今天就跟大家聊聊有关Kubernetes服务部署中如何更好地设置 Request 与 Limit,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
如何为容器配置 Request 与 Limit? 这是一个即常见又棘手的问题,这个根据服务类型,需求与场景的不同而不同,没有固定的答案,这里结合生产经验总结了一些最佳实践。
request 的值并不是指给容器实际分配的资源大小,它仅仅是给调度器看的,调度器会 "观察" 每个节点可以用于分配的资源有多少,也知道每个节点已经被分配了多少资源。被分配资源的大小就是节点上所有 Pod 中定义的容器 request 之和,它可以计算出节点剩余多少资源可以被分配(可分配资源减去已分配的 request 之和)。如果发现节点剩余可分配资源大小比当前要被调度的 Pod 的 reuqest 还小,那么就不会考虑调度到这个节点,反之,才可能调度。所以,如果不配置 request,那么调度器就不能知道节点大概被分配了多少资源出去,调度器得不到准确信息,也就无法做出合理的调度决策,很容易造成调度不合理,有些节点可能很闲,而有些节点可能很忙,甚至 NotReady。
所以,建议是给所有容器都设置 request,让调度器感知节点有多少资源被分配了,以便做出合理的调度决策,让集群节点的资源能够被合理的分配使用,避免陷入资源分配不均导致一些意外发生。
有时候我们会忘记给部分容器设置 request 与 limit,其实我们可以使用 LimitRange 来设置 namespace 的默认 request 与 limit 值,同时它也可以用来限制最小和最大的 request 与 limit。 示例:
apiVersion: v1 kind: LimitRange metadata: name: mem-limit-range namespace: test spec: limits: - default: memory: 512Mi cpu: 500m defaultRequest: memory: 256Mi cpu: 100m type: Container
节点资源不足时,会触发自动驱逐,将一些低优先级的 Pod 删除掉以释放资源让节点自愈。没有设置 request,limit 的 Pod 优先级最低,容易被驱逐;request 不等于 limit 的其次; request 等于 limit 的 Pod 优先级较高,不容易被驱逐。所以如果是重要的线上应用,不希望在节点故障时被驱逐导致线上业务受影响,就建议将 request 和 limit 设成一致。
如果给给你的应用设置较高的 request 值,而实际占用资源长期远小于它的 request 值,导致节点整体的资源利用率较低。当然这对时延非常敏感的业务除外,因为敏感的业务本身不期望节点利用率过高,影响网络包收发速度。所以对一些非核心,并且资源不长期占用的应用,可以适当减少 request 以提高资源利用率。
如果你的服务支持水平扩容,单副本的 request 值一般可以设置到不大于 1 核,CPU 密集型应用除外。比如 coredns,设置到 0.1 核就可以,即 100m。
如果你的服务使用单副本或者少量副本,给很大的 request 与 limit,让它分配到足够多的资源来支撑业务,那么某个副本故障对业务带来的影响可能就比较大,并且由于 request 较大,当集群内资源分配比较碎片化,如果这个 Pod 所在节点挂了,其它节点又没有一个有足够的剩余可分配资源能够满足这个 Pod 的 request 时,这个 Pod 就无法实现漂移,也就不能自愈,加重对业务的影响。
相反,建议尽量减小 request 与 limit,通过增加副本的方式来对你的服务支撑能力进行水平扩容,让你的系统更加灵活可靠。
若生产集群有用于测试的 namespace,如果不加以限制,可能导致集群负载过高,从而影响生产业务。可以使用 ResourceQuota 来限制测试 namespace 的 request 与 limit 的总大小。 示例:
apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: quota-test namespace: test spec: hard: requests.cpu: "1" requests.memory: 1Gi limits.cpu: "2" limits.memory: 2Gi
看完上述内容,你们对Kubernetes服务部署中如何更好地设置 Request 与 Limit有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注亿速云行业资讯频道,感谢大家的支持。
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