Kubernetes对资源（CPU、内存）做限制

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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。

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。

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

在这个yaml中，我们对centos容器，限制为1核2G内存。我们通过

kubectl apply -f centos.yaml

将pod运行起来。

运行为容器后，查看此pod所在节点，进入到节点，找到这个容器，通过下面指令查看此容器的运行时配置

[root@kubernetes-master ~]# kubectl get po -n test -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
centos7 1/1 Running 0 2m10s 172.20.5.11 kubernetes-node1 <none> <none>

docker inspect 7e5f03672fb6

然后，从一大堆输出中，找到下面的重点部分：

"Isolation": "",
"CpuShares": 102,
"Memory": 2097152000,
"NanoCpus": 0,
"CgroupParent": "kubepods-burstable-podb4283fa0_6576_4bd2_8c52_2183a5e2a566.slice",
"BlkioWeight": 0,
"BlkioWeightDevice": null,
"BlkioDeviceReadBps": null,
"BlkioDeviceWriteBps": null,
"BlkioDeviceReadIOps": null,
"BlkioDeviceWriteIOps": null,
"CpuPeriod": 100000,
"CpuQuota": 100000,
"CpuRealtimePeriod": 0,
"CpuRealtimeRuntime": 0,
"CpusetCpus": "",
"CpusetMems": "",
"Devices": [],
"DeviceCgroupRules": null,
"DeviceRequests": null,
"KernelMemory": 0,
"KernelMemoryTCP": 0,
"MemoryReservation": 0,
"MemorySwap": 2097152000,
"MemorySwappiness": null,
"OomKillDisable": false,
"PidsLimit": null,
"Ulimits": null,
"CpuCount": 0,
"CpuPercent": 0,

其中：

Memory：限制内存资源，单位为byte，2097152000 = 2G
CpuShares：CPU使用的相对权重，一个核为1024，我们设置的request cpu为 0.1 ，所以就是 102
CpuPeriod：一个CPU为100000，也就是100个milicpu，这个一般不需要改。
CpuQuota：CPU资源的绝对限制，一般和CpuPeriod结合在一起，CpuQuota/CpuPeriod，就是能够使用的核数，100000/100000=1，表示我们能最多使用1个CPU核心。
CpusetCpus：这个值表示当前容器运行时，绑定到哪几个CPU编号上，注意：这个不是CPU个数，而是绑定到哪几个CPU上，多个CPU编号用逗号分割。

从上面的docker运行时限制看，和Kubernetes的Pod的定义完全吻合。下面再看Cgroups的限制，这才是核心。

首先，我们看一下pod的名称：

[root@kubernetes-master ~]# kubectl get po -n test -o wide
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES
centos7 1/1 Running 0 2m10s 172.20.5.11 kubernetes-node1 <none> <none>

然后，在pod所在的宿主机，找到这个pod对应的容器Id

docker ps | grep centos7

[root@kubernetes-node1 ~]# docker ps | grep centos7
7e5f03672fb6 7e6257c9f8d8 "/bin/bash -c -- 'wh…" 6 minutes ago Up 6 minutes k8s_centos7_centos7_test_b4283fa0-6576-4bd2-8c52-2183a5e2a566_0
67d02f7cf04d k8s.gcr.io/pause:3.2 "/pause" 6 minutes ago Up 6 minutes k8s_POD_centos7_test_b4283fa0-6576-4bd2-8c52-2183a5e2a566_0

我们可以注意到，一个匹配出来2个容器，一个是 centos7 容器，一个是pause容器，pause容器，是 Kubernetes pod 的基础容器。我们只需要 centos7：7e5f03672fb6，我们要通过它拿到这个容器的Cgroup信息

[root@kubernetes-node1 ~]# docker inspect 7e5f03672fb6 | grep Cgroup
"Cgroup": "",
"CgroupParent": "kubepods-burstable-podb4283fa0_6576_4bd2_8c52_2183a5e2a566.slice",
"DeviceCgroupRules": null,

