-cpus 来保证预留的 CPU 值大于零。 这是因为零预留 CPU 值可能使得共享池变空。

Guaranteed pod 调度到节点上时,如果其容器符合静态分配要求,相应的 CPU 会被从共享池中移除,并放置到容器的 cpuset 中。因为这些容器所使用的 CPU 受到调度域本身的限制,所以不需要使用 CFS 配额来进行 CPU 的绑定。换言之,容器 cpuset 中的 CPU 数量与 pod 规格中指定的整数型 CPU limit 相等。这种静态分配增强了 CPU 亲和性,减少了 CPU 密集的工作负载在节流时引起的上下文切换。

考虑以下 Pod 规格的容器:

  1. spec:
  2. containers:
  3. - name: nginx
  4. image: nginx

该 pod 属于 BestEffort QoS 类型,因为其未指定 requestslimits 值。 所以该容器运行在共享 CPU 池中。

  1. spec:
  2. containers:
  3. - name: nginx
  4. image: nginx
  5. resources:
  6. limits:
  7. memory: "200Mi"
  8. requests:
  9. memory: "100Mi"

该 pod 属于 Burstable QoS 类型,因为其资源 requests 不等于 limits, 且未指定 cpu 数量。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

  1. spec:
  2. containers:
  3. - name: nginx
  4. image: nginx
  5. resources:
  6. limits:
  7. memory: "200Mi"
  8. cpu: "2"
  9. requests:
  10. memory: "100Mi"
  11. cpu: "1"

该 pod 属于 Burstable QoS 类型,因为其资源 requests 不等于 limits。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

  1. spec:
  2. containers:
  3. - name: nginx
  4. image: nginx
  5. resources:
  6. limits:
  7. memory: "200Mi"
  8. cpu: "2"
  9. requests:
  10. memory: "200Mi"
  11. cpu: "2"

该 pod 属于 Guaranteed QoS 类型,因为其 requests 值与 limits相等。同时,容器对 CPU 资源的限制值是一个大于或等于 1 的整数值。所以,该 nginx 容器被赋予 2 个独占 CPU。

  1. spec:
  2. containers:
  3. - name: nginx
  4. image: nginx
  5. resources:
  6. limits:
  7. memory: "200Mi"
  8. cpu: "1.5"
  9. requests:
  10. memory: "200Mi"
  11. cpu: "1.5"

该 pod 属于 Guaranteed QoS 类型,因为其 requests 值与 limits相等。但是容器对 CPU 资源的限制值是一个小数。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

  1. spec:
  2. containers:
  3. - name: nginx
  4. image: nginx
  5. resources:
  6. limits:
  7. memory: "200Mi"
  8. cpu: "2"

该 pod 属于 Guaranteed QoS 类型,因其指定了 limits 值,同时当未显式指定时,requests 值被设置为与 limits 值相等。同时,容器对 CPU 资源的限制值是一个大于或等于 1 的整数值。所以,该 nginx 容器被赋予 2 个独占 CPU。