轻松快速地调整Kubernetes的CPU和内存

﹏ヽ暗。殇╰゛Y 2022-10-27 12:16 287阅读 0赞

> **原文发表于[kubernetes中文社区][kubernetes]，为作者原创翻译 ，[原文地址][Link 1]**
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> **更多kubernetes文章，请多关注[kubernetes中文社区][kubernetes 1]**

**目录**

为容器和 Pod 分配CPU和内存资源

CPU和内存单位

Resources Quota: 限制namespace的资源消耗

Limit Ranges：配置默认的CPU请求和限制

工具：管理Kubernetes的CPU和内存

总结

--------------------

在Kubernetes中分配和管理CPU和内存资源可能很棘手，但也很容易。本文，我将向你展示什么是Kubernetes资源和限制以及如何管理它们。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

本文的目标是简单--如何帮助你快速调整项目中的Kubernetes资源信息，主要通过三种方式：

> 1.  为容器和 Pod 分配CPU和内存资源
> 2.  Resources Quota: 限制namespace的资源消耗
> 3.  Limit Ranges：配置默认的CPU请求和限制

## 为容器和 Pod 分配CPU和内存资源 ##

下图，解释了Kubernetes资源的度量单位，资源状态工作流以及如何使用资源限制。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

### CPU和内存单位 ###

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

> Kubernetes 中的一个 cpu 等于：
> 
>  *  1 AWS vCPU
>  *  1 GCP Core
>  *  1 Azure vCore
>  *  1 Hyperthread 在带有超线程的裸机 Intel 处理器上

以下，Deployment使用了内存资源和CPU资源的请求和限制

> 将CPU和内存 请求 （request）和内存 限制 （limit）分配给一个容器。
> 
> 我们保障容器拥有它请求数量的内存，但不允许使用超过限制数量的CPU和内存 。

apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: aks-application 
    spec:
      replicas: 1
      selector:
        matchLabels:
          app: aks-application
      template:
      metadata:
        labels:
          app: aks-application
      spec:
        containers:
        - name: aks-application
          image: hubname/aks-application-image:1.0.0 
          resources:
          requests:
            cpu: 100m 
            memory: 128Mi
          limits:
            cpu: 250m 
            memory: 256Mi

更详细的信息和代码段：

*  [将内存资源分配给容器和Pod][Pod]
 *  [将CPU资源分配给容器和Pod][CPU_Pod]
 *  [Kubernetes最佳实践资源要求和限制][Kubernetes]
 *  [应用程序开发人员在Azure Kubernetes Service（AKS）中管理资源的最佳实践][Azure Kubernetes Service_AKS]

## Resources Quota: 限制namespace的资源消耗 ##

> 资源配额，通过 ResourceQuota 对象来定义，对每个namespace的资源消耗总量提供限制。 它可以限制namespace中某种类型的对象的总数目上限，也可以限制命令空间中的 Pod 可以使用的计算资源的总上限。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][]

资源配额的工作方式如下：

>  *  不同的团队可以在不同的namespace下工作，目前这是非约束性的，在未来的版本中可能会通过 ACL (Access Control List 访问控制列表) 来实现强制性约束。
>  *  集群管理员可以为每个namespace创建一个或多个 ResourceQuota 对象。
>  *  当用户在namespace下创建资源（如 Pod、Service 等）时，Kubernetes 的配额系统会 跟踪集群的资源使用情况，以确保使用的资源用量不超过 ResourceQuota 中定义的硬性资源限额。
>  *  如果资源创建或者更新请求违反了配额约束，那么该请求会报错（HTTP 403 FORBIDDEN）， 并在消息中给出有可能违反的约束。
>  *  如果namespace下的计算资源 （如 cpu 和 memory）的配额被启用，则用户必须为 这些资源设定请求值（request）和约束值（limit），否则配额系统将拒绝 Pod 的创建。 提示: 可使用 LimitRanger 准入控制器来为没有设置计算资源需求的 Pod 设置默认值。

以下，是对持久卷声明和namespace资源的配额定义。

apiVersion: v1
    kind: ResourceQuota
    metadata:
      name: backend-storage-quota
    spec:
      hard:
        persistentvolumeclaims: "2"
        requests.storage: "1Gi"   
    --
    apiVersion: v1
    kind: ResourceQuota
    metadata:
      name: backend-namespace-quota
    spec:
      hard:
        request.cpu: 400m
        request.memory: 9600Mi
        limits.cpu: 1200m
        limits.memory: 11600Mi

你可以使用该kubectl apply命令来设置namespace的配额限制。

kubectl apply -f resource-quota.yaml — namespace backend

如何使用配额的详细说明，请参考

*  [https://kubernetes.io/docs/concepts/policy/resource-quotas/][https_kubernetes.io_docs_concepts_policy_resource-quotas]

