Kubernetes生产实践系列之三十：Kubernetes基础技术之集群计算资源管理

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原创最新推荐文章于 2026-09-03 08:03:20 发布 3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

kubernetes技术详解，带你深入了解k8s 在Docker 作为高级容器引擎快速发展的同时，在Google内部，容器技术已经应用了很多年Borg系统运行管理着成千上万的容器应用。Kubernetes项目来源于Borg，可以说是集结了Borg设计思想的精华，并且吸收了Borg系统中的经验和教训。Kubernetes对计算资源进行了更高层次的抽象，通过将容器进行细致的组合，将最终的应用服务交给用户。kubernetes的本质是一组服务器集群，它可以在集群的每个节点上运行特定的程序，来对节点中的容器进行管理。自我修复。阅读详情

一、前言

在Kubernetes环境中，CPU和内存是最主要的计算资源，Kubernetes建立了完善的机制来定义、分配、调度和控制这两类资源的使用。Kubernetes实际上只是一个资源的调度者，真正的资源管控还是要翻译成容器运行时的参数，最终由操作系统Kernel的CPU和内存资源管理器执行：

转载自https://blog.youkuaiyun.com/cloudvtech

二、Kubernetes的资源定义和管控

2.1 资源的计量单位

在Kubernetes中1个CPU相当于1个vCPU核心的算力，记为1000m(m为milicores，代表1vCPU的千分之一核心算力)，request里面的2、1、0.5、、0.1、100m分别代表可以占用当前系统2个、1个、0.5个、0.1个、0.1个vCPU等量的CPU资源。

内存可以使用KB、MB、GB等单位计量。并且由于Kubernetes节点默认会关闭SWAP的功能，所以这里定义的内存基本上是RSS+page cache的总和，RSS是堆、栈以及从内存直接分配的空间，page cache是内存中用于缓存磁盘块的部分。

2.2 资源的定义和调度

Kubernetes对于资源的定义包含requests和limits两个方面：

    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

如果POD有多个容器，则整个POD的requests和limits值是各个容器的requests和limits的累加。

requests和limits这两个标记本身的作用以及分别对于CPU和内存的含义都是不一样的；对于CPU而言：

requests的作用有两个，一是保证POD中容器可使用的最小CPU资源需求，二是用于Kubernetes的scheduler进行节点的选择和POD的调度；requests属于“准预留”的资源，这部分资源是系统直接从总资源里面扣除并记账给该POD的，但是如果该POD中容器没有使用到requests的CPU量，多余的CPU资源是可以给其它POD使用的，但是如果POD中容器真的需要这么多CPU资源的时候，系统会从其它低优先级的POD中回收CPU资源来保证POD的requests用量
limits的作用也有两个，一是给予POD中容器高于requests的一定幅度的可用CPU资源，客观上实现了系统CPU资源的超卖，二是在节点CPU资源紧缺的时候进行管控，包括CPU throtting

而对于内存而言：

requests的作用有两个，一是保证POD中容器可使用的最小资源需求，二是为Kubernetes进行POD调度提供依据并实施资源的“准预留”，三是在系统内存压力的时候，oom score打分和管控操作提供参考
limits的作用也有两个，一是给予POD中容器高于requests的一定幅度的可用内存资源，客观上实现了系统内存资源的超卖，二是在POD内存使用超出或者节点内存压力的时候，启动OOM killer进行管控

2.3 资源等级和管控

在Kubernetes里面，将资源分成不同的QoS类别，并且通过POD里面的资源定义来区分POD对于平台提供的资源保障的SLA等级：

Guaranteed，POD中每个容器都为CPU和内存设置了相同的requests和limits，这类POD具有最高优先级
Burstable，至少有一个容器设置了CPU或内存的requests属性，但不满足Guaranteed类别要求的POD，它们具有中等优先级
BestEffort，未为任何一个容器设置requests和limits属性的POD，它们的优先级为最低级别

