K8s资源分配

K8s资源分配

准备工作

本节中的示例需要安装Heapster。因此，需要先安装Heapster，对于Minikube，执行如下操作即可。

minikube addons enable heapster

查看Heapster Service是否已在运行：

kubectl get services --namespace=kube-system

TIPS

按理，对于Minikube，启用Heapster addon后，即可在Dashboard上看到各种资源的CPU占用等指标。然而，对于minikube 0.22.x ，在Dashboard上无法看到，可使用如下命令，直接查询Grafana监控界面：

minikube addons open heapster

限制CPU分配

示例

cpu-request-limit.yaml ：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cpu-demo
spec:
  containers:
  - name: cpu-demo-ctr
    image: vish/stress
    resources:
      # 最多使用1个CPU单位
      limits:
        cpu: "1"
      # 至少保证0.5个CPU单位
      requests:
        cpu: "0.5"
    # 容器启动时的参数
    args:
    # 使用2个CPU单位
    - -cpus
    - "2"

创建Pod：

kubectl create -f cpu-request-limit.yaml

查看Pod状态：
```
kubectl get pod cpu-demo -o yaml
```

启动proxy ，并查询配额信息：

kubectl proxy
# 另起一个终端，输入：
curl http://localhost:8001/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/heapster/api/v1/model/namespaces/default/pods/cpu-demo/metrics/cpu/usage_rate

即可看到监控信息。

在本例中，尽管容器启动时，尝试使用2个CPU单位，但由于配置了只允许使用1个CPU单位，因此，最终最多只能使用1个CPU单位。

CPU单位

CPU资源以cpu为单位。在Kubernetes，一个cpu相当于：

1 AWS vCPU
1个GCP核心
1 Azure vCore
1个在裸机Intel处理器上的超线程

允许小数值。你可以使用m后缀来表示“毫”。例如100m cpu，100millicpu和0.1cpu表达的含义其实是相同的。精度不允许超过1m。

精度不允许超过1m的意思是，你不能指定有500.88m个CPU单位，精度最小是毫，就像人民币中最小的单位是分一样。

CPU配额是一个绝对值，而非相对值；“0.1 CPU”在单核、双核或48核机器表示的配额是相同的。

配额超过任何Node的容量

CPU最低要求和最大限制与容器相关联，但将Pod视为具有CPU最小配合和最大限制是有用的。Pod的CPU最小配需求是Pod中所有容器的CPU请求的总和。同样，Pod的CPU最大限制是Pod中所有容器的CPU最大限制的总和。

Pod的调度是基于最低要求的。只有当Node具有足够可用的CPU资源时，Pod才会在Node上运行。

在本练习中，您将创建一个非常大的CPU最低要求，以至于它超出了集群中任何Node的容量。以下是具有一个容器的Pod的配置文件。容器请求100 cpu，这可能超过集群中任何Node的容量。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: cpu-demo-2
spec:
  containers:
  - name: cpu-demo-ctr-2
    image: vish/stress
    resources:
      limits:
        cpu: "100"
      requests:
        cpu: "100"
    args:
    - -cpus
    - "2"

创建该Pod后，使用kubectl get pod cpu-demo-2 查看Pod状态，即可看到类似如下的结果。由输出可知，Pod的状态为Pending。也就是说，Pod并没有被调度到任何Node上运行，它将无限期地保持在Pending状态。

kubectl get pod cpu-demo-2
NAME         READY     STATUS    RESTARTS   AGE
cpu-demo-2   0/1       Pending   0          7m

使用kubectl describe pod cpu-demo-2 命令查看Pod详情，即可看到类似如下的结果。由输出可看到无法调度的具体原因。

Events:
  Reason            Message
  ------            -------
  FailedScheduling    No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient cpu (3).

限制内存分配

示例

memory-request-limit.yaml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-demo
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-ctr
    image: vish/stress
    resources:
      # 最大允许使用200Mi内存
      limits:
        memory: "200Mi"
      # 至少保证200Mi的内存资源
      requests:
        memory: "100Mi"
    args:
    # 尝试分配150Mi内存给容器
    - -mem-total
    - 150Mi
    - -mem-alloc-size
    - 10Mi
    - -mem-alloc-sleep
    - 1s

查看Pod状态：

kubectl get pod memory-demo -o yaml

可看到类似如下结果：

...
resources:
  limits:
    memory: 200Mi
  requests:
    memory: 100Mi
...

启动proxy 并查询配额信息：

kubectl proxy
curl http://localhost:8001/api/v1/proxy/namespaces/kube-system/services/heapster/api/v1/model/namespaces/default/pods/memory-demo/metrics/memory/usage

可看到如下结果：

{
 "timestamp": "2017-06-20T18:54:00Z",
 "value": 162856960
}

由结果可知，Pod正使用大约162,900,000的内存，大约为150 MiB。这比Pod的100 MiB要求大，但在Pod的200MiB限制之内。

超出容器的内存限制

示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-demo-2
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-2-ctr
    image: vish/stress
    resources:
      requests:
        memory: 50Mi
      limits:
        memory: "100Mi"
    args:
    - -mem-total
    - 250Mi
    - -mem-alloc-size
    - 10Mi
    - -mem-alloc-sleep
    - 1s