图解kubernetes资源QOS机制实现原理
QOS是k8s中一种资源保护机制，其主要是针对不可压缩资源比如的内存的一种控制技术，比如在内存中其通过为不同的Pod和容器构造OOM评分，并且通过内核的策略的辅助，从而实现当节点内存资源不足的时候，内核可以按照策略的优先级，优先kill掉哪些优先级比较低(分值越高优先级越低)的Pod，今天来分析下背后的实现 1.关键基础特性 1.1 一切皆文件 在Linux中一切皆文件，控制CGroup本身也是通过配置文件进行的,这是我创建的一个内存Lmits为200M的Pod的容器的配置 # pwd /sys/fs/cgroup # cat ./memory/kubepods/pod8e172a5c-57f5-493d-a93d-b0b64bca26df/f2fe67dc90cbfd57d873cd8a81a972213822f3f146ec4458adbe54d868cf410c/memory.limit_in_bytes 209715200 1.2 内核内存配置 这里我们重点关注内存相关的两个配置：VMOvercommitMemory其值为1，表示运行分配所有的物理内存资源，注意不包括SWAP资源VMPanicOnOOM其值为0：表示当内存不足的时候触发oom_killer进行选择部分进程进行kill，QOS也是通过影响其kill流程来实现的 func setupKernelTunables(option KernelTunableBehavior) error { desiredState := map[string]int{ utilsysctl.VMOvercommitMemory: utilsysctl.VMOvercommitMemoryAlways, utilsysctl.VMPanicOnOOM: utilsysctl.VMPanicOnOOMInvokeOOMKiller, utilsysctl.KernelPanic: utilsysctl.KernelPanicRebootTimeout, utilsysctl.KernelPanicOnOops: utilsysctl.KernelPanicOnOopsAlways, utilsysctl.RootMaxKeys: utilsysctl.RootMaxKeysSetting, utilsysctl.RootMaxBytes: utilsysctl.RootMaxBytesSetting, } 2.QOS打分机制与判定实现 QOS打分机制主要是根据Requests和limits里面的资源限制来进行类型判定与打分的，我们就来快速看下这部分的实现 2.1 根据容器判定QOS类型 2.1.1 构建容器列表 遍历所有的容器列表，注意这里会包含所有的初始化容器和业务容器 requests := v1.ResourceList{} limits := v1.ResourceList{} zeroQuantity := resource.MustParse("0") isGuaranteed := true allContainers := []v1.Container{} allContainers = append(allContainers, pod.Spec.Containers...) // 追加所有的初始化容器 allContainers = append(allContainers, pod.Spec.InitContainers...) 2.1.2 处理Requests和limits 这里遍历所有的Requests和Limits限制的资源，分别加入到不同的资源集合汇总，其中判定是不是Guaranteed主要是根据limits里面的资源是否包含CPU和内存两种资源，都包含才可能是Guaranteed for _, container := range allContainers { // process requests for name, quantity := range container.Resources.Requests { if !isSupportedQoSComputeResource(name) { continue } if quantity.Cmp(zeroQuantity) == 1 { delta := quantity.DeepCopy() if _, exists := requests[name]; !exists { requests[name] = delta } else { delta.Add(requests[name]) requests[name] = delta } } } // process limits qosLimitsFound := sets.NewString() for name, quantity := range container.Resources.Limits { if !isSupportedQoSComputeResource(name) { continue } if quantity.Cmp(zeroQuantity) == 1 { qosLimitsFound.Insert(string(name)) delta := quantity.DeepCopy() if _, exists := limits[name]; !exists { limits[name] = delta } else { delta.Add(limits[name]) limits[name] = delta } } } if !qosLimitsFound.HasAll(string(v1.ResourceMemory), string(v1.ResourceCPU)) { // 必须是全部包含cpu和内存限制 isGuaranteed = false } } 2.1.3 BestEffort 如果Pod里面的容器没有任何requests和limits的限制则就是BestEffort if len(requests) == 0 && len(limits) == 0 { return v1.PodQOSBestEffort } 2.1.4 