CPU的C-state

转自:http://blog.youkuaiyun.com/hgf1011/archive/2010/09/20/5897729.aspx

C-state

1. Overview

 

       C-stateACPI spec定义的CPU工作在G0时的power states,这些状态包括C0,C1,C2,C3…Cn.其中C0被称为Active状态,也只有C0的时候CPU才会执行指令;其余的状态则被称为sleeping,这时CPU是不执行指令的,也因而会节省更多的功耗。系统在运行时会根据loading状况在各个C-state之间切换 降低功耗,图1C-state切换的一个简单的当CPU在进出sleeping state时会有一定的延时,通常延迟越大功耗对应的C-state的功耗就越低。APCI规定C0 C1 C2需要保持cache的一致性(要保证CPU cache中的数据一定要是最新的数据),C3以及后续的state就没有这个要求了,也就是说如果系统还要memory requestOS就不会进入C3以及之后的state。从信号上来看 比较旧的CPU架构上,C-state的切换是通过STPCLK#,SLP#,DPSLP#这几个信号实现的,在新的架构引入了QPI bus,切换C state的动作都会透过QPI Request Msg达成,上述信号在新的平台上都被remove掉了。

 

 1

2. C-state Control

 

1)        Detect & Enable C-state

 

BIOS可以通过CPUID function 5 check CPU是否支持C-state,以及支持哪些C-stateC1 C1E C3 C6 C7),支持的最大的C-state也可以通过MSR去设定,默认情况下增强型C-state以及IO MWAIT Redirection是不支持的,BIOS要根据系统的需求决定是否开启支持该功能的register,对于多核的系统就需要对每颗核都要单独去配置它的C-state的支持。

 

2)        C-state Basic Configuration

通常情况下PPM code会根据MWAIT以及AC/BAT是否存在给出不同的配置方案如:a.MWAIT支持的时候通常的做法是将CPU MWAIT(C1) 映射为ACPI C1,CPU MWAIT(C3)映射为ACPI C2 CPU MWAIT(C7)映射为ACPI C3,当AC存在时为了系统获得更高的性能通常会将MWAIT(C7)不再映射为ACPI C3,也就是支持ACPI C1 C2 两级C-stateb.MWAIT不支持的时候就需要使用传统的读P_LVLX的做法,将HLT当做ACPI C1,P_LVL2当做ACPI C2,PL_LV4当做ACPI C3,同样在AC存在的状况下ACPI C3就不会被export出来了(以上做法的假设该CPU支持C6 C7,如果不支持的话就remove相关的supportcode)。

 

3)        ACPI Structure For C-state

 

l         _OSC & _PDC

_0SC(Operating System Details) & _PDC(Processor Driver Capabilities)在功能上比较接近,基本上供OSPM调用和BIOS传递一些关于C-state P-state T-state是否支持,以及支持的程度和实现方式的一些设定,BIOS可以依据OSPM的参数回报相应的ACPI Structures

l         _CST

_CST是通过ACPI ASL code 汇报给OSPM的有关该平台CPU所支持的C-state的信息。它的格式如下所示:

CSTPackage : Package ( Count ,  CState ,…,  CState )

其中Count表示所支持的C-state的个数

CState: Package ( Register ,  Type ,  Latency ,  Power ) 

Register表示OSPM调整C-state的方式,Type表示C State的类型(1=C1, 2=C2, 3=C3)Latency表示进入该C-state的最大的延迟, Power表示在该C-state时的功耗(单位是毫瓦)。下述是一个sample code,注释部分已经讲的很明白了CPU0支持4C-state,其中C1使用FFixedHW的方式访问,其它3C-state都是通过P_LVL方式切入,第三和第四个Cstate都被映射到ACPI C3

 

Name(_CST, Package() 

{

4,      // There are four C-states defined here with three semantics

        // The third and fourth C-states defined have the same C3 entry semantics 

Package(){ResourceTemplate(){Register(FFixedHW, 0, 0, 0)},     1,  20, 1000}, 

Package(){ResourceTemplate(){Register(SystemIO, 8, 0, 0x161)}, 2,  40,  750},

Package(){ResourceTemplate(){Register(SystemIO, 8, 0, 0x162)}, 3,  60,  500},

Package(){ResourceTemplate(){Register(SystemIO, 8, 0, 0x163)}, 3, 100,  250} 

})

