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Gerenciamento de recursos em Pods e contêineres
Ao criar a especificação de um Pod, você pode opcionalmente especificar quanto de cada recurso um contêiner precisa. Os recursos mais comuns a serem especificados são CPU e memória (RAM); há outros recursos que podem ser especificados.
Quando você especifica o requerimento de recursos em um Pod, o kube-scheduler utiliza esta informação para decidir a qual nó o Pod será atribuído. Quando você especifica um limite de recurso para um contêiner, o kubelet garante o cumprimento de tais limites, de modo que o contêiner em execução não consiga utilizar uma quantidade de tal recurso além do limite especificado. O kubelet também reserva pelo menos o requerimento daquele recurso de sistema especificamente para que este contêiner utilize.
Requerimentos e limites
Se o nó em que um Pod está rodando tem o suficiente de um recurso específico
disponível, é possível (e permitido) a um contêiner utilizar mais do que o seu
request
para aquele recurso especifica. No entanto, não é permitido a um
contêiner consumir mais do que o seu limit
para um recurso.
Por exemplo, se você especificar um requerimento de memory
de 256 MiB para um
contêiner, e aquele contêiner está em um Pod atribuído a um nó com 8GiB de
memória, sem outros Pods, então este contêiner pode tentar consumir mais memória
RAM.
Se você especificar um limite de memory
de 4GiB para aquele contêiner, o
kubelet (e o
agente de execução de contêiner)
vão garantir o cumprimento do limite. O agente de execução impede que o contêiner
utilize mais de um recurso do que seu limite configurado. Por exemplo, quando
um processo no contêiner tenta consumir mais que o limite permitido de memória,
o núcleo do sistema encerra o processo que tentou efetuar a alocação de memória
com um erro de memória esgotada (out of memory (OOM) error).
Limites podem ser implementados de forma reativa (o sistema intervém quando uma violação ocorre) ou por garantia (o sistema previne o contêiner de exceder o limite). Diferentes agentes de execução implementam as mesmas restrições de maneiras diferentes.
Nota:
Se um contêiner especifica seu próprio limite de memória, mas não especifica seu requerimento de memória, o Kubernetes automaticamente cria um requerimento de memória com o mesmo valor do limite. A mesma regra vale para o limite de CPU: quando não há requerimento de CPU, o Kubernetes automaticamente cria um requerimento de CPU idêntico ao limite.Tipos de recursos
CPU e memória são tipos de recursos. Um tipo de recurso possui uma unidade básica. CPU representa processamento computacional e é especificada em unidades de CPU do Kubernetes. Memória é especificada em bytes. Em cargas de trabalho Linux, você pode especificar o recurso huge pages. Huge pages são uma funcionalidade específica do Linux que permite ao núcleo do sistema operacional alocar blocos de memória muito maiores que o tamanho de página de memória padrão.
Por exemplo, em um sistema onde o tamanho da página de memória padrão é de 4 KiB,
você pode especificar um limite hugepages-2Mi: 80Mi
. Se o contêiner tentar
alocar mais de 40 huge pages de 2 MiB cada, ou um total de 80 MiB, essa
alocação irá falhar.
Nota:
Você não pode superdimensionar (ou solicitar acima do limite físico) recursos do tipohugepages-*
.
O recurso hugepages-*
difere dos recursos memory
e cpu
neste aspecto.CPU e memória são chamados coletivamente de recursos computacionais, ou apenas recursos. Recursos computacionais são quantidades mensuráveis que podem ser requisitadas, alocadas, e consumidas. Estes recursos diferem dos recursos de API. Recursos de API, como Pods e Services são objetos que podem ser lidos e modificados através do servidor da API do Kubernetes.
Requerimentos de recursos e limites de Pod e contêiner
Para cada contêiner, você pode especificar limites e requerimentos de recursos, incluindo os seguintes recursos:
spec.containers[].resources.limits.cpu
spec.containers[].resources.limits.memory
spec.containers[].resources.limits.hugepages-<size>
spec.containers[].resources.requests.cpu
spec.containers[].resources.requests.memory
spec.containers[].resources.requests.hugepages-<size>
Embora você possa especificar apenas requerimentos e limites para contêineres individuais, é útil também pensar sobre os requerimentos e limites gerais de um Pod. Para um recurso em particular, um requerimento ou limite de recurso de um Pod é a soma de todos os valores dos requerimentos ou limites de um recurso daquele tipo, especificados em cada um dos contêineres daquele Pod.
