节点

OpenShift Container Platform 4.7

在 OpenShift Container Platform 中配置和管理节点

Red Hat OpenShift Documentation Team

摘要

本文提供有关在集群中配置和管理节点、Pod 和容器的说明。它还提供有关配置 Pod 调度和放置、使用作业(job)和 DaemonSet 来自动执行操作,以及确保集群保持高效性的其他任务信息。

第 1 章 使用 pod

1.1. 使用 pod

pod 是共同部署在同一主机上的一个或多个容器,也是可被定义、部署和管理的最小计算单元。

1.1.1. 了解 pod

对容器而言,Pod 大致相当于一个机器实例(物理或虚拟)。每个 pod 分配有自己的内部 IP 地址,因此拥有完整的端口空间,并且 pod 内的容器可以共享其本地存储和网络。

Pod 有生命周期,它们经过定义后,被分配到某一节点上运行,然后持续运行,直到容器退出或它们因为其他原因被删除为止。根据策略和退出代码,Pod 可在退出后删除,或被保留下来以启用对容器日志的访问。

OpenShift Container Platform 将 pod 基本上视为不可变;在运行期间无法更改 pod 定义。OpenShift Container Platform 通过终止现有的 pod,再利用修改后的配置和/或基础镜像重新创建 pod,从而实现更改。Pod 也被视为是可抛弃的,不会在重新创建时保持原来的状态。因此,pod 通常应通过更高级别的控制器来管理,而不直接由用户管理。

注意

如需了解每个 OpenShift Container Platform 节点主机的最大 pod 数,请参阅“集群限制”。

警告

不受复制控制器管理的裸机 pod 不能在节点中断时重新调度。

1.1.2. pod 配置示例

OpenShift Container Platform 使用 Kubernetes 的 pod 概念,它是共同部署在同一主机上的一个或多个容器,也是可被定义、部署和管理的最小计算单元。

以下示例定义中的 pod 提供一个长时间运行的服务,该服务实际上是 OpenShift Container Platform 基础架构的一部分,即集成的容器镜像 registry。它展示了 pod 的许多特性,其中大多数已在其他主题中阐述,因此这里仅简略提及:

Pod 对象定义(YAML)

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: example
  namespace: default
  selfLink: /api/v1/namespaces/default/pods/example
  uid: 5cc30063-0265780783bc
  resourceVersion: '165032'
  creationTimestamp: '2019-02-13T20:31:37Z'
  labels:                  1
    app: hello-openshift
  annotations:
    openshift.io/scc: anyuid
spec:
  restartPolicy: Always      2
  serviceAccountName: default
  imagePullSecrets:
    - name: default-dockercfg-5zrhb
  priority: 0
  schedulerName: default-scheduler
  terminationGracePeriodSeconds: 30
  nodeName: ip-10-0-140-16.us-east-2.compute.internal
  securityContext:     3
    seLinuxOptions:
      level: 's0:c11,c10'
  containers:          4
    - resources: {}
      terminationMessagePath: /dev/termination-log
      name: hello-openshift
      securityContext:
        capabilities:
          drop:
            - MKNOD
        procMount: Default
      ports:
        - containerPort: 8080
          protocol: TCP
      imagePullPolicy: Always
      volumeMounts:             5
        - name: default-token-wbqsl
          readOnly: true
          mountPath: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount
      terminationMessagePolicy: File
      image: registry.redhat.io/openshift4/ose-ogging-eventrouter:v4.3 6
  serviceAccount: default     7
  volumes:                    8
    - name: default-token-wbqsl
      secret:
        secretName: default-token-wbqsl
        defaultMode: 420
  dnsPolicy: ClusterFirst
status:
  phase: Pending
  conditions:
    - type: Initialized
      status: 'True'
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: '2019-02-13T20:31:37Z'
    - type: Ready
      status: 'False'
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: '2019-02-13T20:31:37Z'
      reason: ContainersNotReady
      message: 'containers with unready status: [hello-openshift]'
    - type: ContainersReady
      status: 'False'
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: '2019-02-13T20:31:37Z'
      reason: ContainersNotReady
      message: 'containers with unready status: [hello-openshift]'
    - type: PodScheduled
      status: 'True'
      lastProbeTime: null
      lastTransitionTime: '2019-02-13T20:31:37Z'
  hostIP: 10.0.140.16
  startTime: '2019-02-13T20:31:37Z'
  containerStatuses:
    - name: hello-openshift
      state:
        waiting:
          reason: ContainerCreating
      lastState: {}
      ready: false
      restartCount: 0
      image: openshift/hello-openshift
      imageID: ''
  qosClass: BestEffort

1
pod 可以被“标上”一个或多个标签,然后使用这些标签在一个操作中选择和管理多组 pod。标签以键/值格式保存在 metadata 散列中。本例中的一个标签是 registry=default
2
pod 重启策略,可能的值有 AlwaysOnFailureNever。默认值为 Always
3
OpenShift Container Platform 为容器定义了一个安全上下文,指定是否允许其作为特权容器来运行,或者以所选用户身份运行,等等。默认上下文的限制性比较强,但管理员可以根据需要进行修改。
4
containers 指定包括一个或多个容器定义的数组。
5
容器指定在容器中挂载外部存储卷的位置。在本例中,有一个卷可用来存储对凭证的访问,该卷是根据 registry 对 OpenShift Container Platform API 发出请求所需的。
6
pod 中的每个容器使用自己的容器镜像进行实例化。
7
pod 对 OpenShift Container Platform API 发出请求是一种比较常见的模式,利用一个 serviceAccount 字段指定 pod 在发出请求时使用哪个服务帐户用户来进行身份验证。这可以为自定义基础架构组件提供精细的访问控制。
8
pod 定义了可供其容器使用的存储卷。在本例中,它提供了一个用于存储 registry 的临时卷,以及一个包含服务帐户凭证的 secret 卷。
注意

此 pod 定义不包括 OpenShift Container Platform 在 pod 创建并开始其生命周期后自动填充的属性。Kubernetes pod 文档详细介绍了 pod 的功能和用途。

1.2. 查看 pod

作为管理员,您可以查看集群中的 pod,并确定这些 pod 和整个集群的健康状态。

1.2.1. 关于 pod

OpenShift Container Platform 使用 Kubernetes 的 pod 概念,它是共同部署在同一主机上的一个或多个容器,也是可被定义、部署和管理的最小计算单元。对容器而言,Pod 大致相当于机器实例(物理或虚拟)。

您可以查看与特定项目关联的 pod 列表,或者查看 pod 的使用情况统计。

1.2.2. 查看项目中的 pod

您可以查看与当前项目关联的 pod 列表,包括副本数、当前状态、重启次数和 pod 的年龄。

流程

查看项目中的 pod:

  1. 切换到对应项目:

    $ oc project <project-name>
  2. 运行以下命令:

    $ oc get pods

    例如:

    $ oc get pods -n openshift-console

    输出示例

    NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    console-698d866b78-bnshf   1/1     Running   2          165m
    console-698d866b78-m87pm   1/1     Running   2          165m

    添加 -o wide 标记来查看 pod IP 地址和 pod 所在的节点。

    $ oc get pods -o wide

    输出示例

    NAME                       READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP            NODE                           NOMINATED NODE
    console-698d866b78-bnshf   1/1     Running   2          166m   10.128.0.24   ip-10-0-152-71.ec2.internal    <none>
    console-698d866b78-m87pm   1/1     Running   2          166m   10.129.0.23   ip-10-0-173-237.ec2.internal   <none>

1.2.3. 查看 pod 用量统计

您可以显示 pod 的用量统计,这些统计信息为容器提供了运行时环境。这些用量统计包括 CPU、内存和存储的消耗。

先决条件

  • 您必须有 cluster-reader 权限才能查看用量统计。
  • 必须安装 Metrics 才能查看用量统计。

流程

查看用量统计:

  1. 运行以下命令:

    $ oc adm top pods

    例如:

    $ oc adm top pods -n openshift-console

    输出示例

    NAME                         CPU(cores)   MEMORY(bytes)
    console-7f58c69899-q8c8k     0m           22Mi
    console-7f58c69899-xhbgg     0m           25Mi
    downloads-594fcccf94-bcxk8   3m           18Mi
    downloads-594fcccf94-kv4p6   2m           15Mi

  2. 运行以下命令,以查看带有标签的 pod 用量统计:

    $ oc adm top pod --selector=''

    您必须选择过滤所基于的选择器(标签查询)。支持 ===!=

1.2.4. 查看资源日志

您可以在 OpenShift CLI(oc)和 Web 控制台中查看各种资源的日志。日志从日志的尾部或末尾读取。

先决条件

  • 访问 OpenShift CLI(oc)。

流程 (UI)

  1. 在 OpenShift Container Platform 控制台中,导航到 WorkloadsPods,或通过您要调查的资源导航到 pod。

    注意

    有些资源(如构建)没有直接查询的 pod。在这种情况下,您可以在资源的 Details 页面中找到 Logs 链接。

  2. 从下拉菜单中选择一个项目。
  3. 点您要调查的 pod 的名称。
  4. 点击 Logs

流程 (CLI)

  • 查看特定 pod 的日志:

    $ oc logs -f <pod_name> -c <container_name>

    其中:

    -f
    可选:指定输出是否遵循要写到日志中的内容。
    <pod_name>
    指定 pod 的名称。
    <container_name>
    可选:指定容器的名称。当 pod 具有多个容器时,您必须指定容器名称。

    例如:

    $ oc logs ruby-58cd97df55-mww7r
    $ oc logs -f ruby-57f7f4855b-znl92 -c ruby

    输出的日志文件内容。

  • 查看特定资源的日志:

    $ oc logs <object_type>/<resource_name> 1
    1
    指定资源类型和名称。

    例如:

    $ oc logs deployment/ruby

    输出的日志文件内容。

1.3. 为 pod 配置 OpenShift Container Platform 集群

作为管理员,您可以为 pod 创建和维护高效的集群。

通过确保集群高效运行,您可以使用一些工具为开发人员提供更好的环境,例如,pod 退出时的行为,确保始终有所需数量的 pod 在运行,何时重启设计为只运行一次的 pod,限制 pod 可以使用的带宽,以及如何在中断时让 pod 保持运行。

1.3.1. 配置 pod 重启后的行为

pod 重启策略决定了 OpenShift Container Platform 在该 pod 中的容器退出时作出何种响应。该策略适用于 pod 中的所有容器。

可能的值有:

  • Always - 在 pod 被重启之前,按规定的延时值(10s,20s,40s)不断尝试重启 pod 中成功退出的容器。默认值为 Always
  • OnFailure - 按规定的延时值(10s,20s,40s)不断尝试重启 pod 中失败的容器,上限为 5 分钟。
  • Never - 不尝试重启 pod 中已退出或失败的容器。Pod 立即失败并退出。

在 pod 绑定到某个节点后,该 pod 永远不会绑定到另一个节点。这意味着,需要一个控制器才能使 pod 在节点失败后存活:

状况控制器类型重启策略

应该终止的 Pod(例如,批量计算)

作业

OnFailureNever

不应该终止的 Pod(例如,Web 服务器)

复制控制器

Always

每台机器必须运行一个的 Pod

守护进程集

任意

如果 pod 上的容器失败且重启策略设为 OnFailure,则 pod 会保留在该节点上并重新启动容器。如果您不希望容器重新启动,请使用 Never 重启策略。

如果整个 pod 失败,OpenShift Container Platform 会启动一个新 pod。开发人员必须解决应用程序可能会在新 pod 中重启的情况。特别是,应用程序必须处理由以往运行产生的临时文件、锁定、不完整输出等结果。

注意

Kubernetes 架构需要来自云提供商的可靠端点。当云提供商停机时,kubelet 会防止 OpenShift Container Platform 重启。

如果底层云提供商端点不可靠,请不要使用云提供商集成来安装集群。应像在非云环境中一样安装集群。不建议在已安装的集群中打开或关闭云提供商集成。

如需详细了解 OpenShift Container Platform 如何使用与失败容器相关的重启策略,请参阅 Kubernetes 文档中的示例状态

1.3.2. 限制可供 pod 使用的带宽

您可以对 pod 应用服务质量流量控制,有效限制其可用带宽。出口流量(从 pod 传出)按照策略来处理,仅在超出配置的速率时丢弃数据包。入口流量(传入 pod 中)通过控制已排队数据包进行处理,以便有效地处理数据。您对 pod 应用的限制不会影响其他 pod 的带宽。

流程

限制 pod 的带宽:

  1. 编写对象定义 JSON 文件,并使用 kubernetes.io/ingress-bandwidthkubernetes.io/egress-bandwidth 注解指定数据流量速度。例如,将 pod 出口和入口带宽限制为 10M/s:

    受限 Pod 对象定义

    {
        "kind": "Pod",
        "spec": {
            "containers": [
                {
                    "image": "openshift/hello-openshift",
                    "name": "hello-openshift"
                }
            ]
        },
        "apiVersion": "v1",
        "metadata": {
            "name": "iperf-slow",
            "annotations": {
                "kubernetes.io/ingress-bandwidth": "10M",
                "kubernetes.io/egress-bandwidth": "10M"
            }
        }
    }

  2. 使用对象定义创建 pod:

    $ oc create -f <file_or_dir_path>

1.3.3. 了解如何使用 pod 中断预算来指定必须在线的 pod 数量

pod 中断预算Kubernetes API 的一部分,可以像其他对象类型一样通过 oc 命令进行管理。它们允许在操作过程中指定 pod 的安全约束,比如为维护而清空节点。

PodDisruptionBudget 是一个 API 对象,用于指定在某一时间必须保持在线的副本的最小数量或百分比。在项目中进行这些设置对节点维护(比如缩减集群或升级集群)有益,而且仅在自愿驱除(而非节点失败)时遵从这些设置。

PodDisruptionBudget 对象的配置由以下关键部分组成:

  • 标签选择器,即一组 pod 的标签查询。
  • 可用性级别,用来指定必须同时可用的最少 pod 的数量。

    • minAvailable 是必须始终可用的 pod 的数量,即使在中断期间也是如此。
    • maxUnavailable 是中断期间可以无法使用的 pod 的数量。
注意

允许 maxUnavailable0%0minAvailable100% 或等于副本数,但这样设置可能会阻止节点排空操作。

您可以使用以下命令来检查所有项目的 pod 中断预算:

$ oc get poddisruptionbudget --all-namespaces

输出示例

NAMESPACE         NAME          MIN-AVAILABLE   SELECTOR
another-project   another-pdb   4               bar=foo
test-project      my-pdb        2               foo=bar

如果系统中至少有 minAvailable 个 pod 正在运行,则 PodDisruptionBudget 被视为是健康的。超过这一限制的每个 pod 都可被驱除。

注意

根据您的 pod 优先级与抢占设置,可能会无视 pod 中断预算要求而移除较低优先级 pod。

1.3.3.1. 使用 pod 中断预算指定必须在线的 pod 数量

您可以使用 PodDisruptionBudget 对象来指定某一时间必须保持在线的副本的最小数量或百分比。

流程

配置 pod 中断预算:

  1. 使用类似以下示例的对象定义来创建 YAML 文件:

    apiVersion: policy/v1beta1 1
    kind: PodDisruptionBudget
    metadata:
      name: my-pdb
    spec:
      minAvailable: 2  2
      selector:  3
        matchLabels:
          foo: bar
    1
    PodDisruptionBudgetpolicy/v1beta1 API 组的一部分。
    2
    必须同时可用的最小 pod 数量。这可以是整数,也可以是指定百分比的字符串(如 20%)。
    3
    对一组资源进行的标签查询。matchLabelsmatchExpressions 的结果在逻辑上是联合的。