 

l         _CSD

 

C-State Dependency 用于向OSPM提供多个logic processor之间C-state的依赖关系。比如在一个Dual Core的平台上,每颗核可以独立运行C1但是如果其中一个核切换到C2,另一个也必须要切换到C2,这时就需要在_CSD中提供这部分信息。

 

     

      

3. P_LVL VS FFH

 

 P_LVL称之为Level register,是在一些比较旧的Intel平台上用做切换C-state的一种方式比如切换到C2,就会去读LV2 然后系统就会进入一个叫做level 2 power state(C2)

FFH全称是Function Fixed Hardware,它是Intel特有的用于CPU power states之间进行切换的一个interface. ACPI中的GAS被用于传递FFH的信息给OSPM,它有一个特定的Address_Space_ID(0x7F),这种GAS主要被用在_PCT _CST这样的ACPI Structure中。GAS_CST中的格式如下图2所示:

 

 2

OSPM解析到该_CST structureID0x7F,在切换C-state时就可能就会去用Intel特定的native 指令MWAIT去切换,其中Arg0 Arg1主要是MWAIT Extensions指令中传给ECX EAX的参数。Intel之所以将切换C-state的方式从读取P_LVL改成MWAIT指令的方式主要应该是因为性能和时间上的影响,P_LVL的方式就通过IO read 4**地址的方式去做的,IO读取是比较慢也是比较耗时的,所以改成现在通过MWAIT的方式去做,可是现在的CPU仍然可以通过开启IO MWAIT Redirection的方式支持以前的P_LVL的做法。下面的_CST是使用FFH的一个例子:

Name(_CST, Package() 

{

2,      // There are four C-states defined here with three semantics

        // The third and fourth C-states defined have the same C3 entry semantics 

Package(){ResourceTemplate(){Register(FFixedHW, 0x01, 0x02, 0x0000000000000000,0x01)},     0x01,  0x03, 0x000003e8}, 

Package(){ResourceTemplate(){Register(FFixedHW, 0x01, 0x02, 0x0000000000000010,0x03)},     0x01,  0xf5, 0x0000015e}

})

 

 

REFF:

1.    ACPI Spec 3.0

2.    Intel Processor vendor-Specific ACPI

 

 

That’s all!

 

Peter

 