好了，我们直接进入Cgroup配置目录：

cd /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podb4283fa0_6576_4bd2_8c52_2183a5e2a566.slice

在这个目录下，有很多文件：

[root@kubernetes-node1 kubepods-burstable-podb4283fa0_6576_4bd2_8c52_2183a5e2a566.slice]# ll
total 0
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cgroup.clone_children
--w--w--w- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cgroup.event_control
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cgroup.procs
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpuacct.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpuacct.usage
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpuacct.usage_percpu
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.rt_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.rt_runtime_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.shares
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.stat
drwxr-xr-x 2 root root 0 Nov 17 14:50 docker-67d02f7cf04d6eb6ed637e40e1ccebd18b09eb323ad262c1fe3e8aa75ea46edf.scope
drwxr-xr-x 2 root root 0 Nov 17 14:50 docker-7e5f03672fb63500910b092ecfcc793a8f21450528bb32c9d078d31dc4846cb2.scope
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 tasks

其中，当前目录下有很多Cgroup内容，而有2个子目录：

docker-67d02f7cf04d6eb6ed637e40e1ccebd18b09eb323ad262c1fe3e8aa75ea46edf.scope
docker-7e5f03672fb63500910b092ecfcc793a8f21450528bb32c9d078d31dc4846cb2.scope

这2个目录，其实就是 pod 中的2个容器（pause容器，centos7容器），我们进入 centos7容器的目录下

cd docker-7e5f03672fb63500910b092ecfcc793a8f21450528bb32c9d078d31dc4846cb2.scope

查看下目录下的内容

-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cgroup.clone_children
--w--w--w- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cgroup.event_control
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cgroup.procs
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpuacct.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpuacct.usage
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpuacct.usage_percpu
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.rt_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.rt_runtime_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.shares
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 cpu.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 14:50 tasks

其中，能够看到好几个熟悉的词，比如 cpu.cfs_quota_us，这个正是对CPU资源做限制的。我们查看一下其内容：

[root@kubernetes-node1 ...scope]# cat cpu.cfs_quota_us
100000

没错，这个值正是100000，也就是1个CPU。

上面的方式，已经层层找到了对CPU、内存等限制，是如何通过Kubernets的Deployment，一步步追查到Cgroup的。那么，Linux Cgroup，怎么与容器关联起来的呢？

我们看一个cgroup目录中的tasks

[root@kubernetes-node1 docker-7e5f03672fb63500910b092ecfcc793a8f21450528bb32c9d078d31dc4846cb2.scope]# cat tasks
22552

这个值，就是进程ID，所以，Cgroup对资源的限制，就是对进程ID来限制的。我们看一下这个进程ID

[root@kubernetes-node1 docker-7e5f03672fb63500910b092ecfcc793a8f21450528bb32c9d078d31dc4846cb2.scope]# ps -ef | grep 22552
root 22552 22534 0 14:50 ? 00:00:00 /bin/bash -c -- while true; do sleep 30; done;
root 30414 22552 0 15:08 ? 00:00:00 sleep 30
root 30443 23532 0 15:08 pts/0 00:00:00 grep --color=auto 22552

此进程ID，正是cadvisor的进程ID，其实这个进程，是容器内的进程，换句话说，其父进程，肯定是一个容器进程：

[root@kubernetes-node1 docker-7e5f03672fb63500910b092ecfcc793a8f21450528bb32c9d078d31dc4846cb2.scope]# ps -ef | grep 22534
root 22534 906 0 14:50 ? 00:00:00 containerd-shim -namespace moby -workdir /var/lib/containerd/io.containerd.runtime.v1.linux/moby/7e5f03672fb63500910b092ecfcc793a8f21450528bb32c9d078d31dc4846cb2 -address /run/containerd/containerd.sock -containerd-binary /usr/bin/containerd -runtime-root /var/run/docker/runtime-runc -systemd-cgroup
root 22552 22534 0 14:50 ? 00:00:00 /bin/bash -c -- while true; do sleep 30; done;
root 30875 23532 0 15:09 pts/0 00:00:00 grep --color=auto 22534