在部署了Kubernetes的系统里面，CPU QoS对应的cgroup路径如下：

ls /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods.slice
......
drwxr-xr-x 56 root root 0 8月   6 18:05 kubepods-besteffort.slice
drwxr-xr-x 52 root root 0 8月  17 10:16 kubepods-burstable.slice
drwxr-xr-x  4 root root 0 4月   8 18:11 kubepods-pod54222000_7981_11ea_bd09_fa163ebda1b8.slice
drwxr-xr-x  4 root root 0 12月 30 2019 kubepods-pod822f54ed_2178_11ea_9434_fa163ebda1b8.slice
drwxr-xr-x  4 root root 0 12月 30 2019 kubepods-pod84b045b2_2178_11ea_9434_fa163ebda1b8.slice
drwxr-xr-x  4 root root 0 12月 30 2019 kubepods-pod85398a8a_2178_11ea_9434_fa163ebda1b8.slice
drwxr-xr-x  4 root root 0 12月 30 2019 kubepods-podd84e1b25_2242_11ea_9434_fa163ebda1b8.slice
drwxr-xr-x  4 root root 0 1月  15 2020 kubepods-podf8de6f99_3770_11ea_9434_fa163ebda1b8.slice
......

而kubepods-besteffort.slice和kubepods-burstable.slice两个目录下又有很多Kubernetes调度到本节点的Burstable和BestEffort的POD，而在例如目录kubepods-pod54222000_7981_11ea_bd09_fa163ebda1b8.slice下面存放的是Guaranteed的POD，它里面的CPU资源定义如下：

[root@k8s-node-01 kubepods-pod54222000_7981_11ea_bd09_fa163ebda1b8.slice]# cat cpu.cfs_period_us
100000
[root@k8s-node-01 kubepods-pod54222000_7981_11ea_bd09_fa163ebda1b8.slice]# cat cpu.cfs_quota_us
100000

针对不同的优先级的业务，在资源紧张或者超出的时候会有不同的处理策略；同时，针对CPU和内存两类不同类型的资源，一种是可压缩的，一种是不可压缩的，所以资源的分配和调控策略也会有很大区别。CPU资源紧缺时，如果节点处于超卖状态，则会根据各自的requests配置，按比例分配CPU时间片，而内存资源紧缺时需要内核的oom killer进行管控，Kubernetes负责为OOM killer提供管控依据：

BestEfford类容器由于没有要求系统供任何级别的资源保证，将最先被终止；但是在资源不紧张时，它们能尽可能多地占用资源，实现资源的复用和部署密度的提高
如果BestEfford类容器都已经终止，Burstable中等优先级的的POD将被终止
Guaranteed类容器拥有最高优先级，只有在内存资源使用超出limits的时候或者节点OOM时得分最高，才会被终止；OOM得分主要根据QoS类和容器的requests内存占机器总内存比来计算：

OOM得分越高，该进程的优先级越低，越容易被终止；根据公式，Burstable优先级的POD中，requests内存申请越多，越容易在OOM的时候被终止。

转载自https://blog.youkuaiyun.com/cloudvtech

三、Docker的资源定义和管控

3.1 Docker对于CPU和内存的资源定义

如文章《Kubernetes生产实践系列之二十九：Kubernetes基础技术之容器关键技术实践》所说的，Docker通过Linux Kernel的cgroups进行资源的管控，与之相应的是Docker支持的资源定义方式，比如CPU资源的常用定义方式如下：

