实际应用中发现,部分节点性能不足,某些较大的服务如果跑在这些机器上。会很快消耗该机器的内存和cpu资源,如果用uptime看一下的就会发现负载特别高(合理的范围这个值应该等于cpu个数),高到一定值就会导致该节点挂了。

比较好的方式是

1:底层,采用性能高的服务器用openstack分出多个虚机,通过资源的自动伸缩,但是目前还没有这个条件。直接跑在低性能的裸机上。

2:应用层,把大型服务重构成可以水平扩展的微服务,然后多个微服务分配在多个节点。

由于上述短时间难以搞定,但是为了保证集群的健康,还有一种方式,就是当某台节点的资源达到一定值,自动清理应用,以node第一优先级。

为了做更可靠的调度,尽量减少资源过量使用,kubernetes把主机的资源分为几个部分:
● Node Capacity:主机容量是一个固定值,是主机的实际的容量。
● System-Reserved:不属于kubernetes的进程占用的资源量。
● Kubelet Allocatable:可以被kubelet用来启动容器的资源量。
● Kube-Reserved:被kubernetes的组件占用的资源量,包括docker daemon,kubelet,kube-proxy等。
[Allocatable] = [Node Capacity] – [Kube-Reserved] – [System-Reserved]
kubernetes调度器在调度Pod和kubelet在部署Pod做资源校验时都使用 Allocatable 资源量作为数据输入。

可以在kubelet中设置系统保留资源来提高Node节点的稳定性。参数为 –system-reserved 和 –kube-reserved。
vim /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf
添加

参数:
1:设置预留系统服务的资源
--system-reserved=cpu=200m,memory=1G

2:设置预留给k8s组件的资源(主要组件)
--kube-reserved=cpu=200m,memory=1G
系统内存-system-reserved-kube-reserved 就是可以分配给pod的内存

3:驱逐条件
--eviction-hard=memory.available<500Mi,nodefs.available<1Gi,imagefs.available<100Gi

4:最小驱逐
--eviction-minimum-reclaim="memory.available=0Mi,nodefs.available=500Mi,imagefs.available=2Gi"

5:节点状态更新时间
--node-status-update-frequency =10s

6:驱逐等待时间
--eviction-pressure-transition-period=20s

验证方案:
1:设置--eviction-hard=memory.available<2Gi(建议设置25%,但是配置无法写百分)
2:./memtester 6G
free查看,内存使用已经超出设定的值
3:约10秒后MemoryPressure状态变成True
4:释放申请的内存后约10s后,MemoryPressure变回false(如果不设置node-status-update-frequency 会等5分钟才会变回False。设置了10秒,10秒内才会变回False)
eviction-pressure-transition-period(default 5m0s)

问题:被驱逐的pod 状态是The node was low on resource: memory.,无法自动删除,需要手动删除

systemctl daemon-reload
systemctl restart kubelet
现有参数 新参数
—image-gc-high-threshold —eviction-hard or eviction-soft
—image-gc-low-threshold —eviction-minimum-reclaim
—maximum-dead-containers 弃用
—maximum-dead-containers-per-container 弃用
—minimum-container-ttl-duration 弃用
—low-diskspace-threshold-mb —eviction-hard or eviction-soft
—outofdisk-transition-frequency —eviction-pressure-transition-period

结论:

4g1C 以上推荐:
Environment="KUBELET_OTHER_ARGS=--pod-infra-container-image=wyun.io/google-containers/pause-amd64:3.0 --system-reserved=cpu=200m,memory=250Mi --kube-reserved=cpu=200m,memory=250Mi --eviction-hard=memory.available<1Gi,nodefs.available<1Gi,imagefs.available<1Gi --eviction-minimum-reclaim=memory.available=500Mi,nodefs.available=500Mi,imagefs.available=1Gi --node-status-update-frequency=10s --eviction-pressure-transition-period=30s"

● Kubelet通过Eviction Signal来记录监控到的Node节点使用情况。
● Eviction Signal支持:memory.available, nodefs.available, nodefs.inodesFree, imagefs.available, imagefs.inodesFree。
● 通过设置Hard Eviction Thresholds和Soft Eviction Thresholds相关参数来触发Kubelet进行Evict Pods的操作。
● Evict Pods的时候根据Pod QoS和资源使用情况挑选Pods进行Kill。
● Kubelet通过eviction-pressure-transition-period防止Node Condition来回切换引起scheduler做出错误的调度决定。
● Kubelet通过--eviction-minimum-reclaim来保证每次进行资源回收后,Node的最少可用资源,以避免频繁被触发Evict Pods操作。
● 当Node Condition为MemoryPressure时,Scheduler不会调度新的QoS Class为BestEffort的Pods到该Node。
● 当Node Condition为DiskPressure时,Scheduler不会调度任何新的Pods到该Node。

测试:
模拟增加内存
stress -i 1 --vm 1 --vm-bytes 2G
or
memtester

查看状态:
while true; do kubectl describe node izbp1ijmrejjh7tz |grep MemoryPressure&& sleep 2; done
while true; do free -h&& sleep 2; done

问题:
1:会在同一时间出现很多相同的pod Failed的状态(MemoryPressure)
改变eviction-minimum-reclaim=memory.available=500M 设置的大一点

kubeernetes节点资源限制的更多相关文章

  1. 脚本检测CDN节点资源是否与源站资源一致

    需求: 1.所有要检测的资源url放到一个单独文件中 2.检测cdn节点资源大小与源站文件大小是否一致 3.随机抽查几个资源,检查md5sum是否一致 4.使用多线程,可配置线程数 代码目录: hex ...