Unidades de recursos no Kubernetes
Unidades de recurso de CPU
Limites e requerimentos de recursos de CPU são mensurados em unidades de cpu. No Kubernetes, uma unidade de CPU é equivalente a um núcleo físico de CPU, ou um núcleo virtual, dependendo se o nó é uma máquina física ou uma máquina virtual rodando em uma máquina física.
Requerimentos fracionários são permitidos. Quando você define um contêiner cujo
valor do campo spec.containers[].resources.requests.cpu
é 0.5
, você está
solicitando metade da quantidade de CPU que teria sido solicitada caso o valor
fosse 1.0
.
No caso de unidades de recurso de CPU, a expressão de
quantidade 0.1
é equivalente à expressão 100m
, que pode ser lida como "cem milicpus", ou
"cem milinúcleos". "Milicpu" ou "milinúcleo" equivalem à milésima parte de um
núcleo ou CPU, de modo que "100m" equivalem a 10% do tempo computacional de um
processador.
Recursos de CPU são sempre especificados como uma quantidade absoluta de recurso,
nunca como uma quantidade relativa. Por exemplo, 500m
de CPU representam
grosseiramente a mesma quantidade de poder computacional, independentemente do
contêiner rodar em uma máquina com processador de núcleo único, de dois núcleos
ou de 48 núcleos.
Nota:
O Kubernetes não permite que você especifique recursos de CPU com uma precisão maior que1m
. Devido a isso, é útil especificar unidades de CPU menores do que
1.0
ou 1000m
utilizando a notação de milicpu. Por exemplo, 5m
ao invés de
0.005
.Unidades de recurso de memória
Limites e requerimentos de memory
são medidos em bytes. Você pode expressar
memória como um número inteiro ou como um número de ponto fixo, utilizando um
destes sufixos de
quantidade:
E, P, T, G, M, k. Você também pode utilizar os equivalentes de potência de dois:
Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki. Por exemplo, as quantidades abaixo representam, a grosso
modo, o mesmo valor:
128974848, 129e6, 129M, 128974848000m, 123Mi
Tome cuidado com os sufixos. Se você solicitar 400m
de memória, esta
quantidade estará de fato requerendo o equivalente a 0,4 byte de memória. A
intenção da pessoa que fez esta requisição provavelmente era solictar 400
mebibytes (400Mi
) ou 400 megabytes (400M
).
Exemplo de recursos de contêiner
O Pod seguinte tem dois contêineres. Ambos os contêineres têm um requerimento de 0,25 CPU e 64 MiB (ou 226 bytes) de memória. Cada contêiner tem um limite de 0,5 CPU e 128 MiB de memória. Você pode dizer que o Pod tem um requerimento de 0,5 CPU e 128 MiB de memória, e um limite de 1 CPU e 256 MiB de memória.
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: frontend
spec:
containers:
- name: app
image: images.my-company.example/app:v4
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
- name: log-aggregator
image: images.my-company.example/log-aggregator:v6
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
Como Pods com requerimentos de recursos são agendados
Quando você cria um Pod, o escalonador do Kubernetes seleciona um nó para que o Pod rode. Cada nó possui uma capacidade máxima para cada um dos tipos de recurso: a quantidade de CPU e memória que o nó pode fornecer aos Pods. O escalonador garante que, para cada tipo de recurso, a soma dos requerimentos de recursos dos contêineres agendados seja menor que a capacidade do nó. Note que, embora o consumo de memória ou CPU real nos nós seja muito baixo, o escalonador ainda irá se recusar a agendar um Pod em um nó se a verificação de capacidade falhar. Isso protege contra a falta de um recurso em um nó quando o consumo de recursos aumenta com o passar do tempo, como por exemplo durante o pico diário de requisições a um serviço.
Como o Kubernetes aplica requisições e limites de recursos
Quando o kubelet inicia um contêiner como parte de um Pod, o kubelet envia as requisições e limites de memória e de CPU ao agente de execução de contêiner.
No Linux, o agente de execução de contêiner normalmente configura os cgroups que aplicam e garantem os limites que você definiu.
