> 来源 | KubeWharf 社区

> 项目 | github.com/kubewharf/katalyst-core

经过几个月时间的开发测试工作，Katalyst 近日完成了 v0.5.0 版本的发布。在该版本中，我们解耦了 Katalyst 常态混部能力对 kubewharf enhanced kubernetes 的依赖，用户可以在原生 Kubernetes 上安装和使用 Katalyst；另外我们也对上个版本中新加入的资源超分功能做了进一步的优化。期望这个版本可以帮助用户更平滑地使用 Katalyst，实现资源效能提升。

Out-of-Band Resource Manager (ORM)

为了保证业务的 QoS 不受影响，Katalyst 最初在 kubelet 中引入了一个 QoS Resource Manager (QRM) 框架，通过插件化的方式来扩展容器的资源分配策略。虽然该方案在功能上较好地满足了字节跳动内部业务的需求，但 QRM 框架侵入修改了 kubelet，不方便使用和维护。

为此，我们近期对 Katalyst 进行了重构，将 QRM 框架从 kubelet 中解耦出来，实现了一套新的方案叫 ORM。ORM 也就是 Out-of-Band Resource Manager 的缩写，顾名思义就是带外的资源管理框架。

从上面的架构图中可以看到，我们将 QRM 从 kubelet 中移除，在 Katalyst Agent 中新增了一个 ORM 模块。

在注入资源管理策略的 Hook 点的选择上，不同于 QRM，v0.5.0 中新增的 ORM 支持两种模式：NRI 模式（v0.6.0 上线）和旁路异步更新模式。我们在 ORM 中实现了一个 NRI 的 Server，当 Pod 或容器的一些生命周期事件（如 RunPodSandbox/CreateContainer/RemovePodSandbox 等）发生时，containerd 会同步调用 ORM 的 NRI Server，从而实现资源管理策略的注入。此外，对于 containerd 版本比较低的场景，ORM 也提供了一种 Bypass 模式，周期性从旁路异步更新容器的 Cgroup 等配置。

在 NUMA 亲和的实现方式上，因为我们将 QRM 从 kubelet 中解耦出来了，不能再复用 Topology Manager 的撮合能力，因此我们在 ORM 中实现了一个带外的 Topology Manager。此外，解耦之后 kubelet 原生的 PodResources API 返回的数据也和实际的分配情况不一致了，所以我们在 ORM 中也实现了一个带外的 PodResources Server，从而像 Reporter 这样的模块可以从中获取到准确的 CPU 和内存的分配情况，上报到 KCNR CRD 中供调度器感知。

在混部场景下，运行以下命令可以通过 Helm 安装启用了 ORM 的 Katalyst：

helm repo add kubewharf https://kubewharf.github.io/chartshelm repo update
helm install colocation -n katalyst-system --create-namespace kubewharf/katalyst-colocation-orm

ORM 相关的配置项在 charts/katalyst/charts/colocation-orm/values.yaml 文件中，主要包括：

katalyst-agent:  customArgs:    # QRM Plugin 注册的 Socket 路径，改为注册到 ORM    qrm-socket-dirs: "/var/lib/katalyst/plugin-socks"        # Reporter 访问 PodResources API 的 Socket 路径，改为访问 ORM 旁路的 PodResources Server    pod-resources-server-endpoint: "/var/lib/katalyst/pod-resources/kubelet.sock"        # ORM 旁路的 PodResources Server 从何处获取 Device 的分配信息。默认值为 ""；可配置为 "kubelet"，表示 ORM 从 kubelet 原生的 PodResources Server 获取 Device 的分配信息    orm-devices-provider: "kubelet"         # 如果将 orm-devices-provider 配置为 kubelet，则可通过该配置指定 kubelet 原生的 PodResources Server 的 Socket 路径    orm-kubelet-pod-resources-endpoints: "/var/lib/kubelet/pod-resources/kubelet.sock"        # ORM 旁路的 Topology Manager 的 NUMA 亲和策略，可选值：none / best-effort / restricted / single-numa-node / numeric    topology-policy-name: "none"        # ORM 的资源名映射，比如将 Reclaimed Resources 映射到 cpu、memory 等原生的资源名    orm-resource-names-map: "resource.katalyst.kubewharf.io/reclaimed_millicpu=cpu,resource.katalyst.kubewharf.io/reclaimed_memory=memory"

资源超分

在 v0.4.0 中，Katalyst 发布了在线超分功能，用户可以为节点池配置超分比来实现整机的资源超售。但实际的集群运营过程中，通过人工进行静态超分比配置会带来一些风险：

