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【Kubernetes 系列】K8S 进阶 容器和 Pod 分配内存资源

作者:半身风雪
上一节:ConfigMap 进阶 环境变量的配置及使用
内容简介:上一节主要学习ConfigMap 环境变量的配置及使用、ConfigMap volume中的数据处理,那么本节内容主要容器和 Pod 分配内存资源。

在这里插入图片描述


容器和 Pod 分配内存资源


前言

经过前面几篇文章的介绍,我们已经学会了K8S 入门阶段的相关知识点,从本篇文章开始,我们将学习 K8S 的进阶知识点。
本节内容学习目标:

  • 给 metrics-server 中的pod 分配内存资源。 前面的章节,我们有提到 metrics-server 的示例,如果你没有的话,可以点击去下载。

一、检查准备工作

  1. 使用命令启动 metrics-server:

$ minikube addons enable metrics-server
🌟 启动 ‘metrics-server’ 插件

  1. 查看 metrics-server 或资源 API (metrics.k8s.io) 是否已经运行,运行以下命令:

$ kubectl get apiservices

  1. 如果资源 API 可用,则输出结果将包含对 metrics.k8s.io 的引用信息。
NAME
v1beta1.metrics.k8s.io

二、创建命名空间

创建一个命名空间,以便将练习中创建的资源与集群的其余部分隔离。

$ kubectl create namespace mem-example

三、指定内存请求和限制

要为容器指定内存请求,在容器资源清单中包含

resources:requests

字段。 同理,要指定内存限制,需要包含

resources:limits

我们先创建一个拥有一个容器的 Pod。 容器将会请求 100 MiB 内存,并且内存会被限制在 200 MiB 以内。

pods/resource/memory-request-limit.yaml

目标中 Pod 的配置文件如下:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: memory-demo
  namespace: mem-example
spec:containers:-name: memory-demo-ctr
    image: polinux/stress
    resources:requests:memory:"100Mi"limits:memory:"200Mi"command:["stress"]args:["--vm","1","--vm-bytes","150M","--vm-hang","1"]

配置文件的

args

部分提供了容器启动时的参数。

"--vm-bytes", "150M"

参数告知容器尝试分配 150 MiB 内存。

  1. 创建pod:

$ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/memory-request-limit.yaml --namespace=mem-example

  1. 验证 Pod 中的容器是否已运行:

$ kubectl get pod memory-demo --namespace=mem-example

  1. 查看 Pod 相关的详细信息:

$ kubectl get pod memory-demo --output=yaml --namespace=mem-example

  1. 输出结果显示:该 Pod 中容器的内存请求为 100 MiB,内存限制为 200 MiB。这里我只截取一部分信息:
resources:requests:memory: 100Mi
  limits:memory: 200Mi
  1. 运行 kubectl top 命令,获取 Pod 的指标数据:

$ kubectl top pod memory-demo --namespace=mem-example

输出结果显示:Pod 正在使用的内存大约为 162,900,000 字节,约为 150 MiB。 这大于 Pod 请求的 100 MiB,但在 Pod 限制的 200 MiB之内。

NAME CPU(cores) MEMORY(bytes)
memory-demo 162856960

  1. 删除 Pod:

$ kubectl delete pod memory-demo --namespace=mem-example

四、超过容器限制的内存

当节点拥有足够的可用内存时,容器可以使用其请求的内存。 但是,容器不允许使用超过其限制的内存。 如果容器分配的内存超过其限制,该容器会成为被终止的候选容器。 如果容器继续消耗超出其限制的内存,则终止容器。 如果终止的容器可以被重启,则 kubelet 会重新启动它,就像其他任何类型的运行时失败一样。

我们先在目录

pods/resource/memory-request-limit-2.yaml

创建一个 Pod,尝试分配超出其限制的内存。 这是一个 Pod 的配置文件,其拥有一个容器,该容器的内存请求为 50 MiB,内存限制为 100 MiB:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: memory-demo-2namespace: mem-example
spec:containers:-name: memory-demo-2-ctr
    image: polinux/stress
    resources:requests:memory:"50Mi"limits:memory:"100Mi"command:["stress"]args:["--vm","1","--vm-bytes","250M","--vm-hang","1"]

在配置文件的

args

部分中,你可以看到容器会尝试分配 250 MiB 内存,这远高于 100 MiB 的限制。

  1. 创建 pod:

$ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/memory-request-limit-2.yaml --namespace=mem-example

  1. 查看 Pod 相关的详细信息:

$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

如果容器正在运行或被杀死。重复前面的命令,直到容器被杀掉:

NAME READY STATUS RESTARTS AGE
memory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 24s

  1. 获取容器更详细的状态信息:

$ kubectl get pod memory-demo-2 --output=yaml --namespace=mem-example

输出结果显示:由于内存溢出(OOM),容器已被杀掉:

lastState:terminated:containerID: 65183c1877aaec2e8427bc95609cc52677a454b56fcb24340dbd22917c23b10f
     exitCode:137finishedAt:2017-06-20T20:52:19Zreason: OOMKilled
     startedAt:null

