Kubernetes中 Pod 是怎样被驱逐的？

前言

在 Kubernetes 中，Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO，这些资源可以被分为可压缩资源（CPU）和不可压缩资源（内存，磁盘 IO）。可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐，因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时，系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用。而对于不可压缩资源来说，如果资源不足，也就无法继续申请资源（内存用完就是用完了），此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod，以保证该节点上有充足的资源。

当不可压缩资源不足时，Kubernetes 是通过 kubelet 来驱逐 Pod 的。kubelet 也不是随机驱逐的，它有自己的一套驱逐机制，每个计算节点的 kubelet 都会通过抓取 cAdvisor 的指标来监控节点的资源使用量，下面我们来具体分析每种情况。

1. 存储资源不足

下面是 kubelet 默认的关于节点存储的驱逐触发条件：

nodefs.available<10%（容器 volume 使用的文件系统的可用空间，包括文件系统剩余大小和 inode 数量）

imagefs.available<15%（容器镜像使用的文件系统的可用空间，包括文件系统剩余大小和 inode 数量）

当 imagefs 使用量达到阈值时，kubelet 会尝试删除不使用的镜像来清理磁盘空间。

当 nodefs 使用量达到阈值时，kubelet 就会拒绝在该节点上运行新 Pod，并向 API Server 注册一个 DiskPressure condition。然后 kubelet 会尝试删除死亡的 Pod 和容器来回收磁盘空间，如果此时 nodefs 使用量仍然没有低于阈值，kubelet 就会开始驱逐 Pod。从 Kubernetes 1.9 开始，kubelet 驱逐 Pod 的过程中不会参考 Pod 的 QoS，只是根据 Pod 的 nodefs 使用量来进行排名，并选取使用量最多的 Pod 进行驱逐。所以即使 QoS 等级为 Guaranteed 的 Pod 在这个阶段也有可能被驱逐（例如 nodefs 使用量最大）。如果驱逐的是 Daemonset，kubelet 会阻止该 Pod 重启，直到 nodefs 使用量超过阈值。

如果一个 Pod 中有多个容器，kubelet 会根据 Pod 中所有容器的 nodefs 使用量之和来进行排名。即所有容器的 container_fs_usage_bytes 指标值之和。

举个栗子，假设某计算节点上运行着一系列已知 QoS 等级和 nodefs 使用量的 Pod：

Pod Name	Pod QoS	nodefs usage
A	Best Effort	800M
B	Guaranteed	1.3G
C	Burstable	1.2G
D	Burstable	700M
E	Best Effort	500M
F	Guaranteed	1G

当 nodefs 的使用量超过阈值时，kubelet 会根据 Pod 的 nodefs 使用量来对 Pod 进行排名，首先驱逐使用量最多的 Pod。排名如下图所示：

Pod Name	Pod QoS	nodefs usage
B	Guaranteed	1.3G
C	Burstable	1.2G
F	Guaranteed	1G
A	Best Effort	800M
D	Burstable	700M
E	Best Effort	500M

可以看到在本例中，QoS 等级为 Guaranteed 的 Pod 最先被驱逐。

2. 内存资源不足

下面是 kubelet 默认的关于节点内存资源的驱逐触发条件：

memory.available<100Mi

当内存使用量超过阈值时，kubelet 就会向 API Server 注册一个 MemoryPressure condition，此时 kubelet 不会接受新的 QoS 等级为 Best Effort 的 Pod 在该节点上运行，并按照以下顺序来驱逐 Pod：

Pod 的内存使用量是否超过了 request 指定的值

根据 priority 排序，优先级低的 Pod 最先被驱逐

比较它们的内存使用量与 request 指定的值之差。

按照这个顺序，可以确保 QoS 等级为 Guaranteed 的 Pod 不会在 QoS 等级为 Best Effort 的 Pod 之前被驱逐，但不能保证它不会在 QoS 等级为 Burstable 的 Pod 之前被驱逐。

如果一个 Pod 中有多个容器，kubelet 会根据 Pod 中所有容器相对于 request 的内存使用量与之和来进行排名。即所有容器的（container_memory_usage_bytes 指标值与 container_resource_requests_memory_bytes 指标值的差）之和。

