目录

• 容器的资源需求和资源限制
• QoS Classes分类
  • Guaranteed
  • Burstable
  • Best-Effort
• kubernetes之node资源紧缺时pod驱逐机制
  • Qos Class优先级排名
  • 可压缩资源与不可压缩资源
  • 存储资源不足
    • 举例
  • 内存资源不足
    • 举例
  • Node OOM (Out Of Memory)
  • 总结
• 参考链接

容器的资源需求和资源限制

• requests：需求，最低保障, 保证被调度的节点上至少有的资源配额
• limits：限制，硬限制, 容器可以分配到的最大资源配额

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
    name: pod-demo
    labels:
        app: myapp
        tier: fronted
spec:
    containers:
    - name: myapp
      image: ikubernetes/stress-ng
      command: ["/usr/bin/stress-ng", "-m 1", "-c 1", "--metrics-brief"]
      resources:
        requests:
          cpu: "200m"
          memory: "128Mi"
        limits:
          cpu: "500m"
          memory: "200Mi"

kubectl exec pod-demo -- top

这是一个CPU为2核的节点, 分配给容器500m的CPU, 也就是0.5个CPU, 所以看到的进程CPU占用率约为26%

QoS Classes分类

Guaranteed

如果Pod中所有Container的所有Resource的limit和request都相等且不为0，则这个Pod的QoS Class就是Guaranteed。

注意，如果一个容器只指明了limit，而未指明request，则表明request的值等于limit的值。

containers:
    name: foo
        resources:
            limits:
                cpu: 10m
                memory: 1Gi
    name: bar
        resources:
            limits:
                cpu: 100m
                memory: 100Mi
            requests:
                cpu: 100m
                memory: 100Mi

Burstable

至少有一个容器设置CPU或内存资源的requests属性

Best-Effort

如果Pod中所有容器的所有Resource的request和limit都没有赋值，则这个Pod的QoS Class就是Best-Effort.

containers:
    name: foo
        resources:
    name: bar
        resources:

kubernetes之node资源紧缺时pod驱逐机制

Qos Class优先级排名

Guaranteed > Burstable > Best-Effort

可压缩资源与不可压缩资源

Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO，这些资源可以被分为可压缩资源（CPU）和不可压缩资源（内存，磁盘 IO）。

• 可压缩资源(CPU)不会导致pod被驱逐

  因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时，系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用

• 不可压缩资源(内存)则会导致pod被驱逐

  于不可压缩资源来说，如果资源不足，也就无法继续申请资源（内存用完就是用完了），此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod，以保证该节点上有充足的资源。

存储资源不足

下面是 kubelet 默认的关于节点存储的驱逐触发条件：

• nodefs.available<10%（容器 volume 使用的文件系统的可用空间，包括文件系统剩余大小和 inode 数量）
• imagefs.available<15%（容器镜像使用的文件系统的可用空间，包括文件系统剩余大小和 inode 数量）

当 imagefs 使用量达到阈值时，kubelet 会尝试删除不使用的镜像来清理磁盘空间。

当 nodefs 使用量达到阈值时，kubelet 就会拒绝在该节点上运行新 Pod，并向 API Server 注册一个 DiskPressure condition。然后 kubelet 会尝试删除死亡的 Pod 和容器来回收磁盘空间，如果此时 nodefs 使用量仍然没有低于阈值，kubelet 就会开始驱逐 Pod。kubelet 驱逐 Pod 的过程中不会参考 Pod 的 QoS，只是根据 Pod 的 nodefs 使用量来进行排名，并选取使用量最多的 Pod 进行驱逐。所以即使 QoS 等级为 Guaranteed 的 Pod 在这个阶段也有可能被驱逐（例如 nodefs 使用量最大）。如果驱逐的是 Daemonset，kubelet 会阻止该 Pod 重启，直到 nodefs 可用量超过阈值。

如果一个 Pod 中有多个容器，kubelet 会根据 Pod 中所有容器的 nodefs 使用量之和来进行排名。即所有容器的 container_fs_usage_bytes 指标值之和。