    或者:

    apiVersion: policy/v1beta1 1
    kind: PodDisruptionBudget
    metadata:
      name: my-pdb
    spec:
      maxUnavailable: 25% 2
      selector: 3
        matchLabels:
          foo: bar
    1
    PodDisruptionBudgetpolicy/v1beta1 API 组的一部分。
    2
    同时不能使用的最多的 pod 数量。这可以是整数,也可以是指定百分比的字符串(如 20%)。
    3
    对一组资源进行的标签查询。matchLabelsmatchExpressions 的结果在逻辑上是联合的。
  2. 运行以下命令,将对象添加到项目中:

    $ oc create -f </path/to/file> -n <project_name>

1.3.4. 使用关键 pod 防止删除 pod

有不少核心组件对于集群完全正常工作而言至关重要,但它们在常规集群节点而非主节点上运行。如果一个关键附加组件被驱除,集群可能会停止正常工作。

标记为关键 (critical) 的 Pod 不允许被驱除。

流程

使 pod 成为关键 pod:

  1. 创建 Pod spec 或编辑现有的 pod,使其包含 system-cluster-critical 优先级类:

    spec:
      template:
        metadata:
          name: critical-pod
        priorityClassName: system-cluster-critical 1
    1
    绝不可从节点驱除的 pod 的默认优先级类。

    此外,对于对集群而言很重要但可在必要时移除的 pod,可以指定 system-node-critical

  2. 创建 pod:

    $ oc create -f <file-name>.yaml

1.4. 使用 pod 横向自动扩展自动扩展 pod

作为开发人员,您可以使用 pod 横向自动扩展 (HPA) 来指定 OpenShift Container Platform 如何根据从属于某复制控制器或部署配置的 pod 收集的指标来自动增加或缩小该复制控制器或部署配置的规模。

1.4.1. 了解 pod 横向自动扩展

您可以创建一个 pod 横向自动扩展来指定您要运行的 pod 的最小和最大数量,以及 pod 的目标 CPU 使用率或内存使用率。

在创建了 pod 横向自动扩展后,OpenShift Container Platform 会开始查询 pod 上的 CPU 和/或内存资源指标。当这些指标可用时,pod 横向自动扩展会计算当前指标使用率与所需指标使用率的比率,并相应地扩展或缩减。查询和缩放是定期进行的,但可能需要一到两分钟时间才会有可用指标。

对于复制控制器,这种缩放直接与复制控制器的副本对应。对于部署配置,缩放直接与部署配置的副本计数对应。注意,自动缩放仅应用到 Complete 阶段的最新部署。

OpenShift Container Platform 会自动考虑资源情况,并防止在资源激增期间进行不必要的自动缩放,比如在启动过程中。处于 unready 状态的 pod 在扩展时具有 0 CPU 用量,自动扩展在缩减时会忽略这些 pod。没有已知指标的 Pod 在扩展时具有 0% CPU 用量,在缩减时具有 100% CPU 用量。这在 HPA 决策过程中提供更高的稳定性。要使用这个功能,您必须配置就绪度检查来确定新 pod 是否准备就绪。

要使用 pod 横向自动扩展,您的集群管理员必须已经正确配置了集群指标。

1.4.1.1. 支持的指标

pod 横向自动扩展支持以下指标:

表 1.1. 指标

指标描述API 版本

CPU 使用率

已用的 CPU 内核数。可以用来计算 pod 的已请求 CPU 百分比。

autoscaling/v1autoscaling/v2beta2

内存使用率

已用内存量。可以用来计算 pod 的已请求内存百分比。

autoscaling/v2beta2

重要

对于基于内存的自动缩放,内存用量必须与副本数呈正比增大和减小。平均而言:

  • 增加副本数一定会导致每个 pod 的内存(工作集)用量总体降低。
  • 减少副本数一定会导致每个 pod 的内存用量总体增高。

使用 OpenShift Container Platform Web 控制台检查应用程序的内存行为,并确保应用程序在使用基于内存的自动缩放前满足这些要求。

1.4.1.2. 扩展策略

autoscaling/v2beta2 API 允许您为 pod 横向自动扩展添加扩展策略。扩展策略用于控制 OpenShift Container Platform 横向自动扩展(HPA)如何扩展 pod。扩展策略允许您通过设置在指定时间段内扩展的特定数量或特定百分比来限制 HPA 扩展或缩减的速率。您还可以定义一个稳定化窗口(stabilization window),在指标有较大波动时,使用之前计算出的期望状态来控制扩展。您可以为相同的扩展方向创建多个策略,并根据更改的大小决定使用哪些策略。您还可以通过计时的迭代限制缩放。HPA 在迭代过程中扩展 pod,然后在以后的迭代中执行扩展(如果需要)。

带有扩展策略的 HPA 对象示例

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hpa-resource-metrics-memory
  namespace: default
spec:
  behavior:
    scaleDown: 1
      policies: 2
      - type: Pods 3
        value: 4 4
        periodSeconds: 60 5
      - type: Percent
        value: 10 6
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Min 7
      stabilizationWindowSeconds: 300 8
    scaleUp: 9
      policies:
      - type: Pods
        value: 5 10
        periodSeconds: 70
      - type: Percent
        value: 12 11
        periodSeconds: 80
      selectPolicy: Max
      stabilizationWindowSeconds: 0
...

1
指定扩展策略的方向,可以是 scaleDownscaleUp。本例为缩减创建一个策略。
2
定义扩展策略。
3
决定策略是否在每次迭代过程中根据特定的 pod 数量或 pod 百分比进行扩展。默认值为 pod
4
决定在每次迭代过程中缩放数量(pod 数量或 pod 的百分比)。在按 pod 数量进行缩减时没有默认的值。
5
决定扩展迭代的长度。默认值为 15 秒。
6
按百分比缩减的默认值为 100%。
7
如果定义了多个策略,则决定首先使用哪个策略。指定 Max 使用允许最多更改的策略,Min 使用允许最小更改的策略,或者 Disabled 阻止 HPA 在策略方向进行扩展。默认值为 Max
8
决定 HPA 应该重新查看所需状态的时间周期。默认值为 0
9
本例为扩展创建了策略。
10
根据 pod 数量进行扩展的数量。扩展 pod 数量的默认值为 4%。
11
按 pod 百分比扩展的数量。按百分比扩展的默认值为 100%。

缩减策略示例

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hpa-resource-metrics-memory
  namespace: default
spec:
...
  minReplicas: 20
...
  behavior:
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300
      policies:
      - type: Pods
        value: 4
        periodSeconds: 30
      - type: Percent
        value: 10
        periodSeconds: 60
      selectPolicy: Max
    scaleUp:
      selectPolicy: Disabled

在本例中,当 pod 的数量大于 40 时,则使用基于百分比的策略进行缩减。这个策略会产生较大变化,这是 selectPolicy 需要的。

如果有 80 个 pod 副本,在第一次迭代时 HPA 会将 pod 减少 8 个,即 80 个 pod 的 10%(根据 type: Percentvalue: 10 参数),持续一分钟(periodSeconds: 60)。对于下一个迭代,pod 的数量为 72。HPA 计算剩余 pod 的 10% 为 7.2,这个数值被舍入到 8,这会缩减 8 个 pod。在每一后续迭代中,将根据剩余的 pod 数量重新计算要缩放的 pod 数量。当 pod 的数量低于 40 时,基于 pod 的策略会被应用,因为基于 pod 的数值会大于基于百分比的数值。HPA 每次减少 4 个 pod(type: Podvalue: 4),持续 30 秒(periodSeconds: 30),直到剩余 20 个副本(minReplicas)。

selectPolicy: Disabled 参数可防止 HPA 扩展 pod。如果需要,可以通过调整副本集或部署集中的副本数来手动扩展。

如果设置,您可以使用 oc edit 命令查看扩展策略:

$ oc edit hpa hpa-resource-metrics-memory

输出示例

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  annotations:
    autoscaling.alpha.kubernetes.io/behavior:\
'{"ScaleUp":{"StabilizationWindowSeconds":0,"SelectPolicy":"Max","Policies":[{"Type":"Pods","Value":4,"PeriodSeconds":15},{"Type":"Percent","Value":100,"PeriodSeconds":15}]},\
"ScaleDown":{"StabilizationWindowSeconds":300,"SelectPolicy":"Min","Policies":[{"Type":"Pods","Value":4,"PeriodSeconds":60},{"Type":"Percent","Value":10,"PeriodSeconds":60}]}}'
...

