如何在 Kubernetes 中管理 CPU 限制和请求

简介

本教程全面介绍了 Kubernetes 中的 CPU 限制和请求，以及如何有效管理和优化 CPU 利用率，以防止在容器化环境中出现节流（throttling）。我们将介绍设置适当的 CPU 限制和请求的重要性，确定 CPU 节流的常见原因，并探索优化 CPU 使用和保持最佳应用性能的策略。

Skills Graph

理解 Kubernetes 中的 CPU 限制和请求

在 Kubernetes 中，CPU 限制和请求的概念对于管理和优化容器化应用程序的资源利用至关重要。CPU 限制和请求是 Kubernetes 提供的资源管理功能的一部分，它允许你控制并为容器分配 CPU 资源。

什么是 CPU 限制和请求？

CPU 限制和请求在 Kubernetes Pod 的容器规范中定义。requests 字段指定容器运行所需的最小 CPU 资源量，而 limits 字段设置容器可以使用的最大 CPU 资源量。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
    - name: my-container
      image: my-image
      resources:
        requests:
          cpu: 500m
        limits:
          cpu: 1

在上面的示例中，容器请求 500 毫核（0.5 个 CPU 核心），并且限制为 1 个 CPU 核心。

CPU 限制和请求的重要性

设置 CPU 限制和请求很重要，原因如下：

1. 资源分配：Kubernetes 使用 CPU 请求来确定为每个容器分配的适当资源量，确保你的应用程序拥有运行所需的必要 CPU 资源。
2. 防止资源饥饿：CPU 限制可防止容器使用超过其允许的更多 CPU 资源，确保同一节点上的其他容器能够公平地共享可用的 CPU 资源。
3. 超量使用管理：Kubernetes 可以通过允许 CPU 请求总和超过节点上可用的总 CPU 来超量使用 CPU 资源。这可以提高整体资源利用率，但需要谨慎管理以避免性能问题。
4. 自动缩放和调度：Kubernetes 使用 CPU 请求和限制来做出有关扩展和调度应用程序的明智决策，确保它们被部署到具有足够 CPU 资源的节点上。

实际示例

为了演示 CPU 限制和请求的用法，让我们考虑一个在 Ubuntu 22.04 系统上使用 stress-ng 工具的简单示例：

## 安装 stress-ng
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y stress-ng

## 运行一个带有 CPU 请求和限制的容器
kubectl run stress-test --image=ubuntu -- stress-ng --cpu 2 --timeout 60s

在这个示例中，我们创建了一个 Kubernetes Pod，其中的容器运行 stress-ng 工具，该工具模拟 CPU 密集型工作负载。该容器的 CPU 请求为 500 毫核，CPU 限制为 1 个核心。

你可以使用 kubectl top pod 命令观察容器的 CPU 使用情况：

NAME         CPU(cores) MEMORY(bytes)
stress-test  500m       0Mi

输出显示容器正在使用 500 毫核的 CPU，这在请求和限制范围内。

通过理解并正确配置 CPU 限制和请求，你可以确保你的 Kubernetes 应用程序有效地利用 CPU 资源，并防止与资源饥饿或超量使用相关的潜在问题。

识别和排查 CPU 节流问题

CPU 节流是 Kubernetes 中的一种机制，当容器的 CPU 使用量超过其定义的 CPU 限制时就会发生。当容器达到其 CPU 限制时，Kubernetes 将限制容器的 CPU 使用，这可能会导致性能下降以及应用程序出现潜在问题。

识别 CPU 节流

要在你的 Kubernetes 集群中识别 CPU 节流，可以使用以下方法：

1. 监控 CPU 使用情况：使用 kubectl top pod 或 Prometheus 等工具监控容器的 CPU 使用情况。查找持续达到其 CPU 限制的容器。

