Kubernetes中资源限制的一些笔记整理

写在前面
今天和小伙伴们分享K8s中pod资源限制的一些笔记
博文内存涉及pod中通过request和limits实现资源的申请和限制
理解不足小伙伴帮忙指正，生活加油 ^_^
我们的痛苦来源于“夸父追日”一般的对“更好”的追求，也来自于自己的自卑与狂妄。--------duoduokk

学习之前，我们要准备下实验环境，新建一个新的命名空间，并且切换过去,提前拉一下实验镜像

┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$mkdir resources
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$cd resources/
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl  create ns  resources
namespace/resources created
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl config set-context  $(kubectl config current-context) --namespace=resources
Context "kubernetes-admin@kubernetes" modified.
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$cd ..
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$ansible node -m shell -a "docker pull hub.c.163.com/library/centos"
为什么要资源限制
一般在本地做实验，或者Demo的时候，不会对pod的资源进行限制，只有在生产环境会严格配置pod的资源限制。

当不对pod的资源做限制时，K8s的调度器会认为当前pod所需要的资源很少，并且可以调度到任意节点上，但是这样有一个很严重的弊端，如果不做资源限制，比如拿内存来讲，如果pod中的容器存在内存不回收的情况，那么会无休止的使用宿主节点的内存资源，从而会引发宿主机的OOM，甚至会触发宿主机内核OOM Killer(内存杀手)，来保证宿主机不挂掉。

看一个Demo，创建一个没有限制资源的pod

┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$cat pod-demo.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    run: pod-demo
  name: pod-demo
spec:
  containers:
  - image: hub.c.163.com/library/centos
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: pod-demo
    command: ['sh','-c','sleep 500000']
    resources: {}
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
status: {}
pod创建成功后,我们可以看到调度到了vms83.liruilongs.github.io

┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl get pods -o wide
No resources found in resources namespace.
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$vim  pod-demo.yaml
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl  apply  -f pod-demo.yaml
pod/pod-demo created
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl get pods -o wide
NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE                         NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-demo   1/1     Running   0          42s   10.244.70.50   vms83.liruilongs.github.io   <none>           <none>
这里我们在pod里安装一个内存分配工具bigmem,用于模拟pod中容器进程内存不回收的情况。

┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$kubectl  cp ./bigmem-7.0-1.r29766.x86_64.rpm pod-demo:/root/
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$kubectl  exec -it pod-demo  -- bin/bash
[root@pod-demo /]# cd root/
[root@pod-demo ~]# ls
anaconda-ks.cfg  bigmem-7.0-1.r29766.x86_64.rpm  original-ks.cfg
[root@pod-demo ~]# rpm -ivh bigmem-7.0-1.r29766.x86_64.rpm
Preparing...                          ################################# [100%]
Updating / installing...
   1:bigmem-7.0-1.r29766              ################################# [100%]
[root@pod-demo ~]# bigmem 1000M
Attempting to allocate 1000 Mebibytes of resident memory...
Press <Enter> to exit^C
[root@pod-demo ~]# bigmem 2000M
Attempting to allocate 2000 Mebibytes of resident memory...
Killed
通过上下内存信息可以发现，当分配1000M内存时，宿主机用户使用内存增加了1000M，可用内存为117M，当申请内存为2000M时，超出宿主机可用内存， bigmem 2000M命令所在进程直接被kill了。

┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$ansible vms83.liruilongs.github.io -m shell  -a "free -h"
vms83.liruilongs.github.io | CHANGED | rc=0 >>
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           4.4G        2.5G        583M        216M        1.4G        1.4G
Swap:            0B          0B          0B
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$ansible vms83.liruilongs.github.io -m shell  -a "free -h"
vms83.liruilongs.github.io | CHANGED | rc=0 >>
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           4.4G        3.5G        117M        216M        857M        456M
Swap:            0B          0B          0B
查看宿主机日志 /var/log/messages，可以发现bigmem 所在进程造成OOM。被OOM killer 杀掉了。

