10.4. 在引导时配置巨页

节点必须预先分配在 OpenShift Container Platform 集群中使用的巨页。保留巨页的方法有两种： 在引导时和在运行时。在引导时进行保留会增加成功的可能性，因为内存还没有很大的碎片。Node Tuning Operator 目前支持在特定节点上分配巨页。

流程

要减少节点重启的情况，请按照以下步骤顺序进行操作：

  1. 通过标签标记所有需要相同巨页设置的节点。 

    $ oc label node <node_using_hugepages> node-role.kubernetes.io/worker-hp=

  2. 创建一个包含以下内容的文件，并把它命名为 hugepages_tuning.yaml： 

    apiVersion: tuned.openshift.io/v1
kind: Tuned
metadata:
  name: hugepages 1
  namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
spec:
  profile: 2
  - data: |
      [main]
      summary=Boot time configuration for hugepages
      include=openshift-node
      [bootloader]
      cmdline_openshift_node_hugepages=hugepagesz=2M hugepages=50 3
    name: openshift-node-hugepages

  recommend:
  - machineConfigLabels: 4
      machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-hp"
    priority: 30
    profile: openshift-node-hugepages
    1
    将 Tuned 资源的 name 设置为 hugepages。
    2
    将 profile 部分设置为分配巨页。
    3
    请注意，参数顺序是非常重要的，因为有些平台支持各种大小的巨页。
    4
    启用基于机器配置池的匹配。

  3. 创建 Tuned hugepages 对象 

    $ oc create -f hugepages-tuned-boottime.yaml

  4. 创建一个带有以下内容的文件，并把它命名为 hugepages-mcp.yaml： 

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
kind: MachineConfigPool
metadata:
  name: worker-hp
  labels:
    worker-hp: ""
spec:
  machineConfigSelector:
    matchExpressions:
      - {key: machineconfiguration.openshift.io/role, operator: In, values: [worker,worker-hp]}
  nodeSelector:
    matchLabels:
      node-role.kubernetes.io/worker-hp: ""

  5. 创建机器配置池： 

    $ oc create -f hugepages-mcp.yaml

因为有足够的非碎片内存，worker-hp 机器配置池中的所有节点现在都应分配 50 个 2Mi 巨页。 

$ oc get node <node_using_hugepages> -o jsonpath="{.status.allocatable.hugepages-2Mi}"
100Mi
注意

TuneD bootloader 插件只支持 Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) worker 节点。