- O limite de CPU determina um teto de quanto tempo de CPU o contêiner pode utilizar. A cada intervalo de agendamento, o núcleo do sistema operacional do Linux verifica se este limite foi excedido; se este for o caso, o núcleo aguarda antes de permitir que aquele cgroup continue sua execução.
- O requerimento de CPU normalmente define um método de balanceamento. Se vários contêineres diferentes (cgroups) querem rodar em um sistema disputado, cargas de trabalho com requerimentos maiores de CPU têm mais tempo de CPU alocado para si do que cargas de trabalho com pequenos requerimentos.
- O requerimento de memória é usado principalmente durante o agendamento de um
Pod. Em um nó que utiliza cgroups v2, o agente de execução de contêiner pode
utilizar o requerimento de memória como uma dica para definir valores para
memory.min
ememory.low
. - O limite de memória define um limite de memória para aquele cgroup. Se o contêiner tenta alocar mais memória que aquele limite, o subsistema out-of-memory do núcleo do sistema operacional Linux é ativado e, normalmente, intervém encerrando um dos processos do contêiner que tentou alocar mais memória. Se o processo em questão for o PID 1 do contêiner, e o contêiner estiver marcado como reinicializável, então o Kubernetes irá reiniciar o contêiner.
- O limite de memória para um Pod ou contêiner é também aplicado a páginas em
volumes armazenados em memória, como um
emptyDir
. O kubelet considera sistemas de arquivostmpfs
em volumes do tipoemptyDir
como uso de memória em um contêiner, ao invés de armazenamento efêmero local.
Se um contêiner exceder seu requerimento de memória e o nó em que esse contêiner está rodando ficar com pouca memória no total, é provável que o Pod a que este contêiner pertence seja removido.
A um contêiner pode ou não ser permitido exceder seu limite de CPU por períodos de tempo estendidos. No entanto, agentes de execução de contêiner não encerram Pods por uso excessivo de CPU.
A fim de determinar se um contêiner não pode ser agendado ou está sendo encerrado devido a limites de recursos, consulte a seção de solução de problemas.
Monitorando utilização de recursos computacionais e de memória
O kubelet relata a utilização de recursos de um Pod como parte do
status
do Pod.
Se ferramentas opcionais para monitoramento de recursos estiverem disponíveis em seu cluster, a utilização de recursos de um Pod pode ser verificada diretamente através de API de métricas ou através das suas ferramentas de monitoramento
Armazenamento efêmero local
Kubernetes v1.10 [beta]
Nós possuem armazenamento efêmero local, através de dispositivos de escrita conectados localmente ou através de RAM. "Efêmero" significa que não há garantia de longo termo com relação a durabilidade.
Pods utilizam armazenamento local efêmero para dados temporários, cache e logs.
O kubelet pode fornecer armazenamento temporário a Pods que utilizam
armazenamento local efêmero para montar volumes
do tipo emptyDir
em contêineres.
O kubelet também utiliza este tipo de armazenamento para logs de contêineres a nível de nó, imagens de contêiner e camadas graváveis de contêineres em execução.
Cuidado:
Se um nó falhar, os dados em seu armazenamento efêmero podem ser perdidos. Suas aplicações não devem ter expectativas de cumprimento de SLAs de desempenho (como quantidade de operações de entrada e saída de disco por segundo (IOPS), por exemplo) pelo armazenamento local efêmero.Com esta funcionalidade em fase beta, o Kubernetes permite que você rastreie, reserve e limite quanto armazenamento local efêmero um Pod pode consumir.
Configurações para armazenamento local efêmero
O Kubernetes suporta duas formas de configuração para o armazenamento local efêmero em um nó:
Nesta configuração, você armazena todos os tipos diferentes de dados locais
efêmeros (volumes do tipo emptyDir
, camadas graváveis, imagens de contêiner,
logs) em um sistema de arquivos único. A forma mais efetiva de configurar o
kubelet é dedicar este sistema de arquivos aos dados do Kubernetes (kubelet).
O kubelet também escreve logs de contêiner a nível de nó e trata estes logs de maneira semelhante ao armazenamento efêmero local.
O kubelet escreve logs em arquivos dentro do seu diretório de log configurado
(/var/log
por padrão) e possui um diretório base para outros dados armazenados
localmente (/var/lib/kubelet
por padrão).