继续举例，假设某计算节点上运行着一系列已知 QoS 等级和内存使用量的 Pod：

Pod Name	Pod QoS Memory requested	Memory limits	Memory usage
A	Best Effort	0	0
B	Guaranteed	2Gi	2Gi
C	Burstable	1Gi	2Gi
D	Burstable	1Gi	2Gi
E	Best Effort	0	0
F	Guaranteed	2Gi	2Gi

当节点的内存使用量超过阈值时，kubelet 会根据 Pod 相对于 request 的内存使用量来对 Pod 进行排名。排名如下所示：

Pod Name	Pod QoS	Memory requested	Memory limits	Memory usage
C	Burstable	1Gi	2Gi	1.8G
A	Best Effort	0	0	700M
E	Best Effort	0	0	300M
B	Guaranteed	2Gi	2Gi	1.9G
D	Burstable	1Gi	2Gi	800M
F	Guaranteed	2Gi	2Gi	1G

可以看到在本例中，可以看到在本例中，QoS 等级为 Guaranteed 的 Pod 在 QoS 等级为 Burstable 的 Pod 之前被驱逐。

当内存资源不足时，kubelet 在驱逐 Pod 时只会考虑 requests 和 Pod 的内存使用量，不会考虑 limits。

3. Node OOM (Out Of Memory)

因为 kubelet 默认每 10 秒抓取一次 cAdvisor 的监控数据，所以有可能在 kubelet 驱逐 Pod 回收内存之前发生内存使用量激增的情况，这时就有可能触发内核 OOM killer。这时删除容器的权利就由kubelet 转交到内核 OOM killer 手里，但 kubelet 仍然会起到一定的决定作用，它会根据 Pod 的 QoS 来设置其 oom_score_adj 值：

QoS oom_score_adj

Guaranteed -998

Burstable min(max(2, 1000 - (1000 * memoryRequestBytes) / machineMemoryCapacityBytes), 999)

pod-infra-container -998

kubelet, docker daemon, systemd service -999

如果该节点在 kubelet 通过驱逐 Pod 回收内存之前触发了 OOM 事件，OOM killer 就会采取行动来降低系统的压力，它会根据下面的公式来计算 oom_score 的值：

容器使用的内存占系统内存的百分比 + oom_score_adj = oom_score

OOM killer 会杀掉 oom_score_adj 值最高的容器，如果有多个容器的 oom_score_adj 值相同，就会杀掉内存使用量最多的容器（其实是因为内存使用量最多的容器的 oom_score 值最高）。关于 OOM 的更多内容请参考：Kubernetes 内存资源限制实战。

假设某节点运行着 4 个 Pod，且每个 Pod 中只有一个容器。每个 QoS 类型为 Burstable 的 Pod 配置的内存 requests 是 4Gi，节点的内存大小为 30Gi。每个 Pod 的 oom_score_adj 值如下所示：

Pod Name	Pod QoS	oom_score_adj
A	Best Effort	1000
B	Guaranteed	-998
C	Burstable	867（根据上面的公式计算）
D	Best Effort	1000

当调用 OOM killer 时，它首先选择 oom_score_adj 值最高的容器（1000），这里有两个容器的 oom_score_adj 值都是 1000，OOM killer 最终会选择内存使用量最多的容器。

总结

因为 kubelet 默认每 10 秒抓取一次 cAdvisor 的监控数据，所以可能在资源使用量低于阈值时，kubelet 仍然在驱逐 Pod。

kubelet 将 Pod 从节点上驱逐之后，Kubernetes 会将该 Pod 重新调度到另一个资源充足的节点上。但有时候 Scheduler 会将该 Pod 重新调度到与之前相同的节点上，比如设置了节点亲和性，或者该 Pod 以 Daemonset 的形式运行。

现在你应该理解了 kubelet 驱逐 Pod 的原理和过程，如果你在部署应用时设置了恰当的参数，知道了所有的可能性，你就能更好地掌控你的集群。

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