  2. k8s pod节点调度及k8s资源优化

    一.k8s pod 在节点间调度控制 k8s起pod时,会通过调度器scheduler选择某个节点完成调度,选择在某个节点上完成pod创建.当需要在指定pod运行在某个节点上时,可以通过以下几种方式: ...

  3. Kubernetes自动横向伸缩集群节点以及介绍PDB资源

    在kubernetes中,有HPA在需要的时候创建更多的pod实例.但万一所有的节点都满了,放不下更多pod了,怎么办?显然这个问题并不局限于Autoscaler创建新pod实例的场景.即便是手动创建 ...

  4. redhat6.5 redis单节点多实例3A集群搭建

    在进行搭建redis3M 集群之前,首先要明白如何在单节点上完成redis的搭建. 单节点单实例搭建可以参看这个网:https://www.cnblogs.com/butterflies/p/9628 ...

  5. Keepalived详解(四):通过vrrp_script实现对集群资源的监控【转】

    一.通过vrrp_script实现对集群资源的监控: Keepalived基础HA功能时用到了vrrp_script这个模块,此模块专门用于对集群中服务资源进行监控.与此模块一起使用的还有track_ ...

  6. Kubernetes学习之路(二十三)之资源指标和集群监控

    目录 1.资源指标和资源监控 2.Weave Scope监控集群 (1)Weave Scope部署 (2)使用 Scope (3)拓扑结构 (4)实时资源监控 (5)在线操作 (6)强大的搜索功能 2 ...

  7. 理解DDoS防护本质:基于资源较量和规则过滤的智能化系统

    本文由  网易云发布. 随着互联网生态逐渐形成,DDoS防护已经成为互联网企业的刚需要求,网易云安全(易盾)工程师根据DDoS的方方面面,全面总结DDoS的攻防对抗. 1.什么是DDoS DDoS全称 ...

  8. 11gR2 RAC重新启动后仅仅能起单节点

    11gR2 RAC重新启动后仅仅能起单节点 问题背景: 将11gR2 RAC正常部署完毕之后运行两节点重新启动操作发现当中有一个节点的集群资源无法启动,遂再次重新启动该无法启动集群资源的节点,还是不可 ...

  9. Keepalived 资源监控

    简介: 作为一个高可用集群软件,Keepalived 没有 Heartbeat .RHCS 等专业的高可用集群软件功能强大,它不能够实现集群资源的托管,也不能实现对集群中运行服务的监控,好在 Keep ...

随机推荐

  1. 关于SVM数学细节逻辑的个人理解(一)

    网上,书上有很多的关于SVM的资料,但是我觉得一些细节的地方并没有讲的太清楚,下面是我对SVM的整个数学原理的推导过程,其中我理解的地方力求每一步都是有理有据,希望和大家讨论分享. 首先说明,目前我的 ...

  2. 201521123111《Java程序设计》第4周学习总结

    1. 本章学习总结 1.1 尝试使用思维导图总结有关继承的知识点. 1.2 使用常规方法总结其他上课内容. Answer: - 上课还讲了tostring的使用,般toString用于返回表示对象值的 ...

  3. 201521123032 《Java程序设计》第1周学习总结

    #1. 本周学习总结 下载熟悉eclipse,了解java的入门.用notepad++和eclipse编写Java程序.复习到了十进制转化为二进制,八进制与十六进制. #2. 书面作业 ##2.1为什 ...

  4. 201521123093 java 第九周学习总结

    1. 本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结异常相关内容. 2. 书面作业 本次PTA作业题集异常 1.常用异常 题目5-1 1.1 截图你的提交结果(出现学号) 1.2 自己 ...

  5. 201521123116 《java程序设计》第十周学习总结

    1. 本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结异常与多线程相关内容. 2. 书面作业 Q1 finally 题目4-2 1.1 截图你的提交结果(出现学号) 1.2 4-2中fi ...

  6. 201521123027 <java程序设计>第11周学习总结

    1.本周学习总结 1.1 以你喜欢的方式(思维导图或其他)归纳总结多线程相关内容. 2.书面作业 1.互斥访问与同步访问 完成题集4-4(互斥访问)与4-5(同步访问) 1.1 除了使用synchro ...

  7. Mysql常用命令大全

    1.连接Mysql 格式: mysql ­h主机地址 ­u用户名 -p用户密码 2.1 创建数据库 命令:create database <数据库名> 例1:建立一个名为xhkdb的数据库 ...

  8. A glimpse of Support Vector Machine

    支持向量机(support vector machine, 以下简称svm)是机器学习里的重要方法,特别适用于中小型样本.非线性.高维的分类和回归问题.本篇希望在正篇提供一个svm的简明阐述,附录则提 ...

  9. 语音传输之RTP/RTCP/UDP及软件实现关键点

    语音通信是实时通信,一定要保证实时性,不然用户体验会很糟糕.IETF设计了RTP来承载语音等实时性要求很高的数据,同时设计了RTCP来保证服务质量(RTP不保证服务质量).在传输层,一般选用UDP而不 ...

  10. [js高手之路] html5 canvas系列教程 - 状态详解(save与restore)

    本文内容与路径([js高手之路] html5 canvas系列教程 - 开始路径beginPath与关闭路径closePath详解)是canvas中比较重要的概念.掌握理解他们是做出复杂canvas动 ...