为啥要把参考文档写在前面呢，因为这几篇文档都说了不少关于k8s里面的容器的资源请求和限制的事儿，但还是没完全讲透，今天就试着讲清楚些，并进行吐槽。本文很长，不耐烦的可以直接看最后一节总结。
1. Pod资源控制的来源，调度时和运行时
apiVersion: v1 kind: Pod metadata:
name: frontend
spec:
containers:
- name: db
image: mysql
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
- name: wp
image: wordpress
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
k8s对容器资源控制的配置是在pod.spec.containers[].resources下面，又分为requests和limits。也就是说，虽然k8s的基本调度单元是pod，但控制资源还是在容器这个层面上。那么request和limit有什么区别呢？
k8s中的Pod，除了显式写明pod.spec.Nodename的之外，一般是经历这样的过程
Pod(被创建，写入etcd) --> 调度器watch到pod.spec.nodeName --> 节点上的kubelet watch到属于自己，创建容器并运行
看调度器中的这段代码 和 这段代码
func GetResourceRequest(pod *v1.Pod) *schedulercache.Resource {
result := schedulercache.Resource{}
for _, container := range pod.Spec.Containers {
for rName, rQuantity := range container.Resources.Requests {
factory.RegisterPriorityFunction2("MostRequestedPriority", priorities.MostRequestedPriorityMap, nil, 1)
}
我们可以得出第一个结论：
调度时仅仅使用了requests，而没有使用limits。而在运行的时候两者都使用了。
![输入图片说明]( "在这里输入图片标题")
其中request还有nvidiaGPU啥的，也不写了，调度时如果这几个值是0，还会在计算优先级时赋一个值，也不写了。总之，今天这篇文章更关心运行时是怎么跑的，不关心调度时。
而在运行时，这些参数的整体发挥作用的途径如下
k8s ---> docker ---> linux cgroup
最后由操作系统内核来控制这些进程的资源限制
2. 运行时的换算k8s->docker
还是首先贴代码，这段代码的信息量比较大
func (m *kubeGenericRuntimeManager) generateLinuxContainerConfig(container *v1.Container, pod *v1.Pod, uid *int64, username string) *runtimeapi.LinuxContainerConfig {
lc := &runtimeapi.LinuxContainerConfig{
Resources: &runtimeapi.LinuxContainerResources{},
SecurityContext: m.determineEffectiveSecurityContext(pod, container, uid, username),
}
// set linux container resources
var cpuShares int64
cpuRequest := container.Resources.Requests.Cpu()
cpuLimit := container.Resources.Limits.Cpu()
memoryLimit := container.Resources.Limits.Memory().Value()
oomScoreAdj := int64(qos.GetContainerOOMScoreAdjust(pod, container,
int64(m.machineInfo.MemoryCapacity)))
// If request is not specified, but limit is, we want request to default to limit.
// API server does this for new containers, but we repeat this logic in Kubelet
// for containers running on existing Kubernetes clusters.
if cpuRequest.IsZero() && !cpuLimit.IsZero() {
cpuShares = milliCPUToShares(cpuLimit.MilliValue())
} else {
// if cpuRequest.Amount is nil, then milliCPUToShares will return the minimal number
// of CPU shares.
cpuShares = milliCPUToShares(cpuRequest.MilliValue())
}
lc.Resources.CpuShares = cpuShares
if memoryLimit != 0 {
lc.Resources.MemoryLimitInBytes = memoryLimit
}
// Set OOM score of the container based on qos policy. Processes in lower-priority pods should
// be killed first if the system runs out of memory.
lc.Resources.OomScoreAdj = oomScoreAdj
if m.cpuCFSQuota {
// if cpuLimit.Amount is nil, then the appropriate default value is returned
// to allow full usage of cpu resource.
cpuQuota, cpuPeriod := milliCPUToQuota(cpuLimit.MilliValue())
lc.Resources.CpuQuota = cpuQuota
lc.Resources.CpuPeriod = cpuPeriod
}
return lc
}
以及这段
func milliCPUToShares(milliCPU int64) int64 {
if milliCPU == 0 {
// Return 2 here to really match kernel default for zero milliCPU. return minShares
}
// Conceptually (milliCPU / milliCPUToCPU) * sharesPerCPU, but factored to improve rounding.