Normalmente, ambos os diretórios /var/lib/kubelet
e /var/log
encontram-se no
sistema de arquivos raiz, e o kubelet é projetado com este desenho em mente.
Seu nó pode ter tantos outros sistemas de arquivos não utilizados pelo Kubernetes quantos você desejar.
Você tem um sistema de arquivos no nó que você utiliza para dados efêmeros que
vêm de Pods em execução: logs e volumes do tipo emptyDir
. Você pode utilizar
este sistema de arquivos para outros dados (por exemplo, logs de sistema não
relacionados ao Kubernetes); este sistema de arquivos pode até mesmo ser o
sistema de arquivos raiz.
O kubelet também escreve logs de contêiner a nível de nó no primeiro sistema de arquivos e os trata de forma semelhante ao armazenamento local efêmero.
Você também tem um segundo sistema de arquivos, separado, conectado a um dispositivo lógico de armazenamento distinto. Nesta configuração, o diretório que você configurou o kubelet para armazenar as camadas de imagens de contêiner e as camadas graváveis de contêineres em execução estará neste segundo sistema de arquivos.
O primeiro sistema de arquivos não armazena nenhuma camada de imagens de contêiner ou camada gravável.
Seu nó pode ter tantos outros sistemas de arquivos não utilizados pelo Kubernetes quantos você desejar.
O kubelet consegue medir quanto armazenamento local está sendo utilizado. O kubelet faz isso desde que:
- o feature gate
LocalStorageCapacityIsolation
esteja habilitado (a funcionalidade está ligada por padrão), e - você tenha configurado o nó utilizando uma das configurações suportadas para o armazenamento local efêmero.
Se você tiver uma configuração diferente, o kubelet não irá aplicar limites de recursos para o armazenamento local efêmero.
Nota:
O kubelet rastreia volumesemptyDir
que utilizem o sistema de arquivos tmpfs
como uso de memória de contêiner, ao invés de consumo de armazenamento local
efêmero.Configurando requerimentos e limites para armazenamento local efêmero
Você pode especificar o recurso ephemeral-storage
para gerenciar o
armazenamento local efêmero. Cada contêiner de um Pod pode especificar um dos
valores abaixo, ou ambos:
spec.containers[].resources.limits.ephemeral-storage
spec.containers[].resources.requests.ephemeral-storage
Limites e requerimentos de ephemeral-storage
são medidos em quantidades de
bytes. Você pode expressar armazenamento como um inteiro ou como um valor de
ponto fixo utilizando um dos seguintes sufixos: E, P, T, G, M, k. Você pode
também utilizar os equivalentes de potência de dois: Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki.
Por exemplo, as quantidades abaixo representam grosseiramente o mesmo valor:
128974848
129e6
129M
123Mi
No exemplo a seguir, o Pod tem dois contêineres. Cada contêiner tem um requerimento de 2GiB de armazenamento efêmero local. Cada contêiner tem um limite de 4GiB de armazenamento efêmero local. Portanto, o Pod tem um requerimento de 4GiB e um limite de 8GiB de armazenamento efêmero local.
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: frontend
spec:
containers:
- name: app
image: images.my-company.example/app:v4
resources:
requests:
ephemeral-storage: "2Gi"
limits:
ephemeral-storage: "4Gi"
volumeMounts:
- name: ephemeral
mountPath: "/tmp"
- name: log-aggregator
image: images.my-company.example/log-aggregator:v6
resources:
requests:
ephemeral-storage: "2Gi"
limits:
ephemeral-storage: "4Gi"
volumeMounts:
- name: ephemeral
mountPath: "/tmp"
volumes:
- name: ephemeral
emptyDir: {}
Como Pods com requerimentos de ephemeral-storage
são agendados
Quando você cria um Pod, o Kubernetes seleciona um nó para o Pod rodar. Cada nó tem uma quantidade máxima de armazenamento efêmero local que pode ser fornecida aos Pods. Para mais informações, consulte Node Allocatable.
O escalonador garante que a soma dos requerimentos de recursos dos contêineres agendados é menor que a capacidade do nó.
