工作负载的请求与限制

工作负载的请求与限制

Request：容器使用的最小资源需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配资源量 >= 容器资源请求数时才允许将容器调度到该节点。但 Request 参数不限制容器的最大可使用资源值。 Limit： 容器能使用的资源最大值。

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CPU 限制说明

CPU 资源允许设置 CPU 请求和 CPU 限制的资源量，以核（U）为单位，允许为小数。

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  • CPU Request 作为调度时的依据，在创建时为该容器在节点上分配 CPU 使用资源，称为 “已分配 CPU” 资源。
  • CPU Limit 限制容器 CPU 资源的上限，不设置表示不做限制（CPU Limit >= CPU Request）。

内存限制说明

内存资源只允许限制容器最大可使用内存量。以 MiB 为单位，允许为小数。

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  • 内存 Request 作为调度时的依据，在创建时为该容器在节点上分配内存，称为 “已分配内存” 资源。
  • 内存资源为不可伸缩资源。当节点上所有容器使用内存均超量时，存在 OOM 的风险。因此不设置 Limit 时，默认 Limit = Request，保证容器的正常运作。

CPU 使用量和 CPU 使用率

  • CPU 使用量为绝对值，表示实际使用的 CPU 的物理核数，CPU 资源请求和 CPU 资源限制的判断依据都是 CPU 使用量。
  • CPU 使用率为相对值，表示 CPU 的使用量与 CPU 单核的比值（或者与节点上总 CPU 核数的比值）。

使用示例

一个简单的示例说明 Request 和 Limit 的作用，测试集群包括1个 4U4G 的节点、已经部署的两个 Pod ( Pod1，Pod2 )，每个 Pod 的资源设置为（CPU Requst，CPU Limit，Memory Requst，Memory Limit）=（1U，2U，1G，1G）。（1.0G = 1000MiB） 节点上 CPU 和内存的资源使用情况如下图所示： Alt text 已经分配的 CPU 资源为：1U（分配 Pod1） + 1U（分配 Pod2） = 2U，剩余可以分配的 CPU 资源为2U。 已经分配的内存资源为：1G（分配 Pod1） + 1G（分配 Pod2） = 2G，剩余可以分配的内存资源为2G。 所以该节点可以再部署一个 ( CPU Requst， Memory Requst ) =( 2U，2G )的 Pod 部署，或者部署2个（CPU Requst，Memory Requst） = （1U，1G） 的 Pod 部署。

在资源限制方面，每个 Pod1 和 Pod2 使用资源的上限为 ( 2U，1G )，即在资源空闲的情况下，Pod 使用 CPU 的量最大能达到2U。

服务资源限制推荐

CCS 会根据您当前容器镜像的历史负载来推荐 Request 与 Limit 值，使用推荐值会保证您的容器更加平稳的运行，大大减小出现异常的概率。

推荐算法： 我们首先会取出过去7天当前容器镜像分钟级别负载，并辅以百分位统计第95%的值来最终确定推荐的 Request，Limit 为 Request 的2倍。

  1. Request = Percentile(实际负载[7d],0.95)
  2. Limit = Request * 2

如果当前的样本数量（实际负载）不满足推荐计算的数量要求，我们会相应的扩大样本取值范围，尝试重新计算。例如，去掉镜像 tag，namespace，serviceName 等筛选条件。若经过多次计算后同样未能得到有效值，则推荐值为空。

推荐值为空： 在使用过程中，您会发现有部分值暂无推荐的情况，可能由于以下几点造成： 1. 当前数据并不满足计算的需求，我们需要待计算的样本数量（实际负载）大于1440个，即有一天的数据。 2. 推荐值小于您当前容器已经配置的 Request 或者 Limit。

! 1. 由于推荐值是根据历史负载来计算的，原则上，容器镜像运行真实业务的时间越长，推荐的值越准确。 2. 使用推荐值创建服务，可能会因为集群资源不足造成容器无法调度成功。在保存时，须确认当前集群的剩余资源。 3. 推荐值是建议值，您可以根据自己业务的实际情况做相应的调整。