本篇内容主要讲解“kubernetes资源QOS机制实现原理是什么”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“kubernetes资源QOS机制实现原理是什么”吧!
QOS是k8s中一种资源保护机制，其主要是针对不可压缩资源比如的内存的一种控制技术，比如在内存中其通过为不同的Pod和容器构造OOM评分，并且通过内核的策略的辅助，从而实现当节点内存资源不足的时候，内核可以按照策略的优先级，优先kill掉哪些优先级比较低(分值越高优先级越低)的Pod，今天来分析下背后的实现
1.关键基础特性
1.1 一切皆文件
在Linux中一切皆文件，控制CGroup本身也是通过配置文件进行的,这是我创建的一个内存Lmits为200M的Pod的容器的配置
# pwd/sys/fs/cgroup# cat ./memory/kubepods/pod8e172a5c-57f5-493d-a93d-b0b64bca26df/f2fe67dc90cbfd57d873cd8a81a972213822f3f146ec4458adbe54d868cf410c/memory.limit_in_bytes2097152001.2 内核内存配置
这里我们重点关注内存相关的两个配置：VMOvercommitMemory其值为1，表示运行分配所有的物理内存资源，注意不包括SWAP资源VMPanicOnOOM其值为0：表示当内存不足的时候触发oom_killer进行选择部分进程进行kill，QOS也是通过影响其kill流程来实现的
func setupKernelTunables(option KernelTunableBehavior) error {desiredState := map[string]int{utilsysctl.VMOvercommitMemory: utilsysctl.VMOvercommitMemoryAlways,utilsysctl.VMPanicOnOOM: utilsysctl.VMPanicOnOOMInvokeOOMKiller,utilsysctl.KernelPanic: utilsysctl.KernelPanicRebootTimeout,utilsysctl.KernelPanicOnOops: utilsysctl.KernelPanicOnOopsAlways,utilsysctl.RootMaxKeys: utilsysctl.RootMaxKeysSetting,utilsysctl.RootMaxBytes: utilsysctl.RootMaxBytesSetting,}2.QOS打分机制与判定实现
QOS打分机制主要是根据Requests和limits里面的资源限制来进行类型判定与打分的，我们就来快速看下这部分的实现
2.1 根据容器判定QOS类型
2.1.1 构建容器列表
遍历所有的容器列表，注意这里会包含所有的初始化容器和业务容器
requests := v1.ResourceList{}limits := v1.ResourceList{}zeroQuantity := resource.MustParse("0")isGuaranteed := trueallContainers := []v1.Container{}allContainers = append(allContainers, pod.Spec.Containers...)// 追加所有的初始化容器 allContainers = append(allContainers, pod.Spec.InitContainers...)2.1.2 处理Requests和limits
这里遍历所有的Requests和Limits限制的资源，分别加入到不同的资源集合汇总，其中判定是不是Guaranteed主要是根据limits里面的资源是否包含CPU和内存两种资源，都包含才可能是Guaranteed
for _, container := range allContainers {// process requestsfor name, quantity := range container.Resources.Requests {if !isSupportedQoSComputeResource(name) {continue}if quantity.Cmp(zeroQuantity) == 1 {delta := quantity.DeepCopy()if _, exists := requests[name]; !exists {requests[name] = delta} else {delta.Add(requests[name])requests[name] = delta}}}// process limitsqosLimitsFound := sets.NewString()for name, quantity := range container.Resources.Limits {if !isSupportedQoSComputeResource(name) {continue}if quantity.Cmp(zeroQuantity) == 1 {qosLimitsFound.Insert(string(name))delta := quantity.DeepCopy()if _, exists := limits[name]; !exists {limits[name] = delta} else {delta.Add(limits[name])limits[name] = delta}}}if !qosLimitsFound.HasAll(string(v1.ResourceMemory), string(v1.ResourceCPU)) {// 必须是全部包含cpu和内存限制isGuaranteed = false}}2.1.3 BestEffort