Gerenciamento do consumo do armazenamento efêmero
Se o kubelet estiver gerenciando armazenamento local efêmero como um recurso, o kubelet irá medir o consumo de armazenamento em:
- volumes
emptyDir
, com exceção dos volumes do tipotmpfs
- diretórios que armazenem logs a nível de nó
- camadas de contêiner graváveis
Se um Pod estiver utilizando mais armazenamento efêmero do que o permitido, o kubelet irá gerar um sinal de remoção para aquele Pod.
Para isolamento a nível de contêiner, se o consumo de armazenamento de um contêiner em camadas graváveis e logs exceder seu limite de armazenamento, o kubelet irá marcar o Pod para remoção.
Para isolamento a nível de Pod, o kubelet calcula um limite de armazenamento
total para um Pod somando os limites de cada contêiner naquele Pod. Neste caso,
se a soma do consumo de armazenamento efêmero local de todas os contêineres e
também dos volumes emptyDir
de um Pod exceder o limite de armazenamento total
do Pod, então o kubelet marca o Pod para remoção.
Cuidado:
Se o kubelet não estiver medindo armazenamento efêmero local, um Pod que exeder seu limite de armazenamento local não será removido por exceder os limites de recurso de armazenamento local.
No entanto, se o espaço de um sistema de arquivos para camadas de contêiner
graváveis, logs a nível de nó, ou volumes emptyDir
ficar reduzido, o nó irá
marcar a si próprio com um taint
indicando que está com armazenamento local reduzido, e esse taint dispara a
remoção de Pods que não toleram o taint em questão.
Veja as configurações suportadas para armazenamento efêmero local.
O kubelet suporta formas diferentes de medir o uso de armazenamento dos Pods:
O kubelet executa verificações agendadas, em intervalos regulares, que varrem
cada volume do tipo emptyDir
, diretório de log de contêiner, e camada gravável
de contêiner.
A varredura mede quanto espaço está sendo utilizado.
Nota:
Neste modo, o kubelet não rastreia descritores de arquivos abertos para arquivos removidos.
Se você (ou um contêiner) criar um arquivo dentro de um volume emptyDir
, um
processo ou usuário abrir tal arquivo, e você apagar o arquivo enquanto ele
ainda estiver aberto, o nó de índice para o arquivo apagado será mantido até que
o arquivo seja fechado novamente. O kubelet, no entanto, não computa este espaço
como espaço em uso.
Quotas de projeto são uma funcionalidade a nível de sistema operacional para
gerenciamento de uso do armazenamento em sistemas de arquivos. Com o Kubernetes,
você pode habilitar quotas de projeto para o monitoramento de armazenamento em
uso. Tenha certeza que o sistema de arquivos do nó que esteja sendo utilizado em
volumes do tipo emptyDir
possui suporte a quotas de projeto. Por exemplo,
os sistemas de arquivos XFS e ext4fs oferecem suporte a quotas de projeto.
Nota:
Quotas de projeto permitem o monitoramento do uso de armazenamento, mas não garantem limites.O Kubernetes utiliza IDs de projeto iniciando em 1048576
. Os IDs em uso estão
registrados nos diretórios /etc/projects
e /etc/projid
. Se os IDs de projeto
nestes intervalos forem utilizados para outros propósitos no sistema, estes IDs
de projeto deverão estar registrados nos diretórios especificados acima para que
o Kubernetes não os tente utilizar.
Quotas fornecem melhor desempenho e mais precisão do que varredura de diretórios. Quando um diretório é atribuído a um projeto, todos os arquivos criados no diretório são também criados no projeto, e o núcleo do sistema pode simplesmente manter controle de quantos blocos estão em uso por arquivos daquele projeto. Se um arquivo é criado e apagado, mas possui um descritor de arquivo aberto, ele continua a consumir espaço. O rastreio de quotas registra este espaço de forma precisa, enquanto varreduras de diretório ignoram o uso de espaço de armazenamento por arquivos apagados.
Se você deseja utilizar quotas de projeto, você deve:
-
Habilitar o feature gate
LocalStorageCapacityIsolationFSQuotaMonitoring=true
utilizando o campofeatureGates
na configuração do kubelet ou a opção de linha de comando--feature-gates
. -
Garantir que o sistema de arquivos raiz (ou o sistema de arquivos opcional de tempo de execução) tem quotas de projeto habilitadas. Todos os sistemas de arquivos XFS suportam quotas de projeto. Em sistemas de arquivos ext4, você precisa habilitar a funcionalidade de rastreio de quotas de projeto enquanto o sistema de arquivos ainda não está montado.