2. 检查容器指标：检查你的监控解决方案中的容器指标，例如 Kubernetes 的内置指标或 Prometheus 等第三方工具。查找 container_cpu_usage_seconds_total 指标，它可以指示 CPU 节流情况。

3. 检查 Pod 事件：使用 kubectl describe pod 命令检查与你的 Pod 相关的事件。查找与 CPU 节流相关的事件，例如 “CPU Throttling” 或 “Killing container”。

排查 CPU 节流问题

如果你在 Kubernetes 集群中识别到 CPU 节流，可以采取以下步骤进行排查和解决问题：

1. 验证 CPU 限制和请求：确保你的容器配置了适当的 CPU 限制和请求。如果限制过低，请增加它们以适应应用程序的 CPU 需求。

2. 优化 CPU 利用率：确定高 CPU 使用量的根本原因，例如低效代码、资源密集型任务或内存泄漏。优化应用程序的 CPU 利用率，以降低达到 CPU 限制的可能性。

3. 水平扩展：如果单个容器无法处理 CPU 负载，可以考虑通过添加更多副本进行水平扩展。这可以将工作负载分布到多个容器和节点上。

4. 调整节点资源：如果问题与容器的 CPU 限制无关，而是与节点上可用的 CPU 资源有关，可以考虑扩大节点资源或向你的 Kubernetes 集群添加更多节点。

5. 监控和分析：持续监控 Kubernetes 集群的 CPU 使用情况和性能，以识别并解决任何反复出现的 CPU 节流问题。

通过了解并解决 Kubernetes 环境中的 CPU 节流问题，你可以确保你的应用程序高效、可靠地运行，并实现最佳的资源利用率。

优化 CPU 利用率并防止节流

要在你的 Kubernetes 环境中优化 CPU 利用率并防止节流，可以遵循以下最佳实践：

正确配置 CPU 限制和请求

确保为你的容器设置了适当的 CPU 限制和请求。CPU 请求应反映你的应用程序高效运行所需的最小 CPU 资源量，而 CPU 限制应设置为应用程序在不导致性能问题的情况下可以使用的最大 CPU 资源量。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
    - name: my-container
      image: my-image
      resources:
        requests:
          cpu: 500m
        limits:
          cpu: 1

在上面的示例中，容器请求 500 毫核（0.5 个 CPU 核心），并且限制为 1 个 CPU 核心。

监控和分析 CPU 使用情况

使用 kubectl top pod 或 Prometheus 等工具持续监控你的容器和节点的 CPU 使用情况。分析趋势和模式，以识别任何潜在的 CPU 瓶颈或低效的资源利用情况。

优化应用性能

审查你的应用程序代码，识别任何 CPU 密集型任务或低效算法。优化代码以减少 CPU 使用，例如通过并行化任务、缓存结果或将工作卸载到其他资源（例如 GPU、存储）。

水平扩展

如果单个容器无法处理 CPU 负载，可以考虑通过添加更多副本进行水平扩展。这可以将工作负载分布到多个容器和节点上，降低 CPU 节流的可能性。

调整节点资源

如果问题与容器的 CPU 限制无关，而是与节点上可用的 CPU 资源有关，可以考虑扩大节点资源或向你的 Kubernetes 集群添加更多节点。

有效使用资源请求和限制

确保你有效地使用了 CPU 请求和限制。请求应设置为应用程序所需的最小值，而限制应设置为在不导致性能问题的情况下允许的最大值。

通过遵循这些最佳实践，你可以在 Kubernetes 环境中优化 CPU 利用率并防止 CPU 节流，确保你的应用程序高效且可靠地运行。

总结

在本教程中，你已经了解了 CPU 限制和请求在 Kubernetes 中的关键作用，以及如何有效地管理和优化 CPU 利用率，以防止在容器化环境中出现节流。通过理解 CPU 限制和请求的概念、识别和排查 CPU 节流问题以及实施优化 CPU 使用的策略，你可以确保应用程序在 Kubernetes 集群中高效且可靠地运行。