设定CPU shares (--cpu-shares)，通过share的比例来限制，比如一个容器定义share为512，另一个容器定义share为1024，则它们占用的CPU分别为33%和66%；docker run --rm -it --cpu-shares=512 nginx bash
设定CPU核心数 (--cpus)，--cpus 参数可以限定容器能使用的 CPU 核数，docker run --rm -it --cpus=2 nginx
绑定CPU核心 (--cpuset-cpus)，docker run --rm -it --cpuset-cpus=0,1 nginx bash
设定period和quota(--cpu-period和--cpu-quota)，表示在cpu-period的周期内可以使用的cpu-quota数，真正能使用的 CPU 核数就是 cpu-quota / cpu-period；Docker默认period是100000，单位是微秒，也就是100毫秒，如果将cpu-quota设置为50000，表明在每100毫秒的时间段内，可以使用50毫秒的CPU时间，或者等量与0.5个核心的CPU资源；如果在一个时间间隔内以及占用了50毫秒，在这100毫秒时间间隔段内，这个容器进程就无法继续运行，一直到下一个时间周期

这里的--cpu-shares存储在cgroup的cpu.shares文件，--cpu-period和--cpu-quota存储在cpu.cfs_period_us和cpu.cfs_quota_us文件。另外，在Docker中支持的常用的内存设置方式是-m或者--memory：docker run --rm -it --memory=512m --cpus=2 nginx，这个信息会被存储到cgroup文件memory.limit_in_bytes中

3.2 Kubernetes的资源定义映射到Docker资源定义

对于如下的资源定义：

    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

Kubernetes的POD资源定义文件中：

spec.containers[].resources.requests.cpu会被转成docker run的--cpu-shares参数
spec.containers[].resources.limits.cpu会被转化成--cpu-quota参数(--cpu-period一般默认100毫秒，而--cpu-quota的最小值是1毫秒)，转化方法是CPU limits先转化成milicores然后在乘以100，比如如果是CPU是2，则先变成2000m在乘以100即200000，这里就是500x100=50000
spec.containers[].resources.limits.memory会被转成docker run的--memory参数

spec.containers[].resources.requests.memory在docker run里面没有对应的参数，它的作用还是在于在OOM的时候，为OOM score的计算提供参考，同QoS等级的容器，requests越大越容易被OOM kill。一般而言，系统对于CPU或者内存资源超过requests或者limits时候可以采取的措施无非是terminate、evict或者throtting，比较权威的解释可以参考Kubernetets如下一段描述：

If a Container exceeds its memory limit, it might be terminated. If it is restartable, the kubelet will restart it, as with any other type of runtime failure.

If a Container exceeds its memory request, it is likely that its Pod will be evicted whenever the node runs out of memory.

A Container might or might not be allowed to exceed its CPU limit for extended periods of time. However, it will not be killed for excessive CPU usage.

3.3 Kubernetes的资源定义和cgroup

部署下述一个POD资源：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: busybox
  labels:
    app: busybox
spec:
  containers:
  - image: busybox
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
    command:
      - sleep
      - "3600"
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: busybox
  restartPolicy: Always

根据这个方式启动了一个Burstable的容器，它应该等同于运行如下命令：

docker run --rm -dt --cpu-shares=250 --cpu-quota=50000 --memory=128m busybox sleep 3600

通过docker inspect查看到的相关信息如下：

[root@k8s-node-04 ~]# docker inspect d6bf12e8da95 -f {{.HostConfig.CpuShares}}

256

[root@k8s-node-04 ~]# docker inspect d6bf12e8da95 -f {{.HostConfig.CpuQuota}}

50000

[root@k8s-node-04 ~]# docker inspect d6bf12e8da95 -f {{.HostConfig.CpuPeriod}}

100000

[root@k8s-node-04 ~]# docker inspect d6bf12e8da95 -f {{.HostConfig.Memory}}

134217728

可以看到容器对应的cgroup如下：

docker inspect d6bf12e8da95 -f {{.HostConfig.CgroupParent}} 
kubepods-burstable-pod12ea792a_e1c3_11ea_a4ca_fa163ebda1b8.slice