# Para sistema de arquivos ext4, com o volume /dev/block-device não montado sudo tune2fs -O project -Q prjquota /dev/block-device
-
Garanta que o sistema de arquivos raiz (ou sistema de arquivos opcional de tempo de execução) esteja montado com quotas de projeto habilitadas. Em ambos os sistemas XFS e ext4fs, a opção de montagem é chamada
prjquota
.
Recursos estendidos
Recursos estendidos são nomes de recursos absolutos fora do domínio
kubernetes.io
. Estes recursos permitem a operadores de cluster anunciar e a
usuários consumir recursos que não são embutidos pelo Kubernetes.
Dois passos são necessários para a utilização de recursos estendidos. Primeiramente, o operador do cluster deve anunciar um recurso estendido. Em segundo lugar, os usuários devem solicitar o recurso estendido em Pods.
Gerenciando recursos estendidos
Recursos estendidos a nível de nó
Recursos estendidos a nível de nó são recursos ligados ao nó.
Recursos gerenciados por dispositivos conectados
Veja Device Plugin para mais informações sobre como anunciar recursos gerenciados por dispositivos conectados em cada nó.
Outros recursos
A fim de anunciar um novo recurso estendido a nível de nó, o operador do cluster
pode enviar uma requisição HTTP com o método PATCH
para o servidor da API do
Kubernetes para especificar a quantidade disponível em um nó no cluster, através
do campo status.capacity
. Após a realização desta operação, o campo
status.capacity
do nó irá conter um novo recurso. O campo status.allocatable
é atualizado automaticamente pelo kubelet, de forma assíncrona, com o novo
recurso.
Como o escalonador utiliza o valor do campo status.allocatable
do nó ao
verificar a saúde do Pod, o escalonador somente considerará o novo valor do
campo após esta atualização assíncrona. Pode haver um pequeno atraso entre a
atualização da capacidade do nó com um novo recurso e o momento em que o
primeiro Pod que requer o recurso poderá ser agendado naquele nó.
Exemplo:
Este exemplo demonstra como utilizar a ferramenta curl
para criar uma
requisição HTTP que anuncia cinco recursos "example.com/foo" no nó k8s-node-1
,
cujo nó da camada de gerenciamento é k8s-master
.
curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \
--request PATCH \
--data '[{"op": "add", "path": "/status/capacity/example.com~1foo", "value": "5"}]' \
http://k8s-master:8080/api/v1/nodes/k8s-node-1/status
Nota:
Na requisição anterior, a notação~1
é a codificação do caractere /
no campo
path
para a operação de atualização. O valor do campo path
em JSON-Patch é
interpretado como um JSON-Pointer. Para maiores detalhes, veja
a seção 3 da IETF RFC 6901.Recursos estendidos a nível de cluster
Recursos estendidos a nível de cluster não são vinculados aos nós. Estes recursos são normalmente gerenciados por extensões do escalonador, que manipulam o consumo e as quotas de recursos.
Você pode especificar os recursos estendidos que são manipulados por extensões do escalonador nas configurações do kube-scheduler.
Exemplo:
A configuração abaixo para uma política do escalonador indica que o recurso estendido a nível de cluster "example.com/foo" é manipulado pelas extensões do escalonador.
- O escalonador envia um Pod para a extensão do escalonador somente se o Pod solicitar "example.com/foo".
- O campo
ignoredByScheduler
especifica que o escalonador não verifica o recurso "example.com/foo" em seu predicadoPodFitsResources
.
{
"kind": "Policy",
"apiVersion": "v1",
"extenders": [
{
"urlPrefix":"<extender-endpoint>",
"bindVerb": "bind",
"managedResources": [
{
"name": "example.com/foo",
"ignoredByScheduler": true
}
]
}
]
}
Consumindo recursos estendidos
Usuários podem consumir recursos estendidos em especificações de Pods como CPU e memória. O escalonador controla a contagem de recursos de modo que a quantidade alocada simultaneamente a Pods não seja maior que a quantidade disponível.