┌──[root@vms83.liruilongs.github.io]-[~]
└─$cat /var/log/messages | grep -i memory
Aug 10 20:37:27 vms83 kernel: [<ffffffff81186bd6>] out_of_memory+0x4b6/0x4f0
Aug 10 20:37:27 vms83 kernel: Out of memory: Kill process 25143 (bigmem) score 1347 or sacrifice child
如果不对pod做资源限制，他会认为宿主机的资源全是自己的，会无休止的使用，直到宿主机内存不足被OOM killer 直接杀了，为什么会被宿主机杀掉，容器的本质即运行在宿主机上的一个进程组。

通过 top 命令监控 node资源，可以发现由于 OOM的问题， 可能会造成的节点短暂性死机，无法采集同步节点信息。

┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$kubectl top nodes
NAME                         CPU(cores)   CPU%        MEMORY(bytes)   MEMORY%
vms81.liruilongs.github.io   189m         9%          1816Mi          58%
vms82.liruilongs.github.io   112m         3%          819Mi           17%
vms83.liruilongs.github.io   <unknown>    <unknown>   <unknown>       <unknown>
必须对资源进行限制，虽然上面的OOM情况下，杀掉了bigmem进程，但是实际上 OOM Killer 杀进程是不确定的，确定OOM杀手应该杀死哪个进程，内核会为每个进程保持一个运行不良评分，分数越高，进程越有可能被OOM杀手杀死。许多因素被用来计算这个分数。

所以当前节点上的任何一个Pod 进程都有可以能被杀掉。但有些Pod可能担负着很重要的职责，比其他Pod更重要，比如与数据存储相关的、与登录相关的、与查询余额相关的，即使系统资源严重不足，也需要保障这些Pod的存活。

所以Kubernetes中该提供了一些保障机制：

通过资源限额来确保不同的Pod只能占用指定的资源
允许集群的资源被超额分配，以提高集群的资源利用率。
为Pod划分等级，确保不同等级的Pod有不同的服务质量(QoS)，资源不足时，低等级的Pod会被清理，以确保高等级的Pod稳定运行。
今天和小伙伴分享的主要第一种方式

Kubernetes集群里的节点提供的资源主要是计算资源，计算资源是可计量的能被申请、分配和使用的基础资源，这使之区别于API资源（API Resources，例如Pod和Services等）。当前Kubernetes集群中的计算资源主要包括CPU、GPU及Memory，绝大多数常规应用是用不到GPU的，因此这里重点介绍CPU与Memory的资源管理问题。

我们知道，一个程序所使用的CPU与Memory是一个动态的量，确切地说，是一个范围，跟它的负载密切相关：负载增加时，CPU和Memory的使用量也会增加。因此最准确的说法是，某个进程的CPU使用量为0.1个CPU~1个CPU，内存占用则为500MB~1GB。对应到Kubernetes的Pod容器上，就是下面这4个参数：

spec.container[].resources.requests.cpu
spec.container[].resources.limits.cpu
spec.container[].resources.requests.memory
spec.container[].resources.limits.memory
Request&&limits
在配置Pod时可以通过参数Request为其中的每个容器指定所需使用的CPU与Memory量,类似于一种申请，Kubernetes会根据Request的值去查找有足够资源的Node来调度此Pod，如果没有，则调度失败。pod会一直处于pending

┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$cat pod-demo-momory.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    run: pod-demo
  name: pod-demo
spec:
  containers:
  - image: hub.c.163.com/library/centos
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: pod-demo
    command: ['sh','-c','sleep 500000']
    resources:
      requests:
        memory: "5000Mi"
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
status: {}
当前pod所调度的所有node最大只有4.4G内存，所以pod会一直处于pending

┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl  apply  -f pod-demo-momory.yaml
pod/pod-demo created
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl  get pods
NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
pod-demo   0/1     Pending   0          6s
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$
limits对应资源量的上限，即最多允许使用这个上限的资源量。

由于CPU资源是可压缩的，进程无论如何也不可能突破上限，因此设置起来比较容易。对于Memory这种不可压缩资源来说，它的Limit设置就是一个问题了，如果设置得小了，当进程在业务繁忙期试图请求超过Limit限制的Memory时，此进程就会被Kubernetes杀掉。因此，Memory的Request与Limit的值需要结合进程的实际需求谨慎设置。

┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$cat pod-demo-momory.yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  creationTimestamp: null
  labels:
    run: pod-demo
  name: pod-demo
spec:
  containers:
  - image: hub.c.163.com/library/centos
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: pod-demo
    command: ['sh','-c','sleep 500000']
    resources:
      requests:
        memory: "2000Mi"
      limits:
        memory: "3000Mi"
  dnsPolicy: ClusterFirst
  restartPolicy: Always
status: {}
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$vim pod-demo-momory.yaml
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl  apply  -f pod-demo-momory.yaml
pod/pod-demo created
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$kubectl  get pods -o wide
NAME       READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP             NODE                         NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-demo   1/1     Running   0          12s   10.244.70.55   vms83.liruilongs.github.io   <none>           <none>
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible/resources]
└─$
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$kubectl  cp ./bigmem-7.0-1.r29766.x86_64.rpm pod-demo:/root/
┌──[root@vms81.liruilongs.github.io]-[~/ansible]
└─$kubectl  exec -it pod-demo -- bin/bash
[root@pod-demo /]# cd /root/
[root@pod-demo ~]# rpm -ivh bigmem-7.0-1.r29766.x86_64.rpm
Preparing...                          ################################# [100%]
Updating / installing...
   1:bigmem-7.0-1.r29766              ################################# [100%]
[root@pod-demo ~]# bi
bigmem  bind
[root@pod-demo ~]# free -h
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           4.4G        548M        3.1G        216M        818M        3.4G
Swap:            0B          0B          0B
[root@pod-demo ~]# bigmem  3000M
Attempting to allocate 3000 Mebibytes of resident memory...
Killed
[root@pod-demo ~]# bigmem  2000M
Attempting to allocate 2000 Mebibytes of resident memory...
Press <Enter> to exit^C
[root@pod-demo ~]# bigmem  20000M
Attempting to allocate 20000 Mebibytes of resident memory...
Killed
[root@pod-demo ~]# exit
exit
command terminated with exit code 137
可以发现，我们设置了limits 的值，所以由cgroup实现资源隔离来处理内存不够，可以看到顶层的控制组为kubepods.slice,内存不够的时候通过Cgroup 来kill掉进程，而不是通过宿主机内核的 OOM Killer 来杀

┌──[root@vms83.liruilongs.github.io]-[~]
└─$cat /var/log/messages | grep -i memory
Aug 10 21:08:06 vms83 kernel: [<ffffffff81186c24>] pagefault_out_of_memory+0x14/0x90
Aug 10 21:08:06 vms83 kernel: memory: usage 3072000kB, limit 3072000kB, failcnt 2760
Aug 10 21:08:06 vms83 kernel: memory+swap: usage 3072000kB, limit 9007199254740988kB, failcnt 0
Aug 10 21:08:06 vms83 kernel: Memory cgroup stats for /kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod804e1f6c_d5c0_4f8a_aa27_bcd66393087c.slice: cache:0KB rss:0KB rss_huge:0KB mapped_file:0KB swap:0KB inactive_anon:0KB active_anon:0KB inactive_file:0KB active_file:0KB unevictable:0KB
Aug 10 21:08:06 vms83 kernel: Memory cgroup stats for /kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod804e1f6c_d5c0_4f8a_aa27_bcd66393087c.slice/docker-bf3af784f917c54a50d0cb422d8f2624be3ba65a904e126e89081817d457c4d4.scope: cache:0KB rss:40KB rss_huge:0KB mapped_file:0KB swap:0KB inactive_anon:0KB active_anon:40KB inactive_file:0KB active_file:0KB unevictable:0KB
Aug 10 21:08:06 vms83 kernel: Memory cgroup stats for /kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod804e1f6c_d5c0_4f8a_aa27_bcd66393087c.slice/docker-80f5aff910f2d6e0203fb6fc871cec9bf1d358d7e06ab9d4a381e46bac311465.scope: cache:0KB rss:3071960KB rss_huge:0KB mapped_file:0KB swap:0KB inactive_anon:0KB active_anon:3071912KB inactive_file:0KB active_file:0KB unevictable:0KB
Aug 10 21:08:06 vms83 kernel: Memory cgroup out of memory: Kill process 47482 (bigmem) score 1561 or sacrifice child
Aug 10 21:09:11 vms83 kernel: [<ffffffff81186c24>] pagefault_out_of_memory+0x14/0x90
Aug 10 21:09:11 vms83 kernel: memory: usage 3072000kB, limit 3072000kB, failcnt 2770
Aug 10 21:09:11 vms83 kernel: memory+swap: usage 3072000kB, limit 9007199254740988kB, failcnt 0
Aug 10 21:09:11 vms83 kernel: Memory cgroup stats for /kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod804e1f6c_d5c0_4f8a_aa27_bcd66393087c.slice: cache:0KB rss:0KB rss_huge:0KB mapped_file:0KB swap:0KB inactive_anon:0KB active_anon:0KB inactive_file:0KB active_file:0KB unevictable:0KB
Aug 10 21:09:11 vms83 kernel: Memory cgroup stats for /kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod804e1f6c_d5c0_4f8a_aa27_bcd66393087c.slice/docker-bf3af784f917c54a50d0cb422d8f2624be3ba65a904e126e89081817d457c4d4.scope: cache:0KB rss:40KB rss_huge:0KB mapped_file:0KB swap:0KB inactive_anon:0KB active_anon:40KB inactive_file:0KB active_file:0KB unevictable:0KB
Aug 10 21:09:11 vms83 kernel: Memory cgroup stats for /kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod804e1f6c_d5c0_4f8a_aa27_bcd66393087c.slice/docker-80f5aff910f2d6e0203fb6fc871cec9bf1d358d7e06ab9d4a381e46bac311465.scope: cache:0KB rss:3071960KB rss_huge:0KB mapped_file:0KB swap:0KB inactive_anon:0KB active_anon:3071948KB inactive_file:0KB active_file:0KB unevictable:0KB
Aug 10 21:09:11 vms83 kernel: Memory cgroup out of memory: Kill process 48483 (bigmem) score 1561 or sacrifice child
如果不设置CPU或Memory的Limit值，会怎样呢？(不考虑上面的问题)