容器可以被重启,所以 kubelet 会重启它。 多次运行下面的命令,可以看到容器在反复的被杀死和重启:

$ kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

输出结果显示:容器被杀掉、重启、再杀掉、再重启……:

kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
memory-demo-2 0/1 OOMKilled 1 37s

kubectl get pod memory-demo-2 --namespace=mem-example
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
memory-demo-2 1/1 Running 2 40s

  1. 查看该 Pod 历史的详细信息:

$ kubectl describe pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

输出结果显示:该容器反复的在启动和失败:

… Normal Created Created container with id 66a3a20aa7980e61be4922780bf9d24d1a1d8b7395c09861225b0eba1b1f8511
… Warning BackOff Back-off restarting failed container

  1. 查看集群节点的详细信息:

$ kubectl describe nodes

输出结果包含了一条练习中的容器由于内存溢出而被杀掉的记录:

Warning OOMKilling Memory cgroup out of memory: Kill process 4481 (stress) score 1994 or sacrifice child

  1. 删除 Pod:

$ kubectl delete pod memory-demo-2 --namespace=mem-example

五、超过节点容量的内存

内存请求和限制是与容器关联的,但将 Pod 视为具有内存请求和限制,也是很有用的。 Pod 的内存请求是 Pod 中所有容器的内存请求之和。 同理,Pod 的内存限制是 Pod 中所有容器的内存限制之和。

Pod 的调度基于请求。只有当节点拥有足够满足 Pod 内存请求的内存时,才会将 Pod 调度至节点上运行。

我们在

pods/resource/memory-request-limit-3.yaml

目录下再创建一个 Pod,其内存请求超过了你集群中的任意一个节点所拥有的内存。 这是该 Pod 的配置文件,其拥有一个请求 1000 GiB 内存的容器,这应该超过了你集群中任何节点的容量。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: memory-demo-3namespace: mem-example
spec:containers:-name: memory-demo-3-ctr
    image: polinux/stress
    resources:requests:memory:"1000Gi"limits:memory:"1000Gi"command:["stress"]args:["--vm","1","--vm-bytes","150M","--vm-hang","1"]
  1. 创建 Pod:

$ kubectl apply -f https://k8s.io/examples/pods/resource/memory-request-limit-3.yaml --namespace=mem-example

  1. 查看 Pod 状态:

$ kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example

输出结果显示:Pod 处于 PENDING 状态。 这意味着,该 Pod 没有被调度至任何节点上运行,并且它会无限期的保持该状态:

$ kubectl get pod memory-demo-3 --namespace=mem-example
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
memory-demo-3 0/1 Pending 0 25s

  1. 查看 Pod 的详细信息,包括事件:

$ kubectl describe pod memory-demo-3 --namespace=mem-example

输出结果显示:由于节点内存不足,该容器无法被调度:

Events:
… Reason Message


… FailedScheduling No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient memory (3).

六、内存单位

内存资源的基本单位是字节(byte)。你可以使用这些后缀之一,将内存表示为 纯整数或定点整数:E、P、T、G、M、K、Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki。
下面来看一些近似相同的值:

128974848, 129e6, 129M, 123Mi

删除 Pod:

$ kubectl delete pod memory-demo-3 --namespace=mem-example

七、不指定内存限制

如果你没有为一个容器指定内存限制,则自动遵循以下情况之一:

  • 容器可无限制地使用内存。容器可以使用其所在节点所有的可用内存, 进而可能导致该节点调用 OOM Killer。 此外,如果发生 OOM Kill,没有资源限制的容器将被杀掉的可行性更大。
  • 运行的容器所在命名空间有默认的内存限制,那么该容器会被自动分配默认限制。 集群管理员可用使用 LimitRange 来指定默认的内存限制。

八、为什么需要内存请求和限制

通过为集群中运行的容器配置内存请求和限制,你可以有效利用集群节点上可用的内存资源。 通过将 Pod 的内存请求保持在较低水平,你可以更好地安排 Pod 调度。 通过让内存限制大于内存请求,你可以完成两件事:

  • Pod 可以进行一些突发活动,从而更好的利用可用内存。
  • Pod 在突发活动期间,可使用的内存被限制为合理的数量。

九、清理

九九归一!!!

删除命名空间。执行下面的命令会删除你根据这个任务创建的所有 Pod:

$ kubectl delete namespace mem-example

emmmm 本篇文章讲解的所有的pod 都被删除,没得玩了,本文结束。

总结

本篇文章的内容其实还是挺多的,包含了空间的创建、内存请求的限制、分配内存超过限制、不指定内存大小,删除等等内容。


本文转载自: https://blog.csdn.net/u010755471/article/details/125841835
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