1.4.2. 使用 Web 控制台创建 pod 横向自动扩展

在 web 控制台中,您可以创建一个 pod 横向自动扩展(HPA),用于指定要在部署上运行的 pod 的最小和最大数量。您还可以定义 pod 的目标 CPU 或内存用量。

注意

HPA 不能添加到作为 Operator 支持服务、Knative 服务或 Helm chart 一部分的部署中。

流程

在 web 控制台中创建 HPA:

  1. Topology 视图中,点击节点公开侧面板。
  2. Actions 下拉列表中,选择 Add HorizontalPodAutoscaler 来打开 Add HorizontalPodAutoscaler 表单。

    图 1.1. 添加 HorizontalPodAutoscaler

    Add HorizontalPodAutoscaler 表单
  3. Add HorizontalPodAutoscaler 表单中,定义名称、最小和最大 pod 限值、CPU 和内存用量,并点 Save

    注意

    如果缺少 CPU 和内存用量的值,则会显示警告。

在 web 控制台中编辑 HPA:

  1. Topology 视图中,点击节点公开侧面板。
  2. Actions 下拉列表中,选择 Edit HorizontalPodAutoscaler 来打开 Edit Horizontal Pod Autoscaler 表单。
  3. Edit Horizontal Pod Autoscaler 表单中,编辑最小和最大 pod 限值以及 CPU 和内存用量,然后点 Save
注意

在 web 控制台中创建或编辑 pod 横向自动扩展时,您可以从 Form 视图切换到 YAML 视图

在 web 控制台中删除 HPA:

  1. Topology 视图中,点击节点公开侧面板。
  2. Actions 下拉列表中,选择 Remove HorizontalPodAutoscaler
  3. 在确认弹出窗口中点击 Remove 删除 HPA。

1.4.3. 使用 CLI 根据 CPU 使用率创建 pod 横向自动扩展

您可以为现有的 DeploymentConfigReplicationController 对象创建一个 pod 横向自动扩展 (HPA) ,用于自动扩展与该对象关联的 pod,以维护您指定的 CPU 用量。

HPA 会在最小和最大数量之间增加和减少副本数,以保持所有 pod 的指定 CPU 使用率。

为 CPU 使用率自动扩展时,您可以使用 oc autoscale 命令,并指定要在任意给定时间运行的 pod 的最小和最大数量,以及 pod 的目标平均 CPU 使用率。如果未指定最小值,则 OpenShift Container Platform 服务器会为 pod 赋予一个默认值。要自动缩放特定 CPU 值,创建一个带有目标 CPU 和 pod 限制的 HorizontalPodAutoscaler 对象。

先决条件

要使用 pod 横向自动扩展,您的集群管理员必须已经正确配置了集群指标。您可以使用 oc describe PodMetrics <pod-name> 命令来判断是否已配置了指标。如果配置了指标,输出类似于以下示例,其中 Usage 下列出了 CpuMemory

$ oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal

输出示例

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  wait-for-host-port
  Usage:
    Memory:  0
  Name:      scheduler
  Usage:
    Cpu:     8m
    Memory:  45440Ki
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2019-05-23T18:47:56Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Timestamp:             2019-05-23T18:47:56Z
Window:                1m0s
Events:                <none>

流程

为 CPU 使用率创建 pod 横向自动扩展

  1. 执行以下步骤之一:

    • 要根据 CPU 使用率百分比来缩放,请为现有 DeploymentConfig 创建一个 HorizontalPodAutoscaler 对象:

      $ oc autoscale dc/<dc-name> \1
        --min <number> \2
        --max <number> \3
        --cpu-percent=<percent> 4
      1
      指定 DeploymentConfig 对象的名称。对象必须存在。
      2
      另外,还可以指定缩减时的最小副本数量。
      3
      指定扩展时的最大副本数量。
      4
      指定所有 pod 的目标平均 CPU 使用率(以请求 CPU 的百分比表示)。如果未指定或为负数,则会使用默认的自动缩放策略。
    • 要根据 CPU 使用率百分比来缩放,请为现有的复制控制器创建一个HorizontalPodAutoscaler 对象:

      $ oc autoscale rc/<rc-name> 1
        --min <number> \2
        --max <number> \3
        --cpu-percent=<percent> 4
      1
      指定复制控制器的名称。对象必须存在。
      2
      指定缩减时的最小副本数量。
      3
      指定扩展时的最大副本数量。
      4
      指定所有 pod 的目标平均 CPU 使用率(以请求 CPU 的百分比表示)。如果未指定或为负数,则会使用默认的自动缩放策略。
    • 要扩展特定 CPU 值,请为现有 DeploymentConfig 对象或复制控制器创建类似如下的一个 YAML 文件:

      1. 创建一个类似以下示例的 YAML 文件:

        apiVersion: autoscaling/v2beta2 1
        kind: HorizontalPodAutoscaler
        metadata:
          name: cpu-autoscale 2
          namespace: default
        spec:
          scaleTargetRef:
            apiVersion: v1 3
            kind: ReplicationController 4
            name: example 5
          minReplicas: 1 6
          maxReplicas: 10 7
          metrics: 8
          - type: Resource
            resource:
              name: cpu 9
              target:
                type: AverageValue 10
                averageValue: 500m 11
        1
        使用 autoscaling/v2beta2 API。
        2
        指定此 pod 横向自动扩展对象的名称。
        3
        指定要缩放对象的 API 版本。
        • 对于复制控制器,使用 v1,
        • 对于 DeploymentConfig 对象,使用 apps.openshift.io/v1
        4
        指定要缩放的对象类型,可以是 ReplicationControllerDeploymentConfig
        5
        指定要缩放的对象名称。对象必须存在。
        6
        指定缩减时的最小副本数量。
        7
        指定扩展时的最大副本数量。
        8
        对于内存使用率,使用 metrics 参数。
        9
        为 CPU 使用率指定 cpu
        10
        设置为 AverageValue
        11
        使用目标 CPU 值设置为 averageValue
      2. 创建 Pod 横向自动扩展:

        $ oc create -f <file-name>.yaml
  2. 验证 pod 横向自动扩展是否已创建:

    $ oc get hpa cpu-autoscale

    输出示例

    NAME            REFERENCE                       TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
    cpu-autoscale   ReplicationController/example   173m/500m       1         10        1          20m

例如,以下命令会创建一个 Pod 横向自动扩展,维护由 image-registry DeploymentConfig 对象控制的 3 到 7 个 pod 副本,以便确保所有 pod 的平均 CPU 使用率为 75%。

$ oc autoscale dc/image-registry --min 3 --max 7 --cpu-percent=75

输出示例

deploymentconfig "image-registry" autoscaled

该命令创建带有以下定义的 pod 横向自动扩展:

$ oc edit hpa frontend -n openshift-image-registry

输出示例

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  creationTimestamp: "2020-02-21T20:19:28Z"
  name: image-registry
  namespace: default
  resourceVersion: "32452"
  selfLink: /apis/autoscaling/v1/namespaces/default/horizontalpodautoscalers/frontend
  uid: 1a934a22-925d-431e-813a-d00461ad7521
spec:
  maxReplicas: 7
  minReplicas: 3
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps.openshift.io/v1
    kind: DeploymentConfig
    name: image-registry
  targetCPUUtilizationPercentage: 75
status:
  currentReplicas: 5
  desiredReplicas: 0

以下示例显示了 image-registry DeploymentConfig 对象的自动扩展。初始部署需要 3 个 pod。HPA 对象将最小值增加到 5,如果 pod 的 CPU 用量达到 75%,会将 pod 数最高增加到 7:

  1. 查看 image-registry 部署的当前状态:

    $ oc get dc image-registry

    输出示例

    NAME             REVISION   DESIRED   CURRENT   TRIGGERED BY
    image-registry   1          3         3         config

  2. 自动缩放 image-registry DeploymentConfig 对象:

    $ oc autoscale dc/image-registry --min=5 --max=7 --cpu-percent=75

    输出示例

    horizontalpodautoscaler.autoscaling/image-registry autoscaled

  3. 查看部署的新状态:

    $ oc get dc image-registry

    部署中现在有 5 个 pod:

    输出示例

    NAME             REVISION   DESIRED   CURRENT   TRIGGERED BY
    image-registry   1          5         5         config

1.4.4. 使用 CLI 根据内存使用率创建 pod 横向自动扩展对象

您可以为现有 DeploymentConfigReplicationController 对象创建一个 pod 横向自动扩展 (HPA) ,用于自动扩展与该对象关联的 pod,以便维护您指定的平均内存使用率(可以是一个直接的值,也可以是请求的内存百分比)。

HPA 增加和减少最小和最大数量之间的副本数量,以维护所有 pod 的指定内存使用率。

对于内存使用率,您可以指定 pod 的最小和最大数量,以及 pod 的目标平均内存使用率。如果未指定最小值,则 OpenShift Container Platform 服务器会为 pod 赋予一个默认值。

先决条件

要使用 pod 横向自动扩展,您的集群管理员必须已经正确配置了集群指标。您可以使用 oc describe PodMetrics <pod-name> 命令来判断是否已配置了指标。如果配置了指标,输出类似于以下示例,其中 Usage 下列出了 CpuMemory

$ oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal -n openshift-kube-scheduler

输出示例

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  scheduler
  Usage:
    Cpu:     2m
    Memory:  41056Ki
  Name:      wait-for-host-port
  Usage:
    Memory:  0
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2020-02-14T22:21:14Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-129-223.compute.internal
Timestamp:             2020-02-14T22:21:14Z
Window:                5m0s
Events:                <none>

流程

根据内存使用率创建 pod 横向自动扩展:

  1. 为以下之一创建一个 YAML 文件:

    • 要扩展特定内存值,为现有 DeploymentConfig 对象或复制控制器创建一个类似如下的 HorizontalPodAutoscaler 对象:

      输出示例

      apiVersion: autoscaling/v2beta2 1
      kind: HorizontalPodAutoscaler
      metadata:
        name: hpa-resource-metrics-memory 2
        namespace: default
      spec:
        scaleTargetRef:
          apiVersion: v1 3
          kind: ReplicationController 4
          name: example 5
        minReplicas: 1 6
        maxReplicas: 10 7
        metrics: 8
        - type: Resource
          resource:
            name: memory 9
            target:
              type: AverageValue 10
              averageValue: 500Mi 11
        behavior: 12
          scaleDown:
            stabilizationWindowSeconds: 300
            policies:
            - type: Pods
              value: 4
              periodSeconds: 60
            - type: Percent
              value: 10
              periodSeconds: 60
            selectPolicy: Max

      1
      使用 autoscaling/v2beta2 API。
      2
      指定此 pod 横向自动扩展对象的名称。
      3
      指定要缩放对象的 API 版本。
      • 对于复制控制器,使用 v1,
      • 对于 DeploymentConfig 对象,使用 apps.openshift.io/v1
      4
      指定要缩放的对象类型,可以是 ReplicationControllerDeploymentConfig
      5
      指定要缩放的对象名称。对象必须存在。
      6
      指定缩减时的最小副本数量。
      7
      指定扩展时的最大副本数量。
      8
      对于内存使用率,使用 metrics 参数。
      9
      为内存使用率指定 memory
      10
      将类型设置为 AverageValue
      11
      指定 averageValue 和一个特定的内存值。
      12
      可选:指定一个扩展策略来控制扩展或缩减率。
    • 要缩放一个百分比,创建一个与以下类似的 HorizontalPodAutoscaler 对象:

      输出示例

      apiVersion: autoscaling/v2beta2 1
      kind: HorizontalPodAutoscaler
      metadata:
        name: memory-autoscale 2
        namespace: default
      spec:
        scaleTargetRef:
          apiVersion: apps.openshift.io/v1 3
          kind: DeploymentConfig 4
          name: example 5
        minReplicas: 1 6
        maxReplicas: 10 7
        metrics: 8
        - type: Resource
          resource:
            name: memory 9
            target:
              type: Utilization 10
              averageUtilization: 50 11
        behavior: 12
          scaleUp:
            stabilizationWindowSeconds: 180
            policies:
            - type: Pods
              value: 6
              periodSeconds: 120
            - type: Percent
              value: 10
              periodSeconds: 120
            selectPolicy: Max

      1
      使用 autoscaling/v2beta2 API。
      2
      指定此 pod 横向自动扩展对象的名称。
      3
      指定要缩放对象的 API 版本。
      • 对于复制控制器,使用 v1,
      • 对于 DeploymentConfig 对象,使用 apps.openshift.io/v1
      4
      指定要缩放的对象类型,可以是 ReplicationControllerDeploymentConfig
      5
      指定要缩放的对象名称。对象必须存在。
      6
      指定缩减时的最小副本数量。
      7
      指定扩展时的最大副本数量。
      8
      对于内存使用率,使用 metrics 参数。
      9
      为内存使用率指定 memory
      10
      设置 Utilization
      11
      为所有 pod 指定 averageUtilization 和一个目标平均内存利用率,以请求内存的百分比表示。目标 pod 必须配置内存请求。
      12
      可选:指定一个扩展策略来控制扩展或缩减率。
  2. 创建 Pod 横向自动扩展:

    $ oc create -f <file-name>.yaml

    例如:

    $ oc create -f hpa.yaml

    输出示例

    horizontalpodautoscaler.autoscaling/hpa-resource-metrics-memory created

  3. 验证 pod 横向自动扩展是否已创建:

    $ oc get hpa hpa-resource-metrics-memory

    输出示例

    NAME                          REFERENCE                       TARGETS         MINPODS   MAXPODS   REPLICAS   AGE
    hpa-resource-metrics-memory   ReplicationController/example   2441216/500Mi   1         10        1          20m

    $ oc describe hpa hpa-resource-metrics-memory

    输出示例

    Name:                        hpa-resource-metrics-memory
    Namespace:                   default
    Labels:                      <none>
    Annotations:                 <none>
    CreationTimestamp:           Wed, 04 Mar 2020 16:31:37 +0530
    Reference:                   ReplicationController/example
    Metrics:                     ( current / target )
      resource memory on pods:   2441216 / 500Mi
    Min replicas:                1
    Max replicas:                10
    ReplicationController pods:  1 current / 1 desired
    Conditions:
      Type            Status  Reason              Message
      ----            ------  ------              -------
      AbleToScale     True    ReadyForNewScale    recommended size matches current size
      ScalingActive   True    ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from memory resource
      ScalingLimited  False   DesiredWithinRange  the desired count is within the acceptable range
    Events:
      Type     Reason                   Age                 From                       Message
      ----     ------                   ----                ----                       -------
      Normal   SuccessfulRescale        6m34s               horizontal-pod-autoscaler  New size: 1; reason: All metrics below target

1.4.5. 使用 CLI 了解 pod 横向自动扩展状态条件

您可以使用设置的状态条件来判断 pod 横向自动扩展 (HPA) 是否能够缩放,以及目前是否受到某种方式的限制。

HPA 状态条件可通过 v2beta1 版的自动扩展 API 使用。

HPA 可以通过下列状态条件给予响应:

  • AbleToScale 条件指示 HPA 是否能够获取和更新指标,以及是否有任何与退避相关的条件阻碍了缩放。

    • True 条件表示允许缩放。
    • False 条件表示因为指定原因不允许缩放。
  • ScalingActive 条件指示 HPA 是否已启用(例如,目标的副本数不为零),并且可以计算所需的指标。

    • True 条件表示指标工作正常。
    • False 条件通常表示获取指标时出现问题。
  • ScalingLimited 条件表示所需的规模由 pod 横向自动扩展限定最大或最小限制。