shares := (milliCPU * sharesPerCPU) / milliCPUToCPU
if shares < minShares {
return minShares
}
return shares
}
// milliCPUToQuota converts milliCPU to CFS quota and period values func milliCPUToQuota(milliCPU int64) (quota int64, period int64) {
// CFS quota is measured in two values: // - cfs_period_us=100ms (the amount of time to measure usage across) // - cfs_quota=20ms (the amount of cpu time allowed to be used across a period) // so in the above example, you are limited to 20% of a single CPU // for multi-cpu environments, you just scale equivalent amounts if milliCPU == 0 {
return
}
// we set the period to 100ms by default
period = quotaPeriod
// we then convert your milliCPU to a value normalized over a period
quota = (milliCPU * quotaPeriod) / milliCPUToCPU
// quota needs to be a minimum of 1ms. if quota < minQuotaPeriod {
quota = minQuotaPeriod
}
return
}
继续用一张表来描述里面的关系
| docker参数 |
处理过程 |
| cpuShares |
如果requests.cpu为0且limits.cpu非0，以limits.cpu为转换输入值，否则从request.cpu为转换输入值。转换算法为：如果转换输入值为0，则设置为minShares == 2， 否则为*1024/100 |
| oomScoreAdj |
使用了一个非常复杂的算法把容器分为三类，详见参考文档3，按优先级降序为：Guaranteed, Burstable, Best-Effort，和request.memory负相关，这个值越为负数越不容易被杀死 |
| cpuQuota, cpuPeriod |
由limits.cpu 转换而来，默认cpuPeriod为100ms，而cpuQuota为limits.cpu的核数 * 100ms，这是一个硬限制 |
| memoryLimit |
== limits.memory |
3. docker中这几个值的含义
那么，当k8s把这一堆内存CPU的值输出到docker之后，docker对这些值的解释是怎么样的呢？
# docker help run | grep cpu
--cpu-percent int CPU percent (Windows only)
--cpu-period int Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) period
--cpu-quota int Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) quota
-c, --cpu-shares int CPU shares (relative weight)
--cpuset-cpus string CPUs in which to allow execution (0-3, 0,1)
--cpuset-mems string MEMs in which to allow execution (0-3, 0,1)
# docker help run | grep oom
--oom-kill-disable Disable OOM Killer
--oom-score-adj int Tune host's OOM preferences (-1000 to 1000)
# docker help run | grep memory
--kernel-memory string Kernel memory limit
-m, --memory string Memory limit
--memory-reservation string Memory soft limit
--memory-swap string Swap limit equal to memory plus swap: '-1' to enable unlimited swap
--memory-swappiness int Tune container memory swappiness (0 to 100) (default -1)
比较杂，所以分几个关键的值来说，下面这部分内容我是从这个博客复制过来的，写的很详细，当然，原始出处还是docker的官方文档
同时，对于一个正在运行的容器可以使用docker inspect看出来
# docker inspect c8dcd083baba | grep Cpu "CpuShares": 1024,
"CpuPeriod": 0,
