默认kubelet没配置资源预留应用没做应用资源限制情况下,那host上所有资源都是可以给pod调配使用的,这样很容易引起集群雪崩效应,比如集群内有一台上跑的pod没做resource limt导致占用资源过大导致将宿主机压死了,此时这个节点在kubernetes内就是一个no ready的状态了,kubernetes会将这台host上所有的pod在其他节点上重建,也就意味着那个有问题的pod重新跑在其他正常的节点上,将另外正常的节点压跨。循怀下去直到集群内所有主机都挂了,这就是集群雪崩效应。
~]# kubectl describe <node_name> Capacity: cpu: 8 ephemeral-storage: 101917688Ki hugepages-1Gi: 0 hugepages-2Mi: 0 memory: 32939412Ki pods: 110 Allocatable: cpu: 8 ephemeral-storage: 93927341106 hugepages-1Gi: 0 hugepages-2Mi: 0 memory: 32837012Ki pods: 110
一、CGROUP
cgroup 是control group的缩写,是linux内核提供的一种可以限制,记录,隔离进程组所使用的物力资源的机制,其中物力资源包含(cpu/memory/io等等). cgroup是将任意进程进行分组化管理的linux内核功能,CGroup 本身是提供将进程进行分组化管理的功能和接口的基础结构,I/O 或内存的分配控制等具体的资源管理功能是通过这个功能来实现的。这些具体的资源管理功能称为 CGroup 子系统或控制器。CGroup 子系统有控制内存的 Memory 控制器、控制进程调度的 CPU 控制器等。
systemd cgroup driver
systemd cgroup driver 是systemd本身提供了一个cgroup的管理方式,使用systemd做cgroup驱动的话,所有的cgroup操作都必须通过systemd的接口来完成,不能手动更改cgroup的文件
cgroupfs cgroup driver
cgroupfs 比较好理解。比如说要限制内存是多少、要用 CPU share 为多少?其实直接把 pid 写入对应的一个 cgroup 文件,然后把对应需要限制的资源也写入相应的 memory cgroup 文件和 CPU 的 cgroup 文件就可以了.
默认kubeadm安装的kubernetes集群 cgroup驱动为systemd,这样是开启不了Kubelet Node Allocatable
先确认docker的cgroup driver:
[root@m1 ~]# docker info | grep "Cgroup Driver" Cgroup Driver: cgroupfs
如果确认docker的Cgroup Driver不是 cgroupfs,则可以通过以下方法配置。
编辑 vim /etc/docker/daemon.json
{ "exec-opts": ["native.cgroupdriver=cgroupfs"], "registry-mirrors": ["http://f1361db2.m.daocloud.io"], "log-driver": "json-file", "log-opts": { "max-size": "10m", "max-file": "5" }, "insecure-registries":["192.168.108.133:5000"] }
编辑 /var/lib/kubelet/kubeadm-flags.env ,给KUBELET_KUBEADM_ARGS添加 --cgroup-driver=cgroupfs
KUBELET_KUBEADM_ARGS="--cgroup-driver=cgroupfs --network-plugin=cni --pod-infra-container-image=nexus.10010sh.cn/pause:3.1"
KUBELET_KUBEADM_ARGS="--cgroup-driver=cgroupfs --network-plugin=cni --pod-infra-container-image=nexus.10010sh.cn/pause:3.1 \
--enforce-node-allocatable=pods,kube-reserved,system-reserved \
--kube-reserved-cgroup=/system.slice/kubelet.service \
--system-reserved-cgroup=/system.slice \
--kube-reserved=cpu=1,memory=1Gi \
--system-reserved=cpu=1,memory=1Gi \
--eviction-hard=memory.available<5%,nodefs.available<10%,imagefs.available<10% \
--eviction-soft=memory.available<10%,nodefs.available<15%,imagefs.available<15% \
--eviction-soft-grace-period=memory.available=2m,nodefs.available=2m,imagefs.available=2m \
--eviction-max-pod-grace-period=30 \
--eviction-minimum-reclaim=memory.available=0Mi,nodefs.available=500Mi,imagefs.available=500Mi"1). 开启为kube组件和系统守护进程预留资源的功能
--enforce-node-allocatable=pods,kube-reserved,system-reserved
2). 设置k8s组件的cgroup
--kube-reserved-cgroup=/system.slice/kubelet.service
3). 设置系统守护进程的cgroup
--system-reserved-cgroup=/system.slice
4). 配置为k8s组件预留资源的大小,CPU、MEM
--kube-reserved=cpu=1,memory=1G
5). 配置为系统进程(诸如 sshd、udev 等系统守护进程)预留资源的大小,CPU、MEM
--system-reserved=cpu=1,memory=1Gi
6). 驱逐pod的配置:硬阈值(保证95%的内存利用率)
--eviction-hard=memory.available<5%,nodefs.available<10%,imagefs.available<10%
我用k8s 1.14版本做实验时,这个选项还不支持百分比,可以用实际容量数字,例如:--eviction-hard=memory.available<500Mi。
7). 驱逐pod的配置:软阈值
--eviction-soft=memory.available<10%,nodefs.available<15%,imagefs.available<15%
8). 定义达到软阈值之后,持续时间超过多久才进行驱逐
--eviction-soft-grace-period=memory.available=2m,nodefs.available=2m,imagefs.available=2m
9). 驱逐pod前最大等待时间=min(pod.Spec.TerminationGracePeriodSeconds, eviction-max-pod-grace-period),单位秒
--eviction-max-pod-grace-period=30
10). 至少回收多少资源,才停止驱逐
--eviction-minimum-reclaim=memory.available=0Mi,nodefs.available=500Mi,imagefs.available=500Mi
[Unit] Description=kubelet: The Kubernetes Node Agent Documentation=https://kubernetes.io/docs/home/ [Service] ExecStartPre=/bin/mkdir -p /sys/fs/cgroup/cpuset/system.slice/kubelet.service ExecStartPre=/bin/mkdir -p /sys/fs/cgroup/hugetlb/system.slice/kubelet.service ExecStart=/usr/bin/kubelet Restart=always StartLimitInterval=0 RestartSec=10 [Install] WantedBy=multi-user.target
可以看到配置已经生效
~]# systemctl restart docker && systemctl restart kubelet ~]# kubectl describe <node> Capacity: cpu: 8 ephemeral-storage: 102106104Ki hugepages-2Mi: 0 memory: 32909464Ki pods: 110 Allocatable: cpu: 6 ephemeral-storage: 94100985291 hugepages-2Mi: 0 memory: 30709912Ki pods: 110
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