• 由于 Pod 在节点间的扩缩行为以及业务流量的变化，导致配置的超分比不符合预期，节点出现负载过高的问题；

• 用户在 kubelet 开启了 CPUManager，绑核行为导致共享池的 CPU 资源被过度超分。

针对以上问题，Katalyst 对超分能力进行了扩展，基于节点实时监控指标以及绑定 CPU 数量对超分比进行动态调整，在提升利用率的同时规避过度超分的风险。

动态超分

Katalyst-agent：Katalyst-agent 通过监控组件（malachite）查询节点 pod 实时指标，并根据指标与配置预估节点的超分比，通过 KCNR 进行上报。

Katalyst-controller：Katalyst-controller watch 并缓存 KCNR（实时超分比）与 NOC（用户超分配置），选择更小的超分比计算节点的超分后资源并进行更新。

兼容原生绑核能力

Katalyst-agent：Katalyst-agent 通过查询 kubelet config 获取 CPUManager 的状态，当 CPUManager 开启并且 policy=static 时，katalyst-agent 统计节点所有 pod 独占 CPU 的数量（具有整数型 CPU requests 的 Guaranteed Pod），并通过 KCNR 上报相关信息。

Katalyst-scheduler：Katalyst-scheduler watch 并缓存节点的 KCNR。

当节点 CPUManager 开启并且 policy=static 时，被独占的 CPU 不会被超分，只有共享资源池中的 CPU 会根据超分比进行放大；同时，新调度的 pod 如果需要独占 CPU，其需要占用的 CPU 资源也不允许通过超分比进行放大。

使用

部署监控与资源超分组件

helm repo add kubewharf https://kubewharf.github.io/chartshelm repo update
# 部署malachite监控组件helm install malachite -n malachite-system --create-namespace kubewharf/malachite
# 部署katalyst超分组件helm install overcommit -n katalyst-system --create-namespace kubewharf/katalyst-overcommit​​​​​​​

kubectl get deployment -n katalyst-system
NAME                  READY   UP-TO-DATE   AVAILABLEkatalyst-controller   2/2     2            2           katalyst-webhook      2/2     2            2        katalyst-scheduler    2/2     2            2
kubectl get daemonset -n katalyst-systemNAME             DESIRED   CURRENT   READY   UP-TO-DATE   AVAILABLEkatalyst-agent   3         3         3       3            3

可以看到 katalyst-webhook、katalyst-controller、katalyst-scheduler 以及 katalyst-agent 组件被部署完成。

使用动态超分

1. 动态超分配置

可在 charts/katalyst/charts/overcommit/values.yaml 中通过 katalyst-agent.customArgs 对节点的动态超分比计算进行配置：

​​​​​​​

# 通过修改参数为"-overcommit_aware"可以关闭katalyst-agent中的超分计算与上报功能sysadvisor-plugins: "overcommit_aware"
# 动态超分比计算周期，默认每10秒进行一次计算并上报realtime-overcommit-sync-period: "10s"
# 节点CPU目标负载，表示在当前的pod分配情况下，通过超分比将节点预期的CPU负载调整至目标值realtime-overcommit-CPU-targetload: 0.6# 节点内存目标负载，表示在当前的pod分配情况下，通过超分比将节点预期的内存负载调整至目标值realtime-overcommit-mem-targetload: 0.6
# 集群pod预估CPU负载，节点未分配的CPU资源会基于节点当前负载与这个参数进行超分realtime-overcommit-estimated-cpuload: 0.4# 集群pod预估内存负载，节点未分配的内存资源会基于节点当前负载与这个参数进行超分realtime-overcommit-estimated-memload: 0.6
# 计算CPU超分使用的负载指标，支持cpu.usage.containerCPU-metrics-to-gather: "cpu.usage.container"# 计算内存超分使用的负载指标，支持mem.rss.container、mem.usage.container# 默认使用rss内存，建议根据集群内存使用情况进行指标与目标负载的配置memory-metrics-to-gather: "mem.rss.container"

2. 观察测试节点 KCNR，可以看到增加了超分相关的 annotation 信息​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​

kubectl describe kcnr node1
...Annotations:     # 根据负载计算的CPU超分比    katalyst.kubewharf.io/cpu_overcommit_ratio: "1.54"    # 根据负载计算的内存超分比    katalyst.kubewharf.io/memory_overcommit_ratio: "1.93"    # 节点当前已经绑核的CPU数量    katalyst.kubewharf.io/guaranteed_cpus: "0"    # 节点 kubelet CPUManager policy    katalyst.kubewharf.io/overcommit_cpu_manager: "static"    # 节点 kubelet memoryManager policy    katalyst.kubewharf.io/overcommit_memory_manager: "None"...