## Limit Ranges：配置默认的CPU请求和限制 ##

如果你的namespace有资源配额，那么默认内存限制是很有帮助的。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4][]

将 LimitRange 添加到namespace，不仅会限制cpu和内存，还会为存储请求大小强制设置最小值和最大值。 存储是通过 PersistentVolumeClaim 来发起请求的。 执行限制范围控制的准入控制器会拒绝任何高于或低于管理员所设阈值的 PVC。

apiVersion: v1
    kind: LimitRange
    metadata:
      name: backend-limit-range
    spec:
      limits:
      - default:
        memory: 110Mi
        cpu: 500m
      defaultRequest:
        memory: 20Mi
        cpu: 100m
      type: Container
    --
    apiVersion: v1
    kind: LimitRange
    metadata:
      name: backend-storage-limits
    spec:
      limits:
      - type: PersistentVolumeClaim
        max:
          storage: 5Gi
         min:
          storage: 2Gi

更详细的信息和代码段。

*  [为namespace配置默认的 CPU 请求和限制][namespace_ CPU]
 *  [限制名称空间的存储使用量 ][Link 2]
 *  [Kubernetes中的 Limit Range ][Kubernetes_ Limit Range]

## 工具：管理Kubernetes的CPU和内存 ##

*  [Popeye][] 会扫描集群中是否存在与配置，资源和网络漏洞有关的问题，并生成有关所有问题的详细报告。
 *  [Goldilocks][] 扫描Pod中的资源限制，并使用建议的资源创建报告。
 *  [Kube-advisor][] 来自Azure团队的工具，可扫描容器中缺少的资源并限制请求。
 *  [K9s+benchmark][K9s_benchmark] 提供了一个命令行界面（CLI），使你可以轻松地管理，监视甚至对 你喜欢的终端软件中的集群进行基准测试

你还可以将这些工具与[ Datadog][Datadog]，[ Grafana + Prometeus][Grafana _ Prometeus]，Azure Monitor结合使用，以改善资源并限制监视。

## 总结 ##

1.  设置资源请求：获取有关特定应用程序/容器的CPU和内存使用情况的信息。
2.  设置资源限制：运行负载测试以检测高负载下容器的CPU和内存。
3.  监视容器的CPU和内存使用情况。
4.  监视持久卷使用情况。
5.  检查是否可以使用Limit Range应用资源限制
6.  使用配额（不建议在生产环境中应用配额）

译文链接: [https://dzone.com/articles/easy-and-fast-adjustment-of-kubernetes-cpu-and-mem][https_dzone.com_articles_easy-and-fast-adjustment-of-kubernetes-cpu-and-mem]

[kubernetes]: https://www.kubernetes.org.cn/
[Link 1]: https://www.kubernetes.org.cn/8858.html
[kubernetes 1]: https://glory.blog.csdn.net/article/details/112467716
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221024/40a9f6ba77d6411c90589275a1dff687.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221024/01e58874b45347f88bd3d56d78cc27f0.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221024/1fa3d082ed944b89905f8ae6f0d01254.png
[Pod]: https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/assign-memory-resource/
[CPU_Pod]: https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/
[Kubernetes]: https://cloud.google.com/blog/products/gcp/kubernetes-best-practices-resource-requests-and-limits
[Azure Kubernetes Service_AKS]: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/aks/developer-best-practices-resource-management
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221024/28dab6cbcef1485cb86137324802d4d8.png
[https_kubernetes.io_docs_concepts_policy_resource-quotas]: https://kubernetes.io/docs/concepts/policy/resource-quotas/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2ZseTkxMDkwNQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20221024/6ac7c106120345d3ad6e07afa18a035f.png
[namespace_ CPU]: https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/manage-resources/cpu-default-namespace/
[Link 2]: https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/limit-storage-consumption/
[Kubernetes_ Limit Range]: https://www.howtoforge.com/limit-ranges-in-kubernetes/
[Popeye]: https://github.com/derailed/popeye
[Goldilocks]: https://github.com/FairwindsOps/goldilocks/
[Kube-advisor]: https://github.com/Azure/kube-advisor
[K9s_benchmark]: https://github.com/derailed/k9s#benchmark-your-applications
[Datadog]: https://www.datadoghq.com/blog/announcing-aks/
[Grafana _ Prometeus]: https://ifi.tech/2020/10/28/how-to-configure-prometheus-and-grafana-in-azure-kubernetes-aks/
[https_dzone.com_articles_easy-and-fast-adjustment-of-kubernetes-cpu-and-mem]: https://dzone.com/articles/easy-and-fast-adjustment-of-kubernetes-cpu-and-mem