举例

当 nodefs 的使用量超过阈值时，kubelet 会根据 Pod 的 nodefs 使用量来对 Pod 进行排名，首先驱逐使用量最多的 Pod。排名如下图所示：

内存资源不足

下面是 kubelet 默认的关于节点内存资源的驱逐触发条件：

• memory.available<100Mi

当内存使用量超过阈值时，kubelet 就会向 API Server 注册一个 MemoryPressure condition，此时 kubelet 不会接受新的 QoS 等级为 Best Effort 的 Pod 在该节点上运行，并按照以下顺序来驱逐 Pod：

• Pod 的内存使用量是否超过了 request 指定的值
• 根据 priority 排序，优先级低的 Pod 最先被驱逐
• 比较它们的内存使用量与 request 指定的值之差。

按照这个顺序，可以确保 QoS 等级为 Guaranteed 的 Pod 不会在 QoS 等级为 Best Effort 的 Pod 之前被驱逐，但不能保证它不会在 QoS 等级为 Burstable 的 Pod 之前被驱逐。

如果一个 Pod 中有多个容器，kubelet 会根据 Pod 中所有容器相对于 request 的内存使用量与之和来进行排名。即所有容器的 （container_memory_usage_bytes 指标值与 container_resource_requests_memory_bytes 指标值的差）之和。

举例

当节点的内存使用量超过阈值时，kubelet 会根据 Pod 相对于 request 的内存使用量来对 Pod 进行排名。排名如下所示：

当内存资源不足时，kubelet 在驱逐 Pod 时只会考虑 requests 和 Pod 的内存使用量，不会考虑 limits。

Node OOM (Out Of Memory)

因为 kubelet 默认每 10 秒抓取一次 cAdvisor 的监控数据，所以有可能在 kubelet 驱逐 Pod 回收内存之前发生内存使用量激增的情况，这时就有可能触发内核 OOM killer。这时删除容器的权利就由kubelet 转交到内核 OOM killer 手里，但 kubelet 仍然会起到一定的决定作用，它会根据 Pod 的 QoS 来设置其 oom_score_adj 值：

如果该节点在 kubelet 通过驱逐 Pod 回收内存之前触发了 OOM 事件，OOM killer 就会采取行动来降低系统的压力，它会根据下面的公式来计算 oom_score 的值：

容器使用的内存占系统内存的百分比 + oom_score_adj = oom_score>

OOM killer 会杀掉 oom_score_adj 值最高的容器，如果有多个容器的 oom_score_adj 值相同，就会杀掉内存使用量最多的容器（其实是因为内存使用量最多的容器的 oom_score 值最高）。关于 OOM 的更多内容请参考：Kubernetes 内存资源限制实战。

假设某节点运行着 4 个 Pod，且每个 Pod 中只有一个容器。每个 QoS 类型为 Burstable 的 Pod 配置的内存 requests 是 4Gi，节点的内存大小为 30Gi。每个 Pod 的 oom_score_adj 值如下所示：

当调用 OOM killer 时，它首先选择 oom_score_adj 值最高的容器（1000），这里有两个容器的 oom_score_adj 值都是 1000，OOM killer 最终会选择内存使用量最多的容器。

总结

• 因为 kubelet 默认每 10 秒抓取一次 cAdvisor 的监控数据，所以可能在资源使用量低于阈值时，kubelet 仍然在驱逐 Pod。
• kubelet 将 Pod 从节点上驱逐之后，Kubernetes 会将该 Pod 重新调度到另一个资源充足的节点上。但有时候 Scheduler 会将该 Pod 重新调度到与之前相同的节点上，比如设置了节点亲和性，或者该 Pod 以 Daemonset 的形式运行。

参考链接

https://www.yangcs.net/posts/kubernetes-eviction/

https://cloud.tencent.com/developer/article/1097431

原文地址：https://www.cnblogs.com/peitianwang/p/11588003.html