Guaranteed 要是Guaranteed必须是资源相等，并且限定的数量相同 // Check is requests match limits for all resources. if isGuaranteed { for name, req := range requests { if lim, exists := limits[name]; !exists || lim.Cmp(req) != 0 { isGuaranteed = false break } } } if isGuaranteed && len(requests) == len(limits) { return v1.PodQOSGuaranteed } 2.1.5 Burstable 如果不是上面两种就是最后一种burstable了 return v1.PodQOSBurstable 2.2 QOS OOM打分机制 2.2.1 OOM打分机制 其中guaranteedOOMScoreAdj是-998其实这跟OOM实现有关系，一台node节点上主要是三部分组成：kubelet主进程、docker进程、业务容器进程，而OOM的打分里面-1000表示该进程不会被oom所kill, 那一个业务进程最少也就只能是-999因为你不能保证自己的业务永远不会出现问题，所以在QOS里面-999其实就是kubelet和docker进程所保留的，剩下的才能作为业务容器分配(分值越高越容易被kill) // KubeletOOMScoreAdj is the OOM score adjustment for Kubelet KubeletOOMScoreAdj int = -999 // DockerOOMScoreAdj is the OOM score adjustment for Docker DockerOOMScoreAdj int = -999 // KubeProxyOOMScoreAdj is the OOM score adjustment for kube-proxy KubeProxyOOMScoreAdj int = -999 guaranteedOOMScoreAdj int = -998 besteffortOOMScoreAdj int = 1000 2.2.2 关键Pod 关键Pod是一种特殊的存在，它可以是Burstable或者BestEffort类型的Pod，但是OOM打分却可以跟Guaranteed一样，这种类型的Pod主要包含三种：静态Pod、镜像Pod和高优先级Pod if types.IsCriticalPod(pod) { return guaranteedOOMScoreAdj } 判定实现 func IsCriticalPod(pod *v1.Pod) bool { if IsStaticPod(pod) { return true } if IsMirrorPod(pod) { return true } if pod.Spec.Priority != nil && IsCriticalPodBasedOnPriority(*pod.Spec.Priority) { return true } return false } 2.2.3 Guaranteed与BestEffort 这两种类型都有各自默认的值分别为Guaranteed(-998)和BestEffort(1000) switch v1qos.GetPodQOS(pod) { case v1.PodQOSGuaranteed: // Guaranteed containers should be the last to get killed. return guaranteedOOMScoreAdj case v1.PodQOSBestEffort: return besteffortOOMScoreAdj } 2.2.4 Burstable 其中关键的一行就是：oomScoreAdjust := 1000 - (1000memoryRequest)/memoryCapacity，从这个计算里面可以看出，如果我们申请的资源越多，那么 (1000memoryRequest)/memoryCapacity这个里面计算出来的时机值就会越小，即最终结果就越大，其实也就表明如果我们占用的内存越少，则打分就越高，这类容器就相对比较容易被kill memoryRequest := container.Resources.Requests.Memory().Value() oomScoreAdjust := 1000 - (1000*memoryRequest)/memoryCapacity // A guaranteed pod using 100% of memory can have an OOM score of 10. Ensure that burstable pods have a higher OOM score adjustment. if int(oomScoreAdjust) < (1000 + guaranteedOOMScoreAdj) { return (1000 + guaranteedOOMScoreAdj) } // Give burstable pods a higher chance of survival over besteffort pods. if int(oomScoreAdjust) == besteffortOOMScoreAdj { return int(oomScoreAdjust - 1) } return int(oomScoreAdjust) 好了今天就到这里，看之前还很懵逼，看完有种豁然开朗的感觉，还是那句话说的对，源码面前了无秘密，加油 k8s源码阅读电子书地址: https://www.yuque.com/baxiaoshi/tyado3 > 微信号：baxiaoshi2020 > 关注公告号阅读更多源码分析文章 > 更多文章关注 www.sreguide.com > 本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布