"CpuQuota": 0,
"CpusetCpus": "",
"CpusetMems": "",
"CpuCount": 0,
"CpuPercent": 0,
3.1 CPU share constraint: -c or --cpu-shares
默认所有的容器对于 CPU 的利用占比都是一样的，-c 或者 --cpu-shares 可以设置 CPU 利用率权重，默认为 1024，可以设置权重为 2 或者更高(单个 CPU 为 1024，两个为 2048，以此类推)。如果设置选项为 0，则系统会忽略该选项并且使用默认值 1024。通过以上设置，只会在 CPU 密集(繁忙)型运行进程时体现出来。当一个 container 空闲时，其它容器都是可以占用 CPU 的。cpu-shares 值为一个相对值，实际 CPU 利用率则取决于系统上运行容器的数量。
假如一个 1core 的主机运行 3 个 container，其中一个 cpu-shares 设置为 1024，而其它 cpu-shares 被设置成 512。当 3 个容器中的进程尝试使用 100% CPU 的时候「尝试使用 100% CPU 很重要，此时才可以体现设置值」，则设置 1024 的容器会占用 50% 的 CPU 时间。如果又添加一个 cpu-shares 为 1024 的 container，那么两个设置为 1024 的容器 CPU 利用占比为 33%，而另外两个则为 16.5%。简单的算法就是，所有设置的值相加，每个容器的占比就是 CPU 的利用率，如果只有一个容器，那么此时它无论设置 512 或者 1024，CPU 利用率都将是 100%。当然，如果主机是 3core，运行 3 个容器，两个 cpu-shares 设置为 512，一个设置为 1024，则此时每个 container 都能占用其中一个 CPU 为 100%。
测试主机「4core」当只有 1 个 container 时，可以使用任意的 CPU：
~ docker run -it --rm --cpu-shares 512 ubuntu-stress:latest /bin/bash
root@4eb961147ba6:/# stress -c 4 stress: info: [17] dispatching hogs: 4 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
~ docker stats 4eb961147ba6
CONTAINER CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O
4eb961147ba6 398.05% 741.4 kB / 8.297 GB 0.01% 4.88 kB /
3.2 CPU period constraint: --cpu-period & --cpu-quota
默认的 CPU CFS「Completely Fair Scheduler」period 是 100ms。我们可以通过 --cpu-period 值限制容器的 CPU 使用。一般 --cpu-period 配合 --cpu-quota 一起使用。
设置 cpu-period 为 100ms，cpu-quota 为 200ms，表示最多可以使用 2 个 cpu，如下测试：
~ docker run -it --rm --cpu-period=100000 --cpu-quota=200000 ubuntu-stress:latest /bin/bash
root@6b89f2bda5cd:/# stress -c 4 # stress 测试使用 4 个 cpu stress: info: [17] dispatching hogs: 4 cpu, 0 io, 0 vm, 0 hdd
~ docker stats 6b89f2bda5cd # stats 显示当前容器 CPU 使用率不超过 200%
CONTAINER CPU % MEM USAGE / LIMIT MEM % NET I/O BLOCK I/O
6b89f2bda5cd 200.68% 745.5 kB / 8.297 GB 0.01% 4.771 kB / 648 B 0 B / 0 B
通过以上测试可以得知，--cpu-period 结合 --cpu-quota 配置是固定的，无论 CPU 是闲还是繁忙，如上配置，容器最多只能使用 2 个 CPU 到 100%。
3.3 --oom-score-adj
oom-score-adj是一个参数，用于在系统内存OOM时优先杀哪个，负数的分数最不容易会被抹杀，而正数的分数最容易会被抹杀，这和无限恐怖里面完全不一样啊，哈哈哈
可以看到在k8s的代码中，几个不同类型的container的分数如下
const (
// PodInfraOOMAdj is very docker specific. For arbitrary runtime, it may not make // sense to set sandbox level oom score, e.g. a sandbox could only be a namespace // without a process. // TODO: Handle infra container oom score adj in a runtime agnostic way.
