深入理解Kubernetes資源限制：記憶體
寫在前面
當我開始大範圍使用Kubernetes的時候，我開始考慮一個我做實驗時沒有遇到的問題：當叢集裡的節點沒有足夠資源的時候，Pod會卡在Pending狀態。你是沒有辦法給節點增加CPU或者記憶體的，那麼你該怎麼做才能將這個Pod從這個節點拿走？最簡單的辦法是新增另一個節點，我承認我總是這麼幹。最終這個策略無法發揮出Kubernetes最重要的一個能力：即它優化計算資源使用的能力。這些場景裡面實際的問題並不是節點太小，而是我們沒有仔細為Pod計算過資源限制。
資源限制是我們可以向Kubernetes提供的諸多配置之一，它意味著兩點：工作負載執行需要哪些資源；最多允許消費多少資源。第一點對於排程器而言十分重要，因為它要以此選擇合適的節點。第二點對於Kubelet非常重要，每個節點上的守護程序Kubelet負責Pod的執行健康狀態。大多數本文的讀者可能對資源限制有一定的瞭解，實際上這裡面有很多有趣的細節。在這個系列的兩篇文章中我會先仔細分析記憶體資源限制，然後第二篇文章中分析CPU資源限制。
資源限制
資源限制是通過每個容器containerSpec的resources欄位進行設定的，它是v1版本的ResourceRequirements型別的API物件。每個指定了"limits"和"requests"的物件都可以控制對應的資源。目前只有CPU和記憶體兩種資源。第三種資源型別，持久化儲存仍然是beta版本，我會在以後的部落格裡進行分析。大多數情況下，deployment、statefulset、daemonset的定義裡都包含了podSpec和多個containerSpec。這裡有個完整的v1資源物件的yaml格式配置：
這個物件可以這麼理解：這個容器通常情況下，需要5%的CPU時間和50MiB的記憶體（requests），同時最多允許它使用10%的CPU時間和100MiB的記憶體（limits）。我會對requests和limits的區別做進一步講解，但是一般來說，在排程的時候requests比較重要，在執行時limits比較重要。儘管資源限制配置在每個容器上，你可以認為Pod的資源限制就是它裡面容器的資源限制之和，我們可以從系統的視角觀察到這種關係。
記憶體限制
通常情況下分析記憶體要比分析CPU簡單一些，所以我從這裡開始著手。我的一個目標是給大家展示記憶體在系統中是如何實現的，也就是Kubernetes對容器執行時（docker/containerd）所做的工作，容器執行時對Linux核心所做的工作。從分析記憶體資源限制開始也為後面分析CPU打好了基礎。首先，讓我們回顧一下前面的例子：
單位字尾Mi表示的是MiB，所以這個資源物件定義了這個容器需要50MiB並且最多能使用100MiB的記憶體。當然還有其他單位可以進行表示。為了瞭解如何用這些值是來控制容器程序，我們首先建立一個沒有配置記憶體限制的Pod:
$ kubectl run limit-test --image=busybox --command -- /bin/sh -c "while true; do sleep 2; done"
deployment.apps "limit-test" created
用Kubectl命令我們可以驗證這個Pod是沒有資源限制的：
$ kubectl get pods limit-test-7cff9996fc-zpjps -o=jsonpath='{.spec.containers[0].resources}'
map[]
Kubernetes最酷的一點是你可以跳到系統以外的角度來觀察每個構成部分，所以我們登入到執行Pod的節點，看看Docker是如何執行這個容器的：
$ docker ps | grep busy | cut -d' ' -f1
5c3af3101afb
$ docker inspect 5c3af3101afb -f "{{.HostConfig.Memory}}"
0
這個容器的.HostConfig.Memory域對應了docker run時的--memory引數，0值表示未設定。Docker會對這個值做什麼？為了控制容器程序能夠訪問的記憶體數量，Docker配置了一組control group，或者叫cgroup。Cgroup在2008年1月時合併到Linux 2.6.24版本的核心。它是一個很重要的話題。我們說cgroup是容器的一組用來控制核心如何執行程序的相關屬性集合。針對記憶體、CPU和各種裝置都有對應的cgroup。Cgroup是具有層級的，這意味著每個cgroup擁有一個它可以繼承屬性的父親，往上一直直到系統啟動時建立的root cgroup。
Cgroup可以通過/proc和/sys偽檔案系統輕鬆檢視到，所以檢查容器如何配置記憶體的cgroup就很簡單了。在容器的Pid namespace裡，根程序的pid為1，但是namespace以外它呈現的是系統級pid，我們可以用來查詢它的cgroups：
$ ps ax | grep /bin/sh
9513 ? Ss 0:00 /bin/sh -c while true; do sleep 2; done
$ sudo cat /proc/9513/cgroup
...
6:memory:/kubepods/burstable/podfbc202d3-da21-11e8-ab5e-42010a80014b/0a1b22ec1361a97c3511db37a4bae932d41b22264e5b97611748f8b662312574
我列出了記憶體cgroup，這正是我們所關注的。你在路徑裡可以看到前面提到的cgroup層級。一些比較重要的點是：首先，這個路徑是以kubepods開始的cgroup，所以我們的程序繼承了這個group的每個屬性，還有burstable的屬性（Kubernetes將Pod設定為burstable QoS類別）和一組用於審計的Pod表示。最後一段路徑是我們程序實際使用的cgroup。我們可以把它追加到/sys/fs/cgroups/memory後面檢視更多資訊：
$ ls -l /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/podfbc202d3-da21-11e8-ab5e-42010a80014b/0a1b22ec1361a97c3511db37a4bae932d41b22264e5b97611748f8b662312574
...