所以去如下路径查看cgroup里面对应的信息：

#CPU request and limit in cgroup
[root@k8s-node-04 ~]# cd /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod12ea792a_e1c3_11ea_a4ca_fa163ebda1b8.slice
[root@k8s-node-04 kubepods-burstable-pod12ea792a_e1c3_11ea_a4ca_fa163ebda1b8.slice]# cat cpu.shares
256
[root@k8s-node-04 kubepods-burstable-pod12ea792a_e1c3_11ea_a4ca_fa163ebda1b8.slice]# cat cpu.cfs_quota_us
50000
[root@k8s-node-04 kubepods-burstable-pod12ea792a_e1c3_11ea_a4ca_fa163ebda1b8.slice]# cat cpu.cfs_period_us
100000

#memory limit in cgroup
[root@k8s-node-04 kubepods-burstable-pod12ea792a_e1c3_11ea_a4ca_fa163ebda1b8.slice]# cd /sys/fs/cgroup/memory/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod12ea792a_e1c3_11ea_a4ca_fa163ebda1b8.slice
[root@k8s-node-04 kubepods-burstable-pod12ea792a_e1c3_11ea_a4ca_fa163ebda1b8.slice]# cat memory.limit_in_bytes 
134217728

转载自https://blog.youkuaiyun.com/cloudvtech

四、Kubernetes节点的资源管控

Kubernetes除了对POD进行计算资源管控，也支持借助于cgroups机制对于节点和节点上的Kubernetes服务进程和其它系统进程进行资源管控。在节点启动kubelet的时候，可以为系统进程、kubelet进程预留资源，所以最后节点可以给Kubernetes分配业务POD的资源量可以计算如下：

Node Allocatable Resource = Node Capacity - kube-reserved - system-reserved - eviction-threshold

      Node Capacity
---------------------------
|     kube-reserved       |
|-------------------------|
|     system-reserved     |
|-------------------------|
|    eviction-threshold   |
|-------------------------|
|                         |
|      allocatable        |
|   (available for pods)  |
|                         |
|                         |
---------------------------

这里面的预留资源和阈值都是可以在kubelet启动的时候可以设置的，包括：

--cgroup-driver，默认为cgroupfs，另一可选项为systemd，kubelet需要与容器runtime的cgroup-driver保持一致
--kube-reserved，用于配置为kube组件如kubelet、kube-proxy等预留资源
--system-reserved，用于配置为system进程预留资源
--kube-reserved-cgroup和--system-reserved-cgroup是定义进行预留资源管控的cgroups
--eviction-hard，用来配置kubelet eviction的阈值，现在只支持memory和ephemeral-storage两种不可压缩资源，对应MemoryPressure和DiskPressure两种状态

在阿里云托管的Kubernetes节点上，可以看到如下一些启动信息：

root 5763 1 4 2019 ? 13-07:33:51 /usr/bin/kubelet --bootstrap-kubeconfig=/etc/kubernetes/bootstrap-kubelet.conf --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.conf --pod-manifest-path=/etc/kubernetes/manifests --allow-privileged=true --network-plugin=cni --cni-conf-dir=/etc/cni/net.d --cni-bin-dir=/opt/cni/bin --cluster-dns=172.72.14.1 --pod-infra-container-image=registry-vpc.cn-shanghai.aliyuncs.com/acs/pause-amd64:3.0 --enable-controller-attach-detach=false --enable-load-reader --cluster-domain=cluster.local --cloud-provider=external --hostname-override=cn-shanghai.172.72.14.25 --provider-id=cn-shanghai.i-xxxxxxxxxxx --authorization-mode=Webhook --client-ca-file=/etc/kubernetes/pki/ca.crt --system-reserved=memory=300Mi --kube-reserved=memory=400Mi --eviction-hard=imagefs.available<15%,memory.available<300Mi,nodefs.available<10%,nodefs.inodesFree<5% --cgroup-driver=systemd --anonymous-auth=false --rotate-certificates=true --cert-dir=/var/lib/kubelet/pki

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