如果Pod里面的容器没有任何requests和limits的限制则就是BestEffort
if len(requests) == 0 && len(limits) == 0 {return v1.PodQOSBestEffort}2.1.4 Guaranteed
要是Guaranteed必须是资源相等，并且限定的数量相同
// Check is requests match limits for all resources.if isGuaranteed {for name, req := range requests {if lim, exists := limits[name]; !exists || lim.Cmp(req) != 0 {isGuaranteed = falsebreak}}}if isGuaranteed &&len(requests) == len(limits) {return v1.PodQOSGuaranteed}2.1.5 Burstable
如果不是上面两种就是最后一种burstable了
return v1.PodQOSBurstable2.2 QOS OOM打分机制
2.2.1 OOM打分机制
其中guaranteedOOMScoreAdj是-998其实这跟OOM实现有关系，一台node节点上主要是三部分组成：kubelet主进程、docker进程、业务容器进程，而OOM的打分里面-1000表示该进程不会被oom所kill, 那一个业务进程最少也就只能是-999因为你不能保证自己的业务永远不会出现问题，所以在QOS里面-999其实就是kubelet和docker进程所保留的，剩下的才能作为业务容器分配(分值越高越容易被kill)
// KubeletOOMScoreAdj is the OOM score adjustment for KubeletKubeletOOMScoreAdj int = -999// DockerOOMScoreAdj is the OOM score adjustment for DockerDockerOOMScoreAdj int = -999// KubeProxyOOMScoreAdj is the OOM score adjustment for kube-proxyKubeProxyOOMScoreAdj int = -999guaranteedOOMScoreAdj int = -998besteffortOOMScoreAdj int = 10002.2.2 关键Pod
关键Pod是一种特殊的存在，它可以是Burstable或者BestEffort类型的Pod，但是OOM打分却可以跟Guaranteed一样，这种类型的Pod主要包含三种：静态Pod、镜像Pod和高优先级Pod
if types.IsCriticalPod(pod) {return guaranteedOOMScoreAdj}判定实现
func IsCriticalPod(pod *v1.Pod) bool {if IsStaticPod(pod) {return true}if IsMirrorPod(pod) {return true}if pod.Spec.Priority != nil && IsCriticalPodBasedOnPriority(*pod.Spec.Priority) {return true}return false}2.2.3 Guaranteed与BestEffort
这两种类型都有各自默认的值分别为Guaranteed(-998)和BestEffort(1000)
switch v1qos.GetPodQOS(pod) {case v1.PodQOSGuaranteed:// Guaranteed containers should be the last to get killed.return guaranteedOOMScoreAdjcase v1.PodQOSBestEffort:return besteffortOOMScoreAdj}2.2.4 Burstable
其中关键的一行就是：oomScoreAdjust := 1000 - (1000memoryRequest)/memoryCapacity，从这个计算里面可以看出，如果我们申请的资源越多，那么 (1000memoryRequest)/memoryCapacity这个里面计算出来的时机值就会越小，即最终结果就越大，其实也就表明如果我们占用的内存越少，则打分就越高，这类容器就相对比较容易被kill
memoryRequest := container.Resources.Requests.Memory().Value()oomScoreAdjust := 1000 - (1000*memoryRequest)/memoryCapacity// A guaranteed pod using 100% of memory can have an OOM score of 10. Ensure that burstable pods have a higher OOM score adjustment.if int(oomScoreAdjust) < (1000 + guaranteedOOMScoreAdj) {return (1000 + guaranteedOOMScoreAdj)}// Give burstable pods a higher chance of survival over besteffort pods.if int(oomScoreAdjust) == besteffortOOMScoreAdj {return int(oomScoreAdjust - 1)}return int(oomScoreAdjust)到此，相信大家对“kubernetes资源QOS机制实现原理是什么”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
