1.驱逐策略 kubelet持续监控主机的资源使用情况,并尽量防止计算资源被耗尽.一旦出现资源紧缺的迹象,kubelet就会主动终止部分pod的运行,以回收资源. 2.驱逐信号 以下是一些kubelet能用来做决策依据的信号,依据这些信号来做驱逐行为. memory : 内存: nodefs: 指node自身的存储,存储daemon的运行日志等,一般指root分区/: imagefs: 指docker daemon用于存储image和容器可写层(writable layer)的磁盘: Evict

在高可用的k8s集群中,当Node节点挂掉,kubelet无法提供工作的时候,pod将会自动调度到其他的节点上去,而调度到节点上的时间需要我们慎重考量,因为它决定了生产的稳定性.可靠性,更快的迁移可以减少我们业务的影响性,但是有可能会对集群造成一定的压力,从而造成集群崩溃. Kubelet 状态更新的基本流程: 1.kubelet 自身会定期更新状态到 apiserver,通过参数--node-status-update-frequency指定上报频率,默认是 10s 上报一次. 2.kube-

概述 QoS是Quality of Service的缩写,即服务质量.每个pod属于某一个QoS分类,而Kubernetes会根据pod的QoS级别来决定pod的调度.抢占调度和驱逐优先级,而且pod的QoS级别也影响oomkiller对杀死进程的选择. pod QoS级别 QoS主要分为Guaranteed.Burstable和Best-Effort三个级别,优先级从高到低. 怎么决定某个pod属于哪个QoS分类呢?根据pod yaml中的cpu和内存资源定义决定. Guaranteed 同时

原文链接:Kubernetes Pod 驱逐详解 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

目录 容器的资源需求和资源限制 QoS Classes分类 Guaranteed Burstable Best-Effort kubernetes之node资源紧缺时pod驱逐机制 Qos Class优先级排名 可压缩资源与不可压缩资源 存储资源不足 举例 内存资源不足 举例 Node OOM (Out Of Memory) 总结 容器的资源需求和资源限制 requests:资源需求,最低保障, 保证被调度的节点上至少有的资源配额 limits:资源限额,硬限制, 容器可以分配到的最大资源配额

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

Kubelet 能够主动监测和防止计算资源的全面短缺. 在资源短缺的情况下,kubelet 可以主动地结束一个或多个 Pod 以回收短缺的资源. 当 kubelet 结束一个 Pod 时,它将终止 Pod 中的所有容器,而 Pod 的 Phase 将变为 Failed. 如果被驱逐的 Pod 由 Deployment 管理,这个 Deployment 会创建另一个 Pod 给 Kubernetes 来调度. 配置资源不足时的处理方式: 驱逐信号 kubelet 支持按照以下信号触发驱逐决定. 驱

kubernetes等容器技术可以将所有的业务进程运行在公共的资源池中,提高资源利用率,节约成本,但是为避免不同进程之间相互干扰,对底层docker, kubernetes的隔离性就有了更高的要求,kubernetes作为一门新盛的技术,在这方面还不够成熟, 近期在一个staging集群就发生了,inode资源被耗尽的事件: 现象 在测试集群中,许多pod被Evicted掉 [root@node01 ~]$ kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS

k8s 应用优先级,驱逐,波动,动态资源调整 应用优先级 Requests 和 Limits 的配置除了表明资源情况和限制资源使用之外,还有一个隐藏的作用:它决定了 Pod 的 QoS 等级. 上一节我们提到了一个细节:如果 Pod 没有配置 Limits ,那么它可以使用节点上任意多的可用资源.这类 Pod 能灵活使用资源,但这也导致它不稳定且危险,对于这类 Pod 我们一定要在它占用过多资源导致节点资源紧张时处理掉.优先处理这类 Pod,而不是处理资源使用处于自己请求范围内的 Pod 是非常

前言 Kubernetes在集群接入层设计并提供了两种原生资源Service和Ingress,分别负责四层和七层的网络接入层配置. 传统的做法是创建Ingress或LoadBalancer类型的Service来绑定腾讯云的负载均衡将服务对外暴露.这种做法将用户流量负载到用户节点的NodePort上,通过KubeProxy组件转发到容器网络中,但这种方案在业务的性能和能力支持会有所局限. 为了解决这个问题,TKE容器团队为在腾讯云上使用独立或托管集群的用户提供了一种新的网络模式,利用弹性网卡直连P

kubelet节点压力驱逐-概述 kubelet监控集群节点的 CPU.内存.磁盘空间和文件系统的inode 等资源,根据kubelet启动参数中的驱逐策略配置,当这些资源中的一个或者多个达到特定的消耗水平,kubelet 可以主动地驱逐节点上一个或者多个pod,以回收资源,降低节点资源压力. 驱逐信号 节点上的memory.nodefs.pid等资源都有驱逐信号,kubelet通过将驱逐信号与驱逐策略进行比较来做出驱逐决定: 驱逐策略 kubelet节点压力驱逐包括了两种,软驱逐和硬驱逐: 软

[从源码学设计]蚂蚁金服SOFARegistry之续约和驱逐 目录 [从源码学设计]蚂蚁金服SOFARegistry之续约和驱逐 0x00 摘要 0x01 业务范畴 1.1 失效剔除 1.2 服务续约 0x02 DatumLeaseManager 2.1 定义 2.2 续约 2.2.1 数据结构 2.2.2 调用 2.2.3 续约 2.2.4 图示 2.3 驱逐 2.3.1 数据结构 2.3.2 显式调用 2.3.3 启动调用 2.3.4 驱逐 2.3.5 驱逐处理业务 2.3.5.1 转发驱逐