在这种情况下，该Pod的资源使用量有一个弹性范围，我们不用绞尽脑汁去思考这两个Limit的合理值，但问题也来了，考虑下面的例子：

Pod A的Memory Request被设置为1GB，NodeA当时空闲的Memory为1.2GB，符合PodA的需求，因此PodA被调度到NodeA上。运行3天后，PodA的访问请求大增，内存需要增加到1.5GB，此时NodeA的剩余内存只有200MB，由于PodA新增的内存已经超出系统资源，所以在这种情况下，PodA就会被Kubernetes杀掉。

没有设置Limit的Pod，或者只设置了CPULimit或者Memory Limit两者之一的Pod，表面看都是很有弹性的，但实际上，相对于4个参数都被设置的Pod，是处于一种相对不稳定的状态的。

CPU和内存这两种计算资源的特点进行说明。

CPU CPU的Requests和Limits是通过CPU数（cpus）来度量的。CPU的资源值是绝对值，而不是相对值，比如0.1CPU在单核或多核机器上是一样的，都严格等于0.1CPU core。

Memory 内存的Requests和Limits计量单位是字节数。使用整数或者定点整数加上国际单位制（International System of Units）来表示内存值。国际单位制包括十进制的E、P、T、G、M、K、m，或二进制的Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki。KiB与MiB是以二进制表示的字节单位，常见的KB与MB则是以十进制表示的字节单位，Kubernetes的计算资源单位是大小写敏感的

官方文档的一些描述
如果你没有指定内存限制
如果你没有为一个容器指定内存限制，则自动遵循以下情况之一：

容器可无限制地使用内存。容器可以使用其所在节点所有的可用内存， 进而可能导致该节点调用 OOM Killer。此外，如果发生 OOM Kill，没有资源限制的容器将被杀掉的可行性更大。

运行的容器所在命名空间有默认的内存限制，那么该容器会被自动分配默认限制。集群管理员可用使用 LimitRange 来指定默认的内存限制。

内存请求和限制的目的
通过为集群中运行的容器配置内存请求和限制，你可以有效利用集群节点上可用的内存资源。通过将 Pod 的内存请求保持在较低水平，你可以更好地安排 Pod 调度。通过让内存限制大于内存请求，你可以完成两件事：

Pod 可以进行一些突发活动，从而更好的利用可用内存。
Pod 在突发活动期间，可使用的内存被限制为合理的数量。
博文参考
《Kubernetes权威指南 第4版》
https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/configure-pod-container/assign-memory-resource/

作者：山河已无恙

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