    • True 条件表示您需要提高或降低最小或最大副本数才能进行缩放。
    • False 条件表示允许请求的缩放。

      $ oc describe hpa cm-test

      输出示例

      Name:                           cm-test
      Namespace:                      prom
      Labels:                         <none>
      Annotations:                    <none>
      CreationTimestamp:              Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
      Reference:                      ReplicationController/cm-test
      Metrics:                        ( current / target )
        "http_requests" on pods:      66m / 500m
      Min replicas:                   1
      Max replicas:                   4
      ReplicationController pods:     1 current / 1 desired
      Conditions: 1
        Type              Status    Reason              Message
        ----              ------    ------              -------
        AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
        ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
        ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range
      Events:

      1
      pod 横向自动扩展状态消息。

下例中是一个无法缩放的 pod:

输出示例

Conditions:
  Type         Status  Reason          Message
  ----         ------  ------          -------
  AbleToScale  False   FailedGetScale  the HPA controller was unable to get the target's current scale: no matches for kind "ReplicationController" in group "apps"
Events:
  Type     Reason          Age               From                       Message
  ----     ------          ----              ----                       -------
  Warning  FailedGetScale  6s (x3 over 36s)  horizontal-pod-autoscaler  no matches for kind "ReplicationController" in group "apps"

下例中是一个无法获得缩放所需指标的 pod:

输出示例

Conditions:
  Type                  Status    Reason                    Message
  ----                  ------    ------                    -------
  AbleToScale           True     SucceededGetScale          the HPA controller was able to get the target's current scale
  ScalingActive         False    FailedGetResourceMetric    the HPA was unable to compute the replica count: unable to get metrics for resource cpu: no metrics returned from heapster

下例中是一个请求的自动缩放低于所需下限的 pod:

输出示例

Conditions:
  Type              Status    Reason              Message
  ----              ------    ------              -------
  AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
  ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range

1.4.5.1. 使用 CLI 查看 pod 横向自动扩展状态条件

您可以查看 pod 横向自动扩展 (HPA) 对 pod 设置的状态条件。

注意

pod 横向自动扩展状态条件可通过 v2beta1 版的自动扩展 API 使用。

先决条件

要使用 pod 横向自动扩展,您的集群管理员必须已经正确配置了集群指标。您可以使用 oc describe PodMetrics <pod-name> 命令来判断是否已配置了指标。如果配置了指标,输出类似于以下示例,其中 Usage 下列出了 CpuMemory

$ oc describe PodMetrics openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal

输出示例

Name:         openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Namespace:    openshift-kube-scheduler
Labels:       <none>
Annotations:  <none>
API Version:  metrics.k8s.io/v1beta1
Containers:
  Name:  wait-for-host-port
  Usage:
    Memory:  0
  Name:      scheduler
  Usage:
    Cpu:     8m
    Memory:  45440Ki
Kind:        PodMetrics
Metadata:
  Creation Timestamp:  2019-05-23T18:47:56Z
  Self Link:           /apis/metrics.k8s.io/v1beta1/namespaces/openshift-kube-scheduler/pods/openshift-kube-scheduler-ip-10-0-135-131.ec2.internal
Timestamp:             2019-05-23T18:47:56Z
Window:                1m0s
Events:                <none>

流程

要查看 pod 上的状态条件,请使用以下命令并提供 pod 的名称:

$ oc describe hpa <pod-name>

例如:

$ oc describe hpa cm-test

这些条件会出现在输出中的 Conditions 字段里。

输出示例

Name:                           cm-test
Namespace:                      prom
Labels:                         <none>
Annotations:                    <none>
CreationTimestamp:              Fri, 16 Jun 2017 18:09:22 +0000
Reference:                      ReplicationController/cm-test
Metrics:                        ( current / target )
  "http_requests" on pods:      66m / 500m
Min replicas:                   1
Max replicas:                   4
ReplicationController pods:     1 current / 1 desired
Conditions: 1
  Type              Status    Reason              Message
  ----              ------    ------              -------
  AbleToScale       True      ReadyForNewScale    the last scale time was sufficiently old as to warrant a new scale
  ScalingActive     True      ValidMetricFound    the HPA was able to successfully calculate a replica count from pods metric http_request
  ScalingLimited    False     DesiredWithinRange  the desired replica count is within the acceptable range

1.4.6. 其他资源

如需有关复制控制器和部署控制器的更多信息,请参见了解部署和部署配置

1.5. 使用垂直 pod 自动扩展自动调整 pod 资源级别

OpenShift Container Platform Vertical Pod Autoscaler Operator(VPA)会自动检查 pod 中容器的运行状况和当前的 CPU 和内存资源,并根据它所了解的用量值更新资源限值和请求。VPA 使用单独的自定义资源(CR)来更新与工作负载对象关联的所有 Pod,如 DeploymentDeployment ConfigStatefulSetJobDaemonSetReplicaSetReplicationController

VPA 可帮助您了解 Pod 的最佳 CPU 和内存使用情况,并可以通过 pod 生命周期自动维护 pod 资源。

重要

垂直 Pod 自动扩展只是一个技术预览功能。技术预览功能不被红帽产品服务等级协议 (SLA) 支持,且可能在功能方面有缺陷。红帽不推荐在生产环境中使用它们。这些技术预览功能可以使用户提早试用新的功能,并有机会在开发阶段提供反馈意见。

有关红帽技术预览功能支持范围的详情,请参阅 https://access.redhat.com/support/offerings/techpreview/

1.5.1. 关于 Vertical Pod Autoscaler Operator

Vertical Pod Autoscaler Operator(VPA)作为 API 资源和自定义资源(CR)实现。CR 决定 Vertical Pod Autoscaler Operator 对与特定工作负载对象(如守护进程集、复制控制器等)关联的 pod 执行的操作。

VPA 自动计算这些 pod 中容器的流程以及当前的 CPU 和内存使用情况,并使用这些数据来决定优化的资源限制和请求,以确保这些 pod 始终高效操作。例如,VPA 会减少请求资源超过使用资源的 pod 的资源,并为没有请求充足资源的 pod 增加资源。

VPA 每次自动删除任何与建议不兼容的 pod,以便您的应用程序可以在不需要停机的情况下继续满足请求。然后,工作负载对象使用原始资源限制和请求重新部署 pod。VPA 使用一个变异准入 webhook 来更新 pod,在 pod 被允许到节点前,具有优化的资源限制和请求。如果您不希望 VPA 删除 pod,可以查看 VPA 资源限制和请求,并根据需要手动更新 pod。

例如,您有一个 pod 使用了 CPU 的 50%,但只请求 10%。VPA 会认定该 pod 消耗的 CPU 多于请求的 CPU,并删除 pod。工作负载对象(如副本集)会重启 pod,VPA 使用推荐的资源更新新 pod。

对于开发人员,您可以使用 VPA 来帮助确保 pod 在高负载时可以继续工作,具体方法是将 pod 调度到每个 pod 具有适当资源的节点上。

管理员可以使用 VPA 来更好地利用集群资源,例如防止 pod 保留比所需的 CPU 资源更多的资源。VPA 监控实际使用的工作负载,并对资源进行调整,以确保可以满足其他工作负载的需要。VPA 还维护初始容器配置中指定的限值和请求之间的比例。

注意

如果您停止在集群中运行 VPA,或删除特定的 VPA CR,则已由 VPA 修改的 pod 的资源请求不会改变。任何新 pod 都会根据工作负载对象中的定义获得资源,而不是之前由 VPA 提供的的建议。

1.5.2. 安装 Vertical Pod Autoscaler Operator

您可以使用 OpenShift Container Platform web 控制台安装 Vertical Pod Autoscaler Operator(VPA)。

流程

  1. 在 OpenShift Container Platform Web 控制台中,点击 OperatorsOperatorHub
  2. 从可用 Operator 列表中选择 VerticalPodAutoscaler,点 Install
  3. Install Operator 页面中,确保选择了 Operator 推荐的命名空间 选项。这会在 openshift-vertical-pod-autoscaler 命名空间中创建 Operator。如果这个命名空间还没有存在,会自动创建它。
  4. 点击 Install
  5. 列出 VOPA Operator 组件来验证已安装成功:

    1. 导航到 WorkloadsPods
    2. 从下拉菜单中选择 openshift-vertical-pod-autoscaler 项目,并验证是否运行了 4 个 pod。
    3. 进入 WorkloadsDeployments 以验证运行了四个部署。
  6. 可选。使用以下命令在 OpenShift Container Platform CLI 中验证安装:

