k8s的资源分配

awkj 发布于2019-07-01 16:18 / 1013人阅读

摘要：整个名称空间下的资源配额利用搭建部署服务，并在正式的场合使用时，几乎是肯定要引入一个用户概念的。如下创建一个创建了后我们每次创建一个也即都要指定它的资源配额，否则即便创建成功，容器也不能起来。

限制每个实例

在创建一个replicationcontroller（以下简称rc）时，我们可以在创建文件中指定pod的资源配额，如下面的json：


 {
    "kind": "ReplicationController",
    "apiVersion": "v1",
    "metadata": {
        "name": "eatcpu",
        "creationTimestamp": null
    },
    "spec": {
        "replicas": 2,
        "selector": {
            "name": "huang"
        },
        "template": {
            "metadata": {
                "name": "cpu",
                "labels": {
                    "name": "huang"
                }
            },
            "spec": {
                "containers": [
                    {
                        "name": "eatcpucontainer",
                        "image": "registry.hub.abc.com.cn/eatcpu:v1.1",
                        "resources": {
                        "request": {
                                "cpu": "1.0",
                                "memory": "1.0Gi"
                            },
                            "limits": {
                                "cpu": "1.2",
                                "memory": "1.1Gi"
                            }
                        },
                        "command": [
                            "/deadloop",
                            "-max_procs=4"
                        ]
                    }
                ]
            }
        }
    },
    "status": {
        "replicas": 0
    }
}

当然实际上json不用写这么复杂，关键是：

 "resources": {
             "limits": {
                      "cpu": "1.0",
                      "memory": "1.0Gi"
            },
            "limits": {
                    "cpu": "1.2",
                    "memory": "1.1Gi"
              }
         },

这句的意思是给这个rc的每个pod分配cpu额度的最低要求是1.0（即1个CPU核心），内存的最低要求是1.0Gi，对CPU的限制是不能超过1.2个核心，内存则是1.1Gi。
当我们执行create命令的时候，若scheduler组件检查各个nodes发现没有满足1个空闲cpu核心和1Gi空闲内存的机器，那么这个pod就不能被创建，若rc要创建3个pod，整个集群只能满足创建2个，那么第三个pod会被放入队列中，等待集群有足够资源时再创建出来。

另外，若pod在运行过程中持续地消耗内存，超过了1.1G，pod会被销毁并重启，但当cpu消耗超过配额时，k8s不会做出相应的措施。

k8s1.3左右的版本增加了horizontalAutoScale特性，当CPU在一定时间内高于一个阈值时，会出发控制器对其进行水平扩容。

整个名称空间下的资源配额

利用k8s搭建部署服务，并在正式的场合使用时，几乎是肯定要引入一个“用户”概念的。可以使用namespace来实现用户的隔离。并使用quota为每个用户指定配额。
注：这里差不多是翻译github上原文，引用的几个yaml也出自于彼处，有兴趣的可以直接去看官文。

k8s下默认的namespace是default，我们可以手动添加一个namespace：

$ kubectl create -f namespace.yaml
$ kubectl get namespaces
NAME            LABELS             STATUS
default                      Active
quota-example                Active

接着我们创建一个quota，quota可以指定某个namespace有多少的资源配额，包括cpu，内存，persistentvolumeclaims（据说是内存），pod数量，rc数量等等。
如下创建一个quota：

$ kubectl create -f quota.yaml --namespace=quota-example
$ kubectl describe quota quota --namespace=quota-example
Name:                   quota
Namespace:              quota-example
Resource                Used    Hard
--------                ----    ----
cpu                     0       20
memory                  0       1Gi
persistentvolumeclaims  0       10
pods                    0       10
replicationcontrollers  0       20
resourcequotas          1       1
secrets                 1       10
services                0       5

创建了quota后我们每次创建一个rc(也即pods)都要指定它的资源配额，否则即便创建成功，容器也不能run起来。
指定配额的方法见标题1，但是那是对一个集群中的pod统一制定，我们也可以统一指定该namespace下的所有pods的配额，即创建一个limits：

$ kubectl create -f limits.yaml --namespace=quota-example
limitranges/limits
$ kubectl describe limits limits --namespace=quota-example
Name:           limits
Namespace:      quota-example
Type            Resource        Min     Max     Default
----            --------        ---     ---     ---
Container       memory          -       -       512Mi
Container       cpu             -       -       100m

现在我们可以正常地run一个rc了，并且，在容器成功跑起来后，我们可以统一地看到该namespace下的资源使用情况：

kubectl describe quota quota --namespace=quota-example
Name:                   quota
Namespace:              default
Resource                Used            Hard
--------                ----            ----
cpu                     100m            20
memory                  536870912       1Gi
persistentvolumeclaims  0               10
pods                    1               10
replicationcontrollers  1               20
resourcequotas          1               1
secrets                 1               10
services                0               5

GPU云服务器云服务器 etcd存储k8s资源对象分配的内存不够管理客户资源的系统 jsp的静态资源

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