Pod开销-Kubernetes-树叶云kubernetes教程

Pod开销

FEATURESTATE:Kubernetesv1.24[sTABLE]

在节点上运行Pod时，Pod本身占用大量系统资源。这些是运行Pod内容器所需资源之外的资源。在Kubernetes中，POD开销是一种方法，用于计算Pod基础设施在容器请求和限制之上消耗的资源。

在Kubernetes中，Pod的开销是根据与Pod的RuntimeClass相关联的开销在准入时设置的。

如果启用了PodOverhead，在调度Pod时，除了考虑容器资源请求的总和外，还要考虑Pod开销。类似地，kubelet将在确定Podcgroups的大小和执行Pod驱逐排序时也会考虑Pod开销。

配置Pod开销

你需要确保使用一个定义了​​字段的​ RuntimeClass ​。

使用示例

要使用Pod开销，你需要一个定义了​​字段的RuntimeClass。作为例子，下面的RuntimeClass定义中包含一个虚拟化所用的容器运行时，RuntimeClass如下，其中每个Pod大约使用120MiB用来运行虚拟机和寄宿操作系统：

apiVersion: node.k8s.io/v1kind: RuntimeClassmetaData:name: kata-fchandler: kata-fcoverhead:podFixed:memory: "120Mi"cpu: "250m"

通过指定​​RuntimeClass处理程序创建的工作负载会将内存和CPU开销计入资源配额计算、节点调度以及Podcgroup尺寸确定。

假设我们运行下面给出的工作负载示例test-pod:

apiVersion: v1kind: Podmetadata:name: test-podspec:runtimeClassName: kata-fccontainers:- name: busybox-ctrimage: busybox:1.28stdin: truetty: trueresources:limits:cpu: 500mmemory: 100Mi- name: nginx-ctrimage: nginxresources:limits:cpu: 1500mmemory: 100Mi

在准入阶段RuntimeClass准入控制器更新工作负载的PodSpec以包含RuntimeClass中定义的​​。如果PodSpec中已定义该字段，该Pod将会被拒绝。在这个例子中，由于只指定了RuntimeClass名称，所以准入控制器更新了Pod，使之包含​​。

在RuntimeClass准入控制器进行修改后，你可以查看更新后的PodSpec：

kubectl get pod test-pod -o JSONpath='{.spec.overhead}'

输出：

map[cpu:250m memory:120Mi]

如果定义了ResourceQuata,则容器请求的总量以及​​字段都将计算在内。

当kube-scheduler决定在哪一个节点调度运行新的Pod时，调度器会兼顾该Pod的​​以及该Pod的容器请求总量。在这个示例中，调度器将资源请求和开销相加，然后寻找具备2.25CPU和320MiB内存可用的节点。

一旦Pod被调度到了某个节点，该节点上的kubelet将为该Pod新建一个cgroup。底层容器运行时将在这个Pod中创建容器。

如果该资源对每一个容器都定义了一个限制（定义了限制值的GuaranteedQoS或者BurstableQoS），kubelet会为与该资源（CPU的​ cpu.cfs_quota_us ​以及内存的​ memory.limit_in_bytes ​）相关的Podcgroup设定一个上限。该上限基于PodSpec中定义的容器限制总量与​​之和。

对于CPU，如果Pod的QoS是Guaranteed或者Burstable，kubelet会基于容器请求总量与PodSpec中定义的​​之和设置​ cpu.shares ​。

请看这个例子，验证工作负载的容器请求：

kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.containers[*].resources.limits}'

容器请求总计2000mCPU和200MiB内存：

map[cpu: 500m memory:100Mi] map[cpu:1500m memory:100Mi]

对照从节点观察到的情况来检查一下：

kubectl describe node | grep test-pod -B2

该输出显示请求了2250mCPU以及320MiB内存。请求包含了Pod开销在内：

NamespaceNameCPU RequestsCPU LimitsMemory RequestsMemory LimitsAGE------------------------------------------------------------------defaulttest-pod2250m (56%)2250m (56%)320Mi (1%)320Mi (1%)36m

验证Podcgroup限制

在工作负载所运行的节点上检查Pod的内存cgroups。在接下来的例子中，将在该节点上使用具备CRI兼容的容器运行时命令行工具​​。这是一个显示Pod开销行为的高级示例，预计用户不需要直接在节点上检查cgroups。首先在特定的节点上确定该Pod的标识符：

# 在该 Pod 被调度到的节点上执行如下命令：POD_ID="$(sudo crictl pods --name test-pod -q)"

可以依此判断该Pod的cgroup路径：

# 在该 Pod 被调度到的节点上执行如下命令：sudo crictl inspectp -o=json $POD_ID | grep cgroupsPath

执行结果的cgroup路径中包含了该Pod的​​容器。Pod级别的cgroup在即上一层目录。

"cgroupsPath": "/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/7ccf55aee35dd16aca4189c952d83487297f3cd760f1bbf09620e206e7d0c27a"

在这个例子中，该Pod的cgroup路径是​ kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2 ​。验证内存的Pod级别cgroup设置：

# 在该 Pod 被调度到的节点上执行这个命令。# 另外，修改 cgroup 的名称以匹配为该 Pod 分配的 cgroup。 cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/memory.limit_in_bytes

和预期的一样，这一数值为320MiB。

可观察性

在kube-state-metrics中可以通过​ kube_pod_overhead_* ​指标来协助确定何时使用Pod开销，以及协助观察以一个既定开销运行的工作负载的稳定性。该特性在kube-state-metrics的1.9发行版本中不可用，不过预计将在后续版本中发布。在此之前，用户需要从源代码构建kube-state-metrics。

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