O servidor da API limita as quantidades de recursos estendidos a números inteiros.
Exemplos de quantidades válidas são 3
, 3000m
e 3Ki
. Exemplos de
quantidades inválidas são 0.5
e 1500m
.
Nota:
Recursos estendidos substituem os Recursos Inteiros Opacos. Usuários podem escolher qualquer prefixo de nome de domínio, com exceção do domíniokubernetes.io
, que é reservado.Para consumir um recurso estendido em um Pod, inclua o nome do recurso como uma
chave no mapa spec.containers[].resources.limits
na especificação do contêiner.
Nota:
Recursos estendidos não podem ser superdimensionados. Portanto,request
e
limit
devem ser iguais se ambos estiverem presentes na especificação de um
contêiner.Um Pod só é agendado se todos os seus requerimentos de recursos forem
satisfeitos, incluindo CPU, memória e quaisquer recursos estendidos. O Pod
permanece no estado PENDING
enquanto seus requerimentos de recursos não puderem
ser satisfeitos.
Exemplo:
O Pod abaixo requisita duas CPUs e um "example.com/foo" (um recurso estendido).
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: myimage
resources:
requests:
cpu: 2
example.com/foo: 1
limits:
example.com/foo: 1
Limitação de PID
Limites de ID de processo (PID) permitem à configuração de um kubelet limitar o número de PIDs que um dado Pod pode consumir. Consulte PID Limiting para mais informações.
Solução de problemas
Meus pods estão pendentes com um evento FailedScheduling
Se o escalonador não conseguir encontrar nenhum nó que atenda aos requisitos de
recursos do Pod, este Pod permanecerá não-agendado até que um local destino
possa ser encontrado. Um Evento
é produzido cada vez que o escalonador falhar em encontrar um local para agendar
o Pod. Você pode utilizar o utilitário kubectl
para ver os eventos de um Pod.
Por exemplo:
kubectl describe pod frontend | grep -A 9999999999 Events
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Warning FailedScheduling 23s default-scheduler 0/42 nodes available: insufficient cpu
No exemplo acima, o Pod de nome "frontend" não pôde ser agendado devido à nenhum
nó possuir CPU suficiente para suprir seu requerimento de CPU. Mensagens de erro
semelhantes a essa podem sugerir falha devido a falta de memória
(PodExceedsFreeMemory
). De maneira geral, se um Pod estiver pendente com uma
mensagem deste tipo, há diversas possibilidades de solução a serem tentadas:
- Adicione mais nós ao cluster.
- Encerre Pods desnecessários para liberar espaço para Pods pendentes.
- Verifique se o Pod não é maior que todos os nós. Por exemplo, se todos os nós
têm uma capacidade de
cpu: 1
, um Pod que requisitacpu: 1.1
nunca será agendado. - Verifique se os nós não possuem taints. Se a maioria dos seus nós possuem taints, e o novo Pod não tolera tal taint, o escalonador somente considera agendar o Pod nos nós que não possuem aquele taint.
Você pode verificar capacidades de nós e quantidades alocadas com o comando
kubectl describe nodes
. Por exemplo:
kubectl describe nodes e2e-test-node-pool-4lw4
Name: e2e-test-node-pool-4lw4
[ ... linhas abreviadas para simplificação ...]
Capacity:
cpu: 2
memory: 7679792Ki
pods: 110
Allocatable:
cpu: 1800m
memory: 7474992Ki
pods: 110
[ ... linhas abreviadas para simplificação ...]
Non-terminated Pods: (5 in total)
Namespace Name CPU Requests CPU Limits Memory Requests Memory Limits
--------- ---- ------------ ---------- --------------- -------------
kube-system fluentd-gcp-v1.38-28bv1 100m (5%) 0 (0%) 200Mi (2%) 200Mi (2%)
kube-system kube-dns-3297075139-61lj3 260m (13%) 0 (0%) 100Mi (1%) 170Mi (2%)
kube-system kube-proxy-e2e-test-... 100m (5%) 0 (0%) 0 (0%) 0 (0%)
kube-system monitoring-influxdb-grafana-v4-z1m12 200m (10%) 200m (10%) 600Mi (8%) 600Mi (8%)
kube-system node-problem-detector-v0.1-fj7m3 20m (1%) 200m (10%) 20Mi (0%) 100Mi (1%)
Allocated resources:
(Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
CPU Requests CPU Limits Memory Requests Memory Limits
------------ ---------- --------------- -------------
680m (34%) 400m (20%) 920Mi (11%) 1070Mi (13%)
No exemplo anterior, você pode verificar que se um Pod requisitar mais que 1,120 CPUs ou mais que 6,23Gi de memória, tal Pod não caberá neste nó.