-rw-r--r-- 1 root root 0 Oct 27 19:53 memory.limit_in_bytes
-rw-r--r-- 1 root root 0 Oct 27 19:53 memory.soft_limit_in_bytes
再一次，我只列出了我們所關心的記錄。我們暫時不關注memory.soft_limit_in_bytes，而將重點轉移到memory.limit_in_bytes屬性，它設定了記憶體限制。它等價於Docker命令中的--memory引數，也就是Kubernetes裡的記憶體資源限制。我們看看：
$ sudo cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/podfbc202d3-da21-11e8-ab5e-42010a80014b/0a1b22ec1361a97c3511db37a4bae932d41b22264e5b97611748f8b662312574/memory.limit_in_bytes
9223372036854771712
這是沒有設定資源限制時我的節點上顯示的情況。這裡有對它的一個簡單的解釋( https://unix.stackexchange.com ... trict e)。所以我們看到如果沒有在Kubernetes裡設定記憶體限制的話，會導致Docker設定HostConfig.Memory值為0，並進一步導致容器程序被放置在預設值為"no limit"的memory.limit_in_bytes記憶體cgroup下。我們現在建立使用100MiB記憶體限制的Pod：
$ kubectl run limit-test --image=busybox --limits "memory=100Mi" --command -- /bin/sh -c "while true; do sleep 2; done"
deployment.apps "limit-test" created
我們再一次使用kubectl驗證我們的資源配置：
$ kubectl get pods limit-test-5f5c7dc87d-8qtdx -o=jsonpath='{.spec.containers[0].resources}'
map[limits:map[memory:100Mi] requests:map[memory:100Mi]]
你會注意到除了我們設定的limits外，Pod還增加了requests。當你設定limits而沒有設定requests時，Kubernetes預設讓requests等於limits。如果你從排程器的角度看這是非常有意義的。我會在下面進一步討論requests。當這個Pod啟動後，我們可以看到Docker如何配置的容器以及這個程序的記憶體cgroup：
$ docker ps | grep busy | cut -d' ' -f1
8fec6c7b6119
$ docker inspect 8fec6c7b6119 --format '{{.HostConfig.Memory}}'
104857600
$ ps ax | grep /bin/sh
29532 ? Ss 0:00 /bin/sh -c while true; do sleep 2; done
$ sudo cat /proc/29532/cgroup
...
6:memory:/kubepods/burstable/pod88f89108-daf7-11e8-b1e1-42010a800070/8fec6c7b61190e74cd9f88286181dd5fa3bbf9cf33c947574eb61462bc254d11
$ sudo cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/pod88f89108-daf7-11e8-b1e1-42010a800070/8fec6c7b61190e74cd9f88286181dd5fa3bbf9cf33c947574eb61462bc254d11/memory.limit_in_bytes
104857600
正如你所見，Docker基於我們的containerSpec正確地設定了這個程序的記憶體cgroup。但是這對於執行時意味著什麼？Linux記憶體管理是一個複雜的話題，Kubernetes工程師需要知道的是：當一個宿主機遇到了記憶體資源壓力時，核心可能會有選擇性地殺死程序。如果一個使用了多於限制記憶體的程序會有更高几率被殺死。因為Kubernetes的任務是儘可能多地向這些節點上安排Pod，這會導致節點記憶體壓力異常。如果你的容器使用了過多記憶體，那麼它很可能會被oom-killed。如果Docker收到了核心的通知，Kubernetes會找到這個容器並依據設定嘗試重啟這個Pod。
所以Kubernetes預設建立的記憶體requests是什麼？擁有一個100MiB的記憶體請求會影響到cgroup？可能它設定了我們之前看到的memory.soft_limit_in_bytes？讓我們看看：
$ sudo cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/pod88f89108-daf7-11e8-b1e1-42010a800070/8fec6c7b61190e74cd9f88286181dd5fa3bbf9cf33c947574eb61462bc254d11/memory.soft_limit_in_bytes
9223372036854771712
你可以看到軟限制仍然被設定為預設值“no limit”。即使Docker支援通過引數--memory-reservation進行設定，但Kubernetes並不支援這個引數。這是否意味著為你的容器指定記憶體requests並不重要？不，不是的。requests要比limits更重要。limits告訴Linux核心什麼時候你的程序可以為了清理空間而被殺死。requests幫助Kubernetes排程找到合適的節點執行Pod。如果不設定它們，或者設定得非常低，那麼可能會有不好的影響。
例如，假設你沒有配置記憶體requests來執行Pod，而配置了一個較高的limits。正如我們所知道的Kubernetes預設會把requests的值指向limits，如果沒有合適的資源的節點的話，Pod可能會排程失敗，即使它實際需要的資源並沒有那麼多。另一方面，如果你運行了一個配置了較低requests值的Pod，你其實是在鼓勵核心oom-kill掉它。為什麼？假設你的Pod通常使用100MiB記憶體，你卻只為它配置了50MiB記憶體requests。如果你有一個擁有75MiB記憶體空間的節點，那麼這個Pod會被排程到這個節點。當Pod記憶體消耗擴大到100MiB時，會讓這個節點壓力變大，這個時候核心可能會選擇殺掉你的程序。所以我們要正確配置Pod的記憶體requests和limits。
希望這篇文章能夠幫助說明Kubernetes容器記憶體限制是如何設定和實現的，以及為什麼你需要正確設定這些值。如果你為Kubernetes提供了它所需要的足夠資訊，它可以智慧地排程你的任務並最大化使用你的雲端計算資源。在下一篇博文裡我們會討論CPU限制是如何運作的，並且簡單討論如何按照namespace設定預設的requests和limits。
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