详解Kubernetes中的资源限制原理

最新推荐文章于 2024-11-15 19:00:50 发布

阿星君

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分类专栏： java高阶框架 java高阶面试阿里面试文章标签： java docker kubernetes 编程语言大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dingyu002/article/details/117996504

本文详细介绍了Kubernetes如何设置和传递资源限制，从yaml配置到Docker容器再到Linux Cgroups。通过实例展示了如何创建限制CPU核数的Pod，并深入探讨了资源限制的传递过程，揭示了Kubernetes、Docker与Cgroups之间的关系。最终总结了Kubernetes依赖Docker和Cgroups实现资源限制的机制。

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1 Kubernetes对资源的限制

在Kubernetes中，对资源（CPU、内存等）的限制，需要定义在yaml中，以Deployment举例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cpu-overload
  namespace: test
spec:
  containers:
  - name: cpu-overload
    image: stress/stress:latest
    resources:
      limits:
        cpu: "2"
        memory: 1000Mi
      requests:
        cpu: "1"
        memory: 500Mi
    command: ["stress"]
    args: ["-c", "2"]

其中，CPU 有2个限制：

requests：相对限制，是容器的最低申请资源，这个限制是相对的，无法做到绝对严格。
limits：绝对限制，这个是限制的绝对的，不可能超越。

本例中，对容器cpu-overload的 CPU 的限制，是，申请1个核的运算资源，最多可以使用2个核。

这里需要特别说明一点，所谓的最多2个核，其实是均摊的，如果这个容器真的触发了计算瓶颈，在docker中看，CPU使用率是200%，但在宿主机去看，其实并非是将2个核占满了，而是将压力分摊到了多个CPU的核上。

对Kubernetes来说，只能做到限制容器资源，无法对pod资源做限制，Kubernetes官方认为，要计算一个pod的资源限制，将pod中各个容器的资源做加和就行了。

2 资源限制的传递

Kubernetes其实可以认为是一系列组件包装起来的一个大型工具。关于资源限制，其实Kubernetes自己做不了这些，而是将对资源限制，通过yaml中的定义，传递到Docker容器中。比如，之前我们在Deployment中容器的CPU，限制为最多使用2个核，这个限制，Kubernetes会传递给Docker来做，所以本质上，Kubernetes资源的限制能力，来源于Docker，而Docker能做到什么程度的限制，又取决于Linux的cgroups，所以在很早之前的Docker是不支持在Windows平台运行的，归根结底，还是因为cgroups是Linux内核支持的产物。

说了这么多，我们可以通过一个实例来说明这个传递性。在开始前，简单说一下步骤:

1、在Kubernetes中启动一个单独的pod，资源限制为最多4个CPU核。
2、找到这个pod对应的容器，看一下容器的运行配置，是不是限制了4个核。
3、找到这个容器对应的Cgroups配置，看是否对容器限制了4个核。3、实验

2.1 创建一个限制了1个核的pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  labels:
    system: centos7
  name: centos7
  namespace: test
spec:
  containers:
  - image: centos:7
    imagePullPolicy: IfNotPresent
    name: centos7
    command: [ "/bin/bash", "-c", "--" ]
    args: [ "while true; do sleep 30; done;" ]
    ports:
    - containerPort: 30008
      hostPort: 30008
      name: http
      protocol: TCP
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: 2000Mi
      requests:
        cpu: "0.1"
        memory: 100Mi
  hostNetwork: true
  restartPolicy: Always

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