为什么要驱逐pod? 在可用计算资源较少时,kubelet为保证节点稳定性,会主动地结束一个或多个pod以回收短缺地资源,这在处理内存和磁盘这种不可压缩资源时,驱逐pod回收资源的策略,显得尤为重要. 可压缩资源 -- cpu,可压缩资源不会导致pod驱逐,因为在资源紧缺时系统内核会重新分配权重 不可压缩资源 -- 内存 磁盘 Kubelet Eviction 策略的工作机制 kubelet预先监控本节点的资源使用,防止资源被耗尽,保证节点稳定性. kubelet会预先Fail N(>=1)个P

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家分享的是嵌入式MCU中通用的三重中断控制设计. 我们知道在 MCU 裸机中程序代码之所以能完成多任务并行实时处理功能,其实主要是靠中断来调度的,没有中断,CPU 就只能按顺序"呆板"地执行代码.很多人都说是中断能力赋予了 MCU 真正的灵魂,能正确认识和熟练使用 MCU 中断,基本上就算玩熟了这颗 MCU. 痞子衡之前写过一篇 <中断处理函数(IRQHandler)的标准流程>,里面详细讲了中断处理函数里的标准代码流程

在Kubernetes中,调度是指将Pod放置到合适的Node上,然后对应的Node上的Kubelet才能够运行这些pod.调度器通过Kubernetes的监测机制来发现集群中新创建且尚未被调度的Node上的Pod.K8s中默认的调度器是kube-scheduler, 当然,也可以自行实现一个自定义的调度器. 配合之前针对Node的静态超卖与动态超卖,需要更符合项目实际的调度器.在开始之前,先来看几个相关的概念: 驱逐: kubelet监控集群节点的CPU, 内存,磁盘空间和文件系统的inode

kubelet节点压力驱逐 kubelet监控集群节点的 CPU.内存.磁盘空间和文件系统的inode 等资源,根据kubelet启动参数中的驱逐策略配置,当这些资源中的一个或者多个达到特定的消耗水平,kubelet 可以主动地驱逐节点上一个或者多个pod,以回收资源,降低节点资源压力. 基于kubernets v1.17.4 1.什么时候发生驱逐 kubelet结合以下数据项来做出驱逐决定: (1)驱逐信号: (2)驱逐策略: (3)驱逐监测间隔: 1.1 驱逐信号 节点上的memory.no

目录 一.Pod定义 二.Pod入门yaml描述文件 三.共享NetworkNamespace 四.共享PID 五.容器生命周期 六.初始化容器 6.1.简介 6.2.与普通容器的区别 6.3.实验 七.Pod探针 7.1.livenessProbe 7.2.readinessProbe 7.3.startupProbe 八.Pod退出流程 九.HPA 9.1.简介 9.2.使用 十.静态Pod 10.1.简介 10.2.实验 十一.更多Pod属性 十二.对比DockerCompose.Dock

k8s中Pod的理解 基本概念 k8s 为什么使用 Pod 作为最小的管理单元 如何使用 Pod 1.自主式 Pod 2.控制器管理的 Pod 静态 Pod Pod的生命周期 Pod 如何直接暴露服务 hostNetwork hostPort hostNetwork 和 hostPort 的对比 Label 亲和性调度 什么是亲和(affinity)与反亲和(anti-affinity)调度 Node 亲和性调度策略 Pod 亲和性调度 NodeSelector 定向调度 资源限制 Pod 的持

Pod 本身并不能自愈(self-healing).如果一个 Pod 所在的 Node (节点)出现故障,或者调度程序自身出现故障,Pod 将被删除:同理,当因为节点资源不够或节点维护而驱逐 Pod 时,Pod 也将被删除.Kubernetes 通过引入 Controller(控制器)的概念来管理 Pod 实例.在 Kubernetes 中,更为推荐的做法是使用 Controller 来管理 Pod,而不是直接创建 Pod. 用户应该始终使用控制器来创建 Pod,而不是直接创建 Pod,控制器可

作者 | 姚捷(喽哥)阿里云容器平台集群管理高级技术专家 本文节选自<不一样的 双11 技术:阿里巴巴经济体云原生实践>一书,点击即可完成下载. 导读:值得阿里巴巴技术人骄傲的是 2019 年阿里巴巴 双11 核心系统 100% 以云原生的方式上云,完美支撑了 54.4w 峰值流量以及 2684 亿的成交量.背后承载海量交易的计算力就是来源于容器技术与神龙裸金属的完美融合. 集团上云机器资源形态 阿里巴巴 双11 采用三地五单元架构,除 2 个混部单元外,其他 3 个均是云单元.神龙机型经过

kubernetes 故障排除.处理.预防 故障排除顺序和思路 第一步: 我们可以通过查看节点是否正常,一是保证 K8S API Server 是正常的,二是可以查看节点集群网络中是否存在节点异常.如果我们在第一步发现哪个节点挂掉了,这时候我们可以重启节点,对节点上的应用进行恢复.假如我们发现这个节点挂掉是因为集群资源不够,这时候我们要及时增加集群节点,否则哪怕是重启集群,可能还是会挂掉. 第二步: 通过第一步,我们并没有发现集群中的节点有什么问题,我可能需要看到应用本身的部分,我们需要查看应用