理解 Kubernetes 中 CPU 资源的管理和限制

2 年 ago
宇, 华
1 minute

理解Kubernetes中的CPU资源管理和限制

目录

    • はじめに

 

    • Kubernetesのリソース管理の基本

 

    • スロットリングとは何か?

 

    • リソース制限の必要性

 

    • リソース制限の不必要論

 

    • 言語ごとの動作特性

 

    • requestとlimitの均衡

 

    • 実際の運用上の注意点

 

    まとめ

首先

Kubernetes是现代应用部署的关键工具，但必须充分理解其资源管理的重要性。

Kubernetes资源管理的基础

请求和限制的区别

request: コンテナが実行中に必要とする最小のCPUまたはメモリの量を指定します。

limit: コンテナが使用できるCPUまたはメモリの最大量を示します。

内存和中央处理器的处理方式有何不同

在内存中不允许超额分配，一旦分配了内存就无法再次利用。而CPU可以进行超额分配，未使用的CPU时间可能会被其他进程或容器利用。

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

“什么是网速限制？”

如果容器试图使用超过可用的CPU资源，容器的CPU消耗可能会被“限制”，这意味着容器的执行速度将受到限制。这种限制是Kubernetes为了保护整个系统而进行的正常操作。

资源限制的必要性

在Kubernetes资源管理中，资源限制非常重要。具体而言，推荐进行资源限制出于以下原因：

    1. 预测能力的提升：通过预测资源分配，可以降低意外的限制风险。从而实现可预测的系统运行。

适当的资源分配：通过明确容器所需资源的最大值和最小值，可以保证适当的资源分配。从而防止资源的浪费，并带来成本的减少。

确保系统的安全性：通过防止某个容器消耗意外大量的资源，可以防止其他容器无法获得资源的风险。

限制速度的情景：如果不设置限制

在运行容器的节点上，通常也会运行其他容器。所有这些容器共享资源。

让我们尝试构思情节：

    1. 当前有三个容器A、B和C在Node上运行。

 

    1. A和B的CPU请求和限制已经设置，但C的限制尚未设置。

 

    1. A和B都在各自的资源限制内运行，但突然C开始执行需要大量CPU的处理。

 

    1. 由于C的限制未设置，它会尽可能消耗CPU。

 

    1. 结果是，A和B无法获得他们应当保留的CPU资源，可能会导致它们运行变慢或发生错误。

 

    即使C的处理结束，对A和B的影响可能还会持续一段时间。

通过这个情景，可以理解不设置限制的风险。未设置限制的容器有可能影响其他容器，因此在多租户环境或生产环境中操作时需要谨慎注意。

不需要资源限制的论点

不设资源限制的好处有以下几点：
一、能够更好地满足用户的需求。
二、有助于提高系统的可靠性和稳定性。
三、能够充分利用系统的潜在能力。
四、能够为用户提供更多的选择和自由度。

    1. 柔軟性提升：透過不設定資源限制，容器能根據需要消耗資源，從而提升對於意外工作負載增加的應變能力。

簡化操作：不需要設定和調整資源限制值，使系統操作更加簡單。

不同语言之间的行为特性

    1. Node.js:

 

    1. Node.js 是一种单线程运行时，因此不需要多个 CPU 核心。但是，为了充分利用异步 I/O，建议使用更多的 Pod 进行横向扩展。

 

    1. worker_threads 是支持多线程的功能，需要谨慎使用。通过限制线程数量以适应 CPU 限制，可以避免限制。

Python:
Python 也是一种解释型语言，单线程，但可以通过使用 multiprocessing 库实现并发处理。默认情况下，CPU 的物理核心数被用作默认池大小，但也可以在程序中更改此大小。

Java:
JVM 最近的版本可以自动检测容器环境并自动调整可用的内存和 CPU。然而，在有限的环境中确保最佳性能可能需要手动设置特定的 JVM 选项。

.NET/C#:
.NET 可以自动识别容器环境的资源限制并进行优化，以实现最佳性能。

Golang:
Go 语言的运行时提供了 GOMAXPROCS 环境变量来控制分配给执行中的代码的 CPU 线程数。通过调整这个数值，可以优化 Go 应用程序的并发能力。

这些语言和运行时并不是为了考虑在 Kubernetes 和容器环境中运行而设计的，但通过使用上述特性和工具，它们支持在这种环境下的有效执行。

请求和限制的平衡

Pod的排程是根据请求值进行的。但是，如果实际使用量超过请求值，可能会导致与其他Pod资源的竞争。为了避免这种情况，需要适当地保持请求和限制值的平衡。

实际运营中的注意事项

在使用Kubernetes时，需要注意以下事项：

    1. 监控资源使用率：定期检查请求和限制的值，并将其调整为适当的值。

 

    确认限制：定期检查Pod是否被限制，并根据需要调整资源限制。

整理数据

Kubernetes的资源限制是维护系统稳定性和效率的重要手段。通过适当的资源配置和定期审查，可以实现系统的稳定运行。

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