在容器化和微服务架构日益普及的今天，Kubernetes（K8s）已成为事实上的容器编排标准。K8s集群中，高效共享和优化CPU内存使用是确保应用性能、降低成本和提升资源利用率的关键。本文将深入解析K8s的核心技巧，探讨如何实现集群资源的有效管理和优化。

一、K8s资源管理基础

1. 资源请求（Requests）和限制（Limits）

  • 资源请求（Requests）：Pod启动和运行时保证能够获得的最小资源量。Kubernetes调度器使用这个值来决定将Pod调度到哪个节点。
  • 资源限制（Limits）：Pod能够使用的最大资源量。当Pod尝试使用超过这个限制的资源时，对于CPU资源，它会被节流（但不会终止）；对于内存资源，它可能会被终止（OOM Killed）。

2. CPU和内存的单位

  • CPU资源的单位：1 CPU 1000m（毫核），可以使用小数，如0.5 CPU 500m。
  • 内存资源的单位：支持Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki（或E、P、T、G、M、K）作为bytes的值。其中，Gi、Mi、Ki是二进制单位，G、M、K是十进制单位，且1Mi 1024 1024 bytes。

3. QoS类

Kubernetes根据Pod的资源设置将其分为三种QoS（Quality of Service）类：

  • Guaranteed：requests等于limits。
  • Burstable：requests小于limits。
  • BestEffort：没有设置requests和limits。

二、高效共享CPU内存资源

1. Pod亲和性和反亲和性

Pod亲和性（Affinity）和反亲和性（Anti-Affinity）策略可以帮助我们更好地管理Pod的调度，从而实现资源的高效共享。

  • Pod亲和性：将具有相同特征的Pod调度到同一节点或同一区域。
  • Pod反亲和性：将具有不同特征的Pod调度到不同的节点或区域。

2. ResourceQuotas

ResourceQuotas（资源配额）是Kubernetes集群中的一种资源管理机制，用于限制命名空间内的资源使用量。通过设置ResourceQuotas，可以避免单个命名空间占用过多资源，从而实现资源的有效共享。

三、优化CPU内存使用

1. 调整CPU和内存的Requests和Limits

合理设置Pod的CPU和内存Requests和Limits是优化资源使用的关键。以下是一些优化建议：

  • Requests：设置合理的Requests值，以确保Pod在资源紧张时仍能正常运行。
  • Limits：设置合理的Limits值，以避免Pod占用过多资源。

2. 使用Cgroups和Namespace

Cgroups（控制组）是Linux内核提供的一种资源隔离机制，可以限制进程组使用的物理资源。在K8s中，通过配置Cgroups和Namespace，可以实现更细粒度的资源管理。

3. 监控和日志

通过Kubernetes集群监控和日志系统，可以实时了解资源使用情况，及时发现并解决问题。

四、实践案例

以下是一个使用ResourceQuotas和Pod亲和性策略优化资源使用的案例：

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: my-namespace
spec:
  resourceQuotas:
    requests:
      memory: 1Gi
      cpu: 1
    limits:
      memory: 2Gi
      cpu: 2

---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
  namespace: my-namespace
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx
    resources:
      requests:
        memory: "500Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "1Gi"
        cpu: "500m"
  affinity:
    podAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - labelSelector:
          matchExpressions:
            - key: "app"
              operator: In
              values:
              - my-app
        topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

在这个案例中，我们为my-namespace命名空间设置了ResourceQuotas，限制了内存和CPU的使用量。同时，我们通过Pod亲和性策略，将具有相同标签的Pod调度到同一节点上。

五、总结

掌握K8s核心技巧，优化集群资源使用是提升K8s集群性能的关键。通过合理配置资源请求和限制、使用亲和性和反亲和性策略，以及监控和日志系统，可以有效地实现K8s集群资源的共享