    $ oc get all -n openshift-vertical-pod-autoscaler

    输出显示 4 个 pod 和 4 个部署:

    输出示例

    NAME                                                    READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    pod/vertical-pod-autoscaler-operator-85b4569c47-2gmhc   1/1     Running   0          3m13s
    pod/vpa-admission-plugin-default-67644fc87f-xq7k9       1/1     Running   0          2m56s
    pod/vpa-recommender-default-7c54764b59-8gckt            1/1     Running   0          2m56s
    pod/vpa-updater-default-7f6cc87858-47vw9                1/1     Running   0          2m56s
    
    NAME                  TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
    service/vpa-webhook   ClusterIP   172.30.53.206   <none>        443/TCP   2m56s
    
    NAME                                               READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    deployment.apps/vertical-pod-autoscaler-operator   1/1     1            1           3m13s
    deployment.apps/vpa-admission-plugin-default       1/1     1            1           2m56s
    deployment.apps/vpa-recommender-default            1/1     1            1           2m56s
    deployment.apps/vpa-updater-default                1/1     1            1           2m56s
    
    NAME                                                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
    replicaset.apps/vertical-pod-autoscaler-operator-85b4569c47   1         1         1       3m13s
    replicaset.apps/vpa-admission-plugin-default-67644fc87f       1         1         1       2m56s
    replicaset.apps/vpa-recommender-default-7c54764b59            1         1         1       2m56s
    replicaset.apps/vpa-updater-default-7f6cc87858                1         1         1       2m56s

1.5.3. 关于使用 Vertical Pod Autoscaler Operator

要使用 Vertical Pod Autoscaler Operator(vpa),您需要为集群中的工作负载对象创建 VPA 自定义资源(CR)。VPA 学习并应用与该工作负载对象关联的 pod 的最佳 CPU 和内存资源。您可以使用 VPA 与部署、有状态集、作业、守护进程集、副本集或复制控制器工作负载对象一起使用。VPA CR 必须与您要监控的 pod 位于同一个项目中。

您可以使用 VPA CR 关联一个工作负载对象,并指定 VPA 使用什么模式运行:

  • AutoRecreate 模式会在 pod 生命周期内自动应用 VPA 对 CPU 和内存建议。VPA 会删除项目中任何与建议不兼容的 pod。当由工作负载对象重新部署时,VPA 会在其建议中更新新 pod。
  • Initial 模式仅在创建 pod 时自动应用 VPA 建议。
  • Off 模式只提供推荐的资源限制和请求信息,用户可以手动应用其中的建议。off 模式不会更新 pod。

您还可以使用 CR 使特定容器不受 VPA 评估和更新的影响。

例如,pod 具有以下限制和请求:

resources:
  limits:
    cpu: 1
    memory: 500Mi
  requests:
    cpu: 500m
    memory: 100Mi

在创建了一个设置为 auto 的 VPA 后,VPA 会了解资源使用情况并删除 pod。重新部署时,pod 会使用新的资源限值和请求:

resources:
  limits:
    cpu: 50m
    memory: 1250Mi
  requests:
    cpu: 25m
    memory: 262144k

您可以使用以下命令查看 VPA 建议:

$ oc get vpa <vpa-name> --output yaml

几分钟后,输出显示 CPU 和内存请求的建议,如下所示:

输出示例

...
status:
...
  recommendation:
    containerRecommendations:
    - containerName: frontend
      lowerBound:
        cpu: 25m
        memory: 262144k
      target:
        cpu: 25m
        memory: 262144k
      uncappedTarget:
        cpu: 25m
        memory: 262144k
      upperBound:
        cpu: 262m
        memory: "274357142"
    - containerName: backend
      lowerBound:
        cpu: 12m
        memory: 131072k
      target:
        cpu: 12m
        memory: 131072k
      uncappedTarget:
        cpu: 12m
        memory: 131072k
      upperBound:
        cpu: 476m
        memory: "498558823"
...

输出显示推荐的资源、目标、最低推荐资源、lowerBound、最高推荐资源、upperBound、以及最新资源建议和 uncappedTarget

VPA 使用 lessBoundupperBound 值来确定一个 pod 是否需要更新。如果 pod 的资源请求低于 lowerBound 值,或高于 upperBound 值,则 VPA 会终止 pod,并使用 target 值重新创建 pod。

1.5.3.1. 自动应用 VPA 建议

要使用 VPA 来自动更新 pod,为特定工作负载对象创建一个 VPA CR,并将 updateMode 设置为 AutoRecreate

当为工作复杂对象创建 pod 时,VPA 会持续监控容器以分析其 CPU 和内存需求。VPA 会删除任何不满足 VPA 对 CPU 和内存的建议的 pod。重新部署后,pod 根据 VPA 建议使用新的资源限值和请求,并遵循您的应用程序的 pod 中断预算。建议被添加到 VPA CR 的 status 字段中以进行引用。

注意

工作负载对象必须至少指定两个副本,以便 VPA 监控和更新 pod。如果工作负载对象指定一个副本,VPA 不会删除 pod 来防止应用程序停机。您可以手动删除 pod 以使用推荐的资源。

Auto 模式的 VPA CR 示例

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: vpa-recommender
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       Deployment 1
    name:       frontend 2
  updatePolicy:
    updateMode: "Auto" 3

1 1
您希望此 VPA CR 管理的工作负载对象类型。
2
您希望此 VPA CR 管理的工作负载对象名称。
3
将模式设置为 AutoRecreate:
  • Auto.VPA 分配创建 pod 的资源请求,并在请求的资源与新建议有很大不同时终止这些 Pod 来更新现存的 pod。
  • Recreate。VPA 分配创建 pod 的资源请求,并在请求的资源与新建议有很大不同时终止这些 Pod 来更新现存的 pod。这个模式应该很少使用,只有在需要确保每当资源请求改变时 pod 就需要重启时才使用。
注意

在 VPA 可以决定推荐的资源并对新 pod 应用推荐前,pod 必须已在运行。

1.5.3.2. 在创建 pod 时自动应用 VPA 建议

要仅在 pod 首次部署时使用 VPA 来应用推荐的资源,为特定的工作负载对象创建一个 VPA CR,将 updateMode 设置为 Initial

然后,手动删除与您要使用 VPA 建议的工作负载对象关联的 pod。在 Initial 模式中,VPA 不会删除 pod,也不会更新 pod,它会学习新的资源建议。

Initial 模式的 VPA CR 示例

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: vpa-recommender
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       Deployment 1
    name:       frontend 2
  updatePolicy:
    updateMode: "Initial" 3

1
您希望此 VPA CR 管理的工作负载对象类型。
2
您希望此 VPA CR 管理的工作负载对象名称。
3
将模式设置为 Initial。VPA 在 pod 创建时分配资源,在 pod 生命周期中不会更改资源。
注意

在 VPA 可以决定推荐的资源并对新 pod 应用推荐前,项目中必须已有已在运行的 pod。

1.5.3.3. 手动应用 VPA 建议

要使用 VPA 来仅决定推荐的 CPU 和内存值而不进行实际的应用,对特定的工作负载创建一个 VPA CR,把 updateMode 设置为 off

当为该工作负载对象创建 pod 时, VPA 会分析容器的 CPU 和内存需求,并在 VPA CR 的 status 字段中记录推荐。VPA 会提供新的资源建议,但不会更新 pod。

使用 Off 模式的 VPA CR 示例

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: vpa-recommender
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       Deployment 1
    name:       frontend 2
  updatePolicy:
    updateMode: "Off" 3

1
您希望此 VPA CR 管理的工作负载对象类型。
2
您希望此 VPA CR 管理的工作负载对象名称。
3
将模式设置为 Off

您可以使用以下命令查看建议。

$ oc get vpa <vpa-name> --output yaml

根据建议,您可以编辑工作负载对象以添加 CPU 和内存请求,然后删除 pod 并使用推荐的资源重新部署 pod。

注意

在 VPA 可以决定推荐的资源前,pod 必须已在运行。

1.5.3.4. 阻止容器特定容器应用 VPA 建议

如果您的工作负载对象有多个容器,且您不希望 VPA 对所有容器进行评估并进行操作,请为特定工作负载对象创建一个 VPA CR,添加一个 resourcePolicy 已使特定容器不受 VPA 的影响。