3. 观察 Node 对象，发现相比静态超分场景，节点 annotation 新增了部分超分与资源信息

可以看到，实际超分后的资源量通过节点计算并上报的超分比计算得到。由于该值相比于配置值更小，规避了可能出现的过度超分风险。

apiVersion: v1kind: Nodemetadata:  annotations:    # 节点根据负载计算的CPU超分比    katalyst.kubewharf.io/realtime_cpu_overcommit_ratio: "1.51"    # 节点根据负载计算的内存超分比    katalyst.kubewharf.io/realtime_memory_overcommit_ratio: "1.93"    # 手动配置的 CPU 超分比    katalyst.kubewharf.io/cpu-overcommit-ratio: "2.5"    # 手动配置的 Memory 超分比    katalyst.kubewharf.io/memory-overcommit-ratio: "2.5"    spec:  ...status:  # 超分后的资源量  allocatable:    cpu: 11778m    memory: 56468160982220m  capacity:    cpu: 12080m    memory: 64452751810560m  ...

4. 指定节点创建一个高负载 pod，观察节点超分比变化

由于 CPU 负载升高，katalyst-agent 计算得到了更小的超分比，节点可用资源进一步降低，避免更多负载调度到节点上。

apiVersion: v1kind: Podmetadata:  name: testpod1  namespace: katalyst-system...spec:  affinity:    nodeAffinity:      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:        nodeSelectorTerms:        - matchExpressions:          - key: kubernetes.io/hostname            operator: In            values:            - node1  containers:  - name: testcontainer1    image: polinux/stress:latest    command: ["stress"]    args: ["--cpu", "4", "--timeout", "6000"]    resources:      limits:        cpu: 8        memory: 8Gi      requests:        cpu: 4        memory: 8Gi  tolerations:  - effect: NoSchedule    key: test    value: test    operator: Equal​​​​​​​

kubectl describe kcnr node1
Annotations:      # 由于负载升高，katalyst-agent计算得到超分比减小    katalyst.kubewharf.io/cpu_overcommit_ratio: 1.00    katalyst.kubewharf.io/guaranteed_cpus: 0    katalyst.kubewharf.io/memory_overcommit_ratio: 1.93    katalyst.kubewharf.io/overcommit_cpu_manager: static    katalyst.kubewharf.io/overcommit_memory_manager: None

其他更新

API 扩展

• CNR 支持 socket-level 设备亲和性上报；

• SPD 支持扩展 extended-indicator，方便外部系统自定义画像能力。

QoS 增强

• share-cores with numa-binding 精细化微拓扑分配能力达到生产可用状态。

策略扩展

• 内存：支持 drop cache、TMO、动态跨 NUMA 迁移内存页、基于 min/max 实现内存保护 等策略；

• IO：引入 io.cost，io.weight，wbt，根据优先级针对不同负载进行 IO 限速；

• 基于原生 fake-numa 机制实现自定义 NUMA 调度、分配和内存带宽限制能力。

单机组件

• metrics-fetcher：和 malachite 解耦，并支持对接 cgroup，kubelet stats 等多种不同的数据源；metrics 增加采集时间戳并支持数据过期检查；

• reporter：支持实时上报 node-metrics 到 CNR，配合调度器实现基于负载的重调度能力；

• meta-server：优化单机查询 SPD 频率，避免对 APIServer QPS 过高而引发的稳定性风险；

• 单机组件 healthz 接口集成各个模块核心功能健康检查，并接入 readiness-check。

中心组件

• controller(s)：支持 transformed-informer 机制优化中心组件内存占用；

• recommender：原生规格推荐推荐能力增强并实现和 vpa 体系的集成；

• KCMAS：支持根据 metric label 进行分组聚合查询；

此外，也修复了 goroutine 泄漏、gRPC 连接泄漏，nil allocation-info 导致 panic 等若干问题。

非常期待更多开发者和用户能加入到 Katalyst 开源社区中，和我们一起交流和探讨在离线混部以及资源效能的相关话题。

关于 Katalyst

Katalyst 是字节跳动对多年大规模业务云原生化场景中资源管理能力的抽象和总结，我们期望通过 Katalyst 的开源直接或间接的帮助用户做好资源管理，实现降本增效。

项目地址 | github.com/kubewharf/katalyst-core​​​​​​​