2010/9/20

<think>好的,用户想了解kube-state-metrics和cAdvisor的功能区别及使用场景。首先我需要回忆一下这两个工具的基本信息。 用户之前的问题是关于Prometheus的作用,现在转向了Kubernetes监控中的两个组件。根据提供的引用[1],kube-state-metrics主要监控Kubernetes对象的状态,比如Deployment、Pod等的状态,而cAdvisor和Metrics Server处理资源使用指标。这说明两者的关注点不同,一个在对象状态,一个在资源使用。 接下来需要明确两者的具体功能。cAdvisor是容器级别的监控工具,集成在Kubelet中,收集CPU、内存、文件系统、网络等资源指标。而kube-state-metrics则是通过监听Kubernetes API来生成关于对象状态的指标,比如Pod是否运行、副本数是否达标等。 用户可能需要了解它们的应用场景。比如,当需要监控应用的资源使用情况时,用cAdvisor;当需要了解Deployment的副本状态或节点的调度情况时,用kube-state-metrics。同时,用户可能想知道如何结合使用这两个工具,比如在Prometheus中同时采集它们的指标,全面监控集群。 还需要注意两者的数据来源不同。cAdvisor的数据来自节点上的容器,而kube-state-metrics的数据来自Kubernetes API服务器。这可能导致数据的不同用途,比如资源优化和对象状态管理。 另外,用户可能对安装和配置感兴趣,但问题主要集中在功能和区别上,所以这部分可以简要提及,如cAdvisor自动集成,而kube-state-metrics需要部署。 最后,需要总结它们的互补性,强调在完整的监控体系中两者都是必要的,各司其职,共同提供全面的监控数据。</think>### kube-state-metrics vs cAdvisor 功能对比与使用场景详解 在 Kubernetes 监控体系中,kube-state-metrics 和 cAdvisor 是 **互补性工具**,分别关注不同维度的监控数据。以下从核心功能、数据模型、应用场景三个维度进行对比: --- #### 一、核心功能对比 | **功能维度** | **kube-state-metrics** | **cAdvisor** | |---------------------|--------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------| | **监控对象** | Kubernetes 集群中 API 对象的状态(如 Deployment、Pod、Node 等) | 容器级别的资源使用情况(CPU/内存/磁盘/网络) | | **数据来源** | 通过监听 Kubernetes API Server 生成指标 | 直接采集节点上容器运行时(Docker/containerd)的数据 | | **指标类型** | 反映对象状态的元数据(如副本数、状态标签、资源请求限制) | 实时资源消耗指标(如 CPU 使用率、内存占用量、IOPS) | | **典型指标示例** | `kube_pod_status_ready{condition="true"}`<br>`kube_deployment_spec_replicas` | `container_cpu_usage_seconds_total`<br>`container_memory_working_set_bytes` | | **部署方式** | 需要独立部署的组件 | 内嵌在 Kubelet 中自动运行(每个节点默认启用) | --- #### 二、数据模型差异 ##### 1. kube-state-metrics 数据特征 - **指标含义**:描述 **期望状态与实际状态的差异** ```promql # 显示 Deployment 未达到预期副本数的情况 kube_deployment_status_replicas_unavailable > 0 ``` - **标签体系**:包含丰富的 Kubernetes 对象元数据 ```yaml kube_pod_info{ namespace="production", pod="web-server-abcde", node="worker-01", created_by_kind="Deployment" } ``` ##### 2. cAdvisor 数据特征 - **指标含义**:反映 **实时资源消耗与性能表现** ```promql # 计算容器 CPU 使用率 rate(container_cpu_usage_seconds_total{name!~"POD"}[5m]) * 100 ``` - **标签体系**:聚焦容器运行时信息 ```yaml container_memory_usage_bytes{ container="nginx", image="nginx:1.21", pod="web-5dfd64f8cf-abcde" } ``` --- #### 三、典型应用场景对比 ##### 1. kube-state-metrics 使用场景 - **集群状态审计** - 检测 Pod 长期处于 Pending 状态:`kube_pod_status_phase{phase="Pending"} > 0` - 统计各节点资源分配饱和度:`kube_node_status_allocatable_cpu_cores` vs `kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores` - **资源配额监控** ```promql # 检测命名空间资源超限风险 kube_resourcequota{type="used"} / kube_resourcequota{type="hard"} > 0.8 ``` ##### 2. cAdvisor 使用场景 - **容器性能调优** - 识别内存泄漏容器:`increase(container_memory_usage_bytes[1h]) > 500MB` - 检测磁盘 IO 瓶颈:`rate(container_fs_writes_bytes_total[5m]) > 100MB/s` - **节点容量规划** ```promql # 计算节点内存使用压力 sum(container_memory_working_set_bytes{node="worker-01"}) / node_memory_MemTotal_bytes * 100 > 80 ``` --- #### 四、协同工作模式 在实际监控系统中,通常 **同时集成两者** 以实现完整监控: ```mermaid graph TD A[Kubernetes集群] --> B[kube-state-metrics] A --> C[cAdvisor] B --> D{Prometheus Server} C --> D D --> E[Grafana] D --> F[Alertmanager] ``` - **组合查询示例**(关联对象状态与资源消耗): ```promql # 查询 CPU 使用率最高的前 5 个 Pod(关联 Pod 所属 Deployment) topk(5, sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{container!=""}[5m])) by (pod) * on(pod) group_left(created_by_kind, created_by_name) kube_pod_info ) ``` --- ### 关键结论 1. **功能定位差异** - kube-state-metrics = **Kubernetes 对象状态显微镜** - cAdvisor = **容器资源消耗听诊器** 2. **部署关联性** - cAdvisor 是 **节点级基础设施**(无需额外部署)[^2] - kube-state-metrics 需 **独立部署** 并与 RBAC 权限结合使用[^1] 3. **数据互补性** | 监控需求 | 适用工具 | |-------------------------|-----------------------| | 为什么 Pod 无法启动? | kube-state-metrics | | 为什么服务响应变慢? | cAdvisor | | 集群资源是否超额分配? | 两者结合分析 |
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