6.2. 估算 OpenShift Container Platform 节点可以容纳的 pod 数量

作为集群管理员，您可以使用集群容量工具来查看可以调度的 pod 数，以便在资源耗尽前增加当前的资源，并确保以后的 pod 能被调度。此容量来自于集群中的节点主机，包括 CPU、内存和磁盘空间等。

6.2.1. 了解 OpenShift Container Platform 集群容量工具

集群容量工具模拟一系列调度决策，以确定在资源耗尽前集群中可以调度多少个输入 pod 实例，从而提供更加准确的估算。

注意

因为它不计算节点间分布的所有资源，所以它所显示的剩余可分配容量是粗略估算值。它只分析剩余的资源，并通过估算集群中可以调度多少个具有给定要求的 pod 实例来估测仍可被消耗的可用容量。

另外，根据选择和关联性条件，可能仅支持将 pod 调度到特定的节点集合。因此，可能很难估算集群还能调度多少个 pod。

您可以从命令行中以单机实用程序的方式来运行集群容量分析工具，也可以作为 OpenShift Container Platform 集群里 pod 中的一个作业来运行。以 pod 内作业的方式运行时，可以将它运行多次而无需干预。

6.2.2. 在命令行中运行集群容量工具

您可以从命令行运行 OpenShift Container Platform 集群容量工具，以估算可以调度到集群的 pod 数量。

先决条件

  • 下载并安装 cluster-capacity 工具。

  • 创建一个示例 pod 规格文件，工具将使用该文件来估算资源用量。podspec 以 limits 或 requests 的形式指定资源要求。集群容量工具在估算分析时会考虑 pod 的资源要求。

    pod 规格输入的示例如下： 

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: small-pod
  labels:
    app: guestbook
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: php-redis
    image: gcr.io/google-samples/gb-frontend:v4
    imagePullPolicy: Always
    resources:
      limits:
        cpu: 150m
        memory: 100Mi
      requests:
        cpu: 150m
        memory: 100Mi

流程

在命令行中运行该工具：

  1. 运行以下命令： 

    $ ./cluster-capacity --kubeconfig <path-to-kubeconfig> \ 1
    --podspec <path-to-pod-spec> 2
    1
    指定 Kubernetes 配置文件的路径。
    2
    指定示例 pod 规格文件的路径

    您还可以添加 --verbose 选项，以输出集群的各个节点上可以调度多少个 pod 的详细描述： 

    $ ./cluster-capacity --kubeconfig <path-to-kubeconfig> \
    --podspec <path-to-pod-spec> --verbose

  2. 查看输出结果，其类似于以下示例： 

    small-pod pod requirements:
	- CPU: 150m
	- Memory: 100Mi

The cluster can schedule 52 instance(s) of the pod small-pod.

Termination reason: Unschedulable: No nodes are available that match all of the
following predicates:: Insufficient cpu (2).

Pod distribution among nodes:
small-pod
	- 192.168.124.214: 26 instance(s)
	- 192.168.124.120: 26 instance(s)

    在上例中，集群中估计可以调度的 pod 数量是 52。

6.2.3. 以 pod 中作业的方式运行集群容量工具

若以 pod 中作业的方式运行集群容量工具，其优点是可以在无需用户干预的前提下多次运行。以作业方式运行集群容量工具需要使用 ConfigMap。

先决条件

下载并安装 cluster-capacity 工具。

流程

运行集群容量工具：

  1. 创建集群角色： 

    $ cat << EOF| oc create -f -
kind: ClusterRole
apiVersion: v1
metadata:
  name: cluster-capacity-role
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["pods", "nodes", "persistentvolumeclaims", "persistentvolumes", "services"]
  verbs: ["get", "watch", "list"]
EOF

  2. 创建服务帐户： 

    $ oc create sa cluster-capacity-sa

  3. 将角色添加到服务帐户： 

    $ oc adm policy add-cluster-role-to-user cluster-capacity-role \
    system:serviceaccount:default:cluster-capacity-sa

  4. 定义并创建 pod 规格： 

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: small-pod
  labels:
    app: guestbook
    tier: frontend
spec:
  containers:
  - name: php-redis
    image: gcr.io/google-samples/gb-frontend:v4
    imagePullPolicy: Always
    resources:
      limits:
        cpu: 150m
        memory: 100Mi
      requests:
        cpu: 150m
        memory: 100Mi

  5. 集群容量分析使用名为 cluster-capacity-configmap 的 ConfigMap 挂载到卷中，从而将输入 pod 规格文件 pod.yaml 挂载到卷 test-volume 的路径 /test-pod 上。

    如果还没有创建 ConfigMap，请在创建作业前创建： 

    $ oc create configmap cluster-capacity-configmap \
    --from-file=pod.yaml=pod.yaml

  6. 使用以下作业规格文件示例创建作业： 

    apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: cluster-capacity-job
spec:
  parallelism: 1
  completions: 1
  template:
    metadata:
      name: cluster-capacity-pod
    spec:
        containers:
        - name: cluster-capacity
          image: openshift/origin-cluster-capacity
          imagePullPolicy: "Always"
          volumeMounts:
          - mountPath: /test-pod
            name: test-volume
          env:
          - name: CC_INCLUSTER 1
            value: "true"
          command:
          - "/bin/sh"
          - "-ec"
          - |
            /bin/cluster-capacity --podspec=/test-pod/pod.yaml --verbose
        restartPolicy: "Never"
        serviceAccountName: cluster-capacity-sa
        volumes:
        - name: test-volume
          configMap:
            name: cluster-capacity-configmap
    1
    必要的环境变量，使集群容量工具知道它将作为一个 pod 在集群中运行。
    ConfigMap 的 pod.yaml 键与 pod 规格文件相同，但这不是强制要求。如果这样做，输入 pod 规格文件可作为 /test-pod/pod.yaml 在 pod 中被访问。

  7. 以 pod 中作业的方式运行集群容量镜像： 

    $ oc create -f cluster-capacity-job.yaml

  8. 检查作业日志，以查找在集群中可调度的 pod 数量： 

    $ oc logs jobs/cluster-capacity-job
small-pod pod requirements:
        - CPU: 150m
        - Memory: 100Mi

The cluster can schedule 52 instance(s) of the pod small-pod.

Termination reason: Unschedulable: No nodes are available that match all of the
following predicates:: Insufficient cpu (2).

Pod distribution among nodes:
small-pod
        - 192.168.124.214: 26 instance(s)
        - 192.168.124.120: 26 instance(s)