PodInfraOOMAdj int = -998
KubeletOOMScoreAdj int = -999
DockerOOMScoreAdj int = -999
KubeProxyOOMScoreAdj int = -999
guaranteedOOMScoreAdj int = -998
besteffortOOMScoreAdj int = 1000
)
可见guarantee的容器最后才会被杀，而besteffort最先被杀。
4. --cpu-shares的实测
为了尝试一下k8s里面对cpu-share默认值设为2的实际效果，写了一个脚本
cat cpu.sh
function aa {
x=0 while [ True ];do
x=$x+1
done;
}
复制到容器内并跑起来，容器基于busybox镜像
# docker run --cpu-shares=2 run_out_cpu /bin/sh /cpu.sh
top - 15:41:23 up 57 days, 22:51, 3 users, load average: 4.66, 7.50, 6.16
Tasks: 396 total, 2 running, 394 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 12.2 us, 0.4 sy, 0.0 ni, 87.3 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem: 8154312 total, 7923816 used, 230496 free, 278512 buffers
KiB Swap: 3905532 total, 39060 used, 3866472 free. 6525112 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 39986 root 20 0 1472 364 188 R 99.6 0.0 1:10.02 sh 2098 root 20 0 116456 8948 1864 S 0.7 0.1 67:16.83 acc-snf
可以看到，当--cpu-shares设置为2时，使用了单个CPU的100%，接下来，另外不使用容器，只在宿主机上跑一个独立的脚本
# cat cpu8.sh function aa {
x=0 while [ True ];do
x=$x+1
done;
}
aa &
aa &
aa &
aa &
aa &
aa &
aa &
aa &
这台机器有8核，所以需要起8个进程去跑满
于是，此时的top为：
top - 15:44:30 up 57 days, 22:54, 3 users, load average: 4.21, 5.23, 5.47 Tasks: 404 total, 10 running, 394 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 82.6 us, 16.9 sy, 0.0 ni, 0.0 id, 0.0 wa, 0.1 hi, 0.0 si, 0.5 st KiB Mem: 8154312 total, 7932176 used, 222136 free, 278536 buffers KiB Swap: 3905532 total, 39060 used, 3866472 free. 6525116 cached Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 40374 root 20 0 15112 1376 496 R 100.0 0.0 0:28.67 bash
40373 root 20 0 15244 1380 496 R 99.9 0.0 0:28.92 bash 40376 root 20 0 15240 1376 496 R 99.9 0.0 0:28.80 bash 40375 root 20 0 15240 1376 496 R 99.6 0.0 0:13.15 bash 40379 root 20 0 15240 1376 496 R 99.6 0.0 0:28.75 bash 40378 root 20 0 15240 1376 496 R 99.3 0.0 0:28.79 bash 40380 root 20 0 15116 1380 496 R 98.9 0.0 0:28.84 bash 39986 root 20 0 1696 460 188 R 89.0 0.0 4:13.48 sh 40377 root 20 0 15240 1376 496 R 12.0 0.0 0:19.27 bash
可以看到，其中使用容器跑的sh这个进程，占用88%左右的CPU，如果把--cpu-share设置为512
top - 15:50:25 up 57 days, 23:00, 3 users, load average: 8.93, 7.86, 6.60 Tasks: 407 total, 10 running, 397 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 80.2 us, 16.5 sy, 0.0 ni, 2.8 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.4 st KiB Mem: 8154312 total, 7951320 used, 202992 free, 278748 buffers KiB Swap: 3905532 total, 39060 used, 3866472 free. 6525176 cached Mem PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND 41012 root 20 0 1316 328 188 R 100.0 0.0 0:07.89 sh 40376 root 20 0 17928 4084 496 R 89.0 0.1 5:46.70 bash 40374 root 20 0 17928 4084 496 R 88.6 0.1 6:21.40 bash 40380 root 20 0 17420 3300 496 R 87.3 0.0 6:23.22 bash 40375 root 20 0 17928 4084 496 R 86.7 0.1 6:07.00 bash 40377 root 20 0 17928 3556 496 R 85.3 0.0 5:51.28 bash 40373 root 20 0 17932 4088 496 R 81.7 0.1 6:22.83 bash 40379 root 20 0 17928 3296 496 R 81.0 0.0 2:16.05 bash 40378 root 20 0 17928 4084 496 R 75.7 0.1 6:21.70 bash
就能占据100%的CPU，不受宿主机上常规吃CPU进程的影响。
5. 总结
感谢你读完这篇又长又啰嗦的文档，仅仅是为了说明4个参数在k8s里面的使用，总结一下：
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这个值，如果在单个机器上已经有容器配置了，例如配置为1核，那么这个容器相对一个没配置cpu的容器的抢占CPU能力为1024:2，对不配置的容器而言差距太大。所以，我也不是很理解为啥k8s要把默认值minShares设置为2，而不是docker的1024。
于是，部署pod到某些cpu已经资源不足的机器上，如果设置了这个值为1核呢，不一定能调度的上去，但是不设置呢，这个pod的资源又未必能保证。
这个值本身的坑还不算大，主要是参考文档3把容器分为Guaranteed, Burstable, Best-Effort，并且还不是显式的指定，而是看requests和limits是否有相同的项啥的，说实话，这个也很蛋疼，但蛋疼程度还稍微低一些。
本文转移开源中国-kubernetes中容器资源控制的那些事儿