Ao verificar a seção "Pods", você pode observar quais Pods estão consumindo espaço neste nó.
A quantidade de recursos disponível aos Pods é menor que a capacidade do nó, pois
daemons do sistema utilizam uma parcela dos recursos disponíveis. Dentro da API
do Kubernetes, cada nó tem um campo .status.allocatable
(consulte NodeStatus
para mais detalhes).
O campo .status.allocatable
descreve a quantidade de recursos que está
disponível a Pods naquele nó (por exemplo: 15 CPUs virtuais e 7538 MiB de
memória). Para mais informações sobre recursos alocáveis do nó no Kubernetes,
veja Reserve Compute Resources for System Daemons.
Você pode configurar quotas de recursos
para limitar a quantidade total de recursos que um namespace pode consumir.
O Kubernetes garante quotas para objetos em um namespace específico quando há
uma ResourceQuota
naquele namespace. Por exemplo, se você atribuir namespaces
específicos a times diferentes, você pode adicionar ResourceQuota
s nestes
namespaces. Criar quotas de recursos ajuda a evitar que um time utilize tanto de
um recurso que chegue a afetar outros times utilizando o mesmo cluster.
Você deve também considerar o nível de acesso fornecido aos usuários de qualquer
namespace: acesso completo para escrita permite a alguém com este acesso
remover qualquer recurso, incluindo uma configuração de ResourceQuota
.
Meu contêiner foi terminado
Seu contêiner pode ser terminado se faltar recursos para que este rode. Para
verificar se um contêiner está sendo terminado por chegar no limite de algum
recurso, utilize o comando kubectl describe pod
no Pod em questão:
kubectl describe pod simmemleak-hra99
A saída será semelhante a:
Name: simmemleak-hra99
Namespace: default
Image(s): saadali/simmemleak
Node: kubernetes-node-tf0f/10.240.216.66
Labels: name=simmemleak
Status: Running
Reason:
Message:
IP: 10.244.2.75
Containers:
simmemleak:
Image: saadali/simmemleak:latest
Limits:
cpu: 100m
memory: 50Mi
State: Running
Started: Tue, 07 Jul 2019 12:54:41 -0700
Last State: Terminated
Reason: OOMKilled
Exit Code: 137
Started: Fri, 07 Jul 2019 12:54:30 -0700
Finished: Fri, 07 Jul 2019 12:54:33 -0700
Ready: False
Restart Count: 5
Conditions:
Type Status
Ready False
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal Scheduled 42s default-scheduler Successfully assigned simmemleak-hra99 to kubernetes-node-tf0f
Normal Pulled 41s kubelet Container image "saadali/simmemleak:latest" already present on machine
Normal Created 41s kubelet Created container simmemleak
Normal Started 40s kubelet Started container simmemleak
Normal Killing 32s kubelet Killing container with id ead3fb35-5cf5-44ed-9ae1-488115be66c6: Need to kill Pod
No exemplo acima, o campo Restart Count: 5
indica que o contêiner simmemleak
deste Pod foi terminado e reiniciado cinco vezes até o momento. A razão
OOMKilled
demonstra que o contêiner tentou consumir mais memória do que o seu
limite.
O próximo passo neste cenário seria vasculhar e depurar o código da aplicação, procurando por vazamentos de memória. Se você determinar que a aplicação está se comportando conforme o esperado, considere aumentar o limite (e possivelmente o requerimento) de memória para aquele contêiner.
Próximos passos
- Pratique a criação de requerimentos de recursos de memória em contêineres e Pods.
- Pratique a criação de requerimentos de CPU em contêineres and Pods.
- Leia como a referência da API define um contêiner e seus requerimentos de recursos.
- Leia sobre quotas de projeto no XFS.
- Leia mais sobre a referência de configuração do kube-scheduler (v1beta3).