当 VPA 使用推荐的资源更新 pod 时,任何带有 resourcePolicy 的容器都不会被更新,且 VPA 不会对这些 pod 中的容器提供建议。

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
kind: VerticalPodAutoscaler
metadata:
  name: vpa-recommender
spec:
  targetRef:
    apiVersion: "apps/v1"
    kind:       Deployment 1
    name:       frontend 2
  updatePolicy:
    updateMode: "Auto" 3
  resourcePolicy: 4
    containerPolicies:
    - containerName: my-opt-sidecar
      mode: "Off"
1
您希望此 VPA CR 管理的工作负载对象类型。
2
您希望此 VPA CR 管理的工作负载对象名称。
3
将模式设置为 AutoRecreateOffRecreate 模式应该很少使用,只有在需要确保每当资源请求改变时 pod 就需要重启时才使用。
4
指定不受 VPA 影响的容器,将 mode 设置为 Off

例如,一个 pod 有两个容器,它们有相同的资源请求和限值:

...
spec:
  containers:
    name: frontend
    resources:
      limits:
        cpu: 1
        memory: 500Mi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 100Mi
...
    name: backend
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: 500Mi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 100Mi
...

在启用一个带有 backend 排除容器设置的 VPA CR 后,VPA 终止并使用推荐的资源重新创建 pod 的行为只适用于 frontend 容器。

...
spec:
  containers:
    name: frontend
    resources:
      limits:
        cpu: 50m
        memory: 1250Mi
      requests:
        cpu: 25m
        memory: 262144k
...
    name: backend
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: 500Mi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 100Mi
...

1.5.4. 使用 Vertical Pod Autoscaler Operator

您可以通过创建 VPA 自定义资源(CR)来使用 Vertical Pod Autoscaler Operator(VPA)。CR 指明应分析哪些 pod,并决定 VPA 应该对这些 pod 执行的操作。

流程

为特定工作负载对象创建 VPA CR:

  1. 切换到您要缩放的工作负载对象所在的项目。

    1. 创建一个 VPA CR YAML 文件:

      apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
      kind: VerticalPodAutoscaler
      metadata:
        name: vpa-recommender
      spec:
        targetRef:
          apiVersion: "apps/v1"
          kind:       Deployment 1
          name:       frontend 2
        updatePolicy:
          updateMode: "Auto" 3
        resourcePolicy: 4
          containerPolicies:
          - containerName: my-opt-sidecar
            mode: "Off"
      1
      指定您需要这个 VPA 管理的工作负载对象类型: DeploymentStatefulSetJobDaemonSetReplicaSetReplicationController
      2
      指定您希望此 VPA 管理的现有工作负载对象的名称。
      3
      指定 VPA 模式:
      • auto 会在与控制器关联的 pod 上自动应用推荐的资源。VPA 会终止现有的 pod,并使用推荐的资源限制和请求创建新 pod。
      • recreate 会在与工作负载对象关联的 pod 上自动应用推荐的资源。VPA 会终止现有的 pod,并使用推荐的资源限制和请求创建新 pod。recreate 模式应该很少使用,只有在需要确保每当资源请求改变时 pod 就需要重启时才使用。
      • Initial 在创建与工作负载对象关联的 pod 时自动应用推荐的资源。VPA 会学习新的资源建议,但不会更新 pod。
      • off 仅为与工作负载对象关联的 pod 生成资源建议。VPA 不会更新 pod,它只会学习新的资源建议,且不会将建议应用到新 pod。
      4
      可选。指定不需要受 VPA 影响的容器,将模式设置为 Off
    2. 创建 VPA CR:

      $ oc create -f <file-name>.yaml

      在一段短暂的时间后,VPA 会了解与工作负载对象关联的 pod 中容器的资源使用情况。

      您可以使用以下命令查看 VPA 建议:

      $ oc get vpa <vpa-name> --output yaml

      输出显示 CPU 和内存请求的建议,如下所示:

      输出示例

      ...
      status:
      
      ...
      
        recommendation:
          containerRecommendations:
          - containerName: frontend
            lowerBound: 1
              cpu: 25m
              memory: 262144k
            target: 2
              cpu: 25m
              memory: 262144k
            uncappedTarget: 3
              cpu: 25m
              memory: 262144k
            upperBound: 4
              cpu: 262m
              memory: "274357142"
          - containerName: backend
            lowerBound:
              cpu: 12m
              memory: 131072k
            target:
              cpu: 12m
              memory: 131072k
            uncappedTarget:
              cpu: 12m
              memory: 131072k
            upperBound:
              cpu: 476m
              memory: "498558823"
      
      ...

      1
      lowerBound 是最低的推荐资源级别。
      2
      target是推荐的资源级别。
      3
      upperBound 是最高的推荐资源级别。
      4
      uncappedTarget 是最新资源建议。

1.5.5. 卸载 Vertical Pod Autoscaler Operator

您可以从 OpenShift Container Platform 集群中删除 Vertical Pod Autoscaler Operator(VPA)。卸载后,已由现有 VPA CR 修改的 pod 的资源请求不会改变。任何新 pod 都会根据工作负载对象中的定义获得资源,而不是之前由 VPA 提供的的建议。

注意

您可以使用 oc delete vpa <vpa-name> 命令删除特定的 VPA。在卸载垂直 pod 自动扩展时,同样的操作适用于资源请求。

先决条件

  • 已安装 Vertical Pod Autoscaler Operator。

流程

  1. 在 OpenShift Container Platform web 控制台中,点击 OperatorsInstalled Operators
  2. 切换到 openshift-vertical-pod-autoscaler 项目。
  3. 找到 VerticalPodAutoscaler Operator,点 Options 菜单。点击 Uninstall Operator
  4. 在对话框中点 Uninstall

1.6. 为 pod 提供敏感数据

有些应用程序需要密码和用户名等敏感信息,但您不希望开发人员持有这些信息。

作为管理员,您可以使用 Secret 对象在不以明文方式公开的前提下提供此类信息。

1.6.1. 了解 secret

Secret 对象类型提供了一种机制来保存敏感信息,如密码、OpenShift Container Platform 客户端配置文件和私有源存储库凭证等。secret 将敏感内容与 Pod 分离。您可以使用卷插件将 secret 信息挂载到容器中,系统也可以使用 secret 代表 Pod 执行操作。

主要属性包括:

  • Secret 数据可以独立于其定义来引用。
  • Secret 数据卷由临时文件工具 (tmpfs) 支持,永远不会停留在节点上。
  • secret 数据可以在命名空间内共享。

YAML Secret 对象定义

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: test-secret
  namespace: my-namespace
type: Opaque 1
data: 2
  username: dmFsdWUtMQ0K 3
  password: dmFsdWUtMg0KDQo=
stringData: 4
  hostname: myapp.mydomain.com 5

1
指示 secret 的键和值的结构。
2
data 字段中允许的键格式必须符合 Kubernetes 标识符术语表DNS_SUBDOMAIN 值的规范。
3
data 映射中键关联的值必须采用 base64 编码。
4
stringData 映射中的条目将转换为 base64,然后该条目将自动移动到 data 映射中。此字段是只写的;其值仅通过 data 字段返回。
5
stringData 映射中键关联的值由纯文本字符串组成。

您必须先创建 secret,然后创建依赖于此 secret 的 Pod。

在创建 secret 时:

  • 使用 secret 数据创建 secret 对象。
  • 更新 pod 的服务帐户以允许引用该 secret。
  • 创建以环境变量或文件(使用 secret 卷)形式消耗 secret 的 pod。

1.6.1.1. secret 的类型

type 字段中的值指明 secret 的键名称和值的结构。此类型可用于强制使 secret 对象中存在用户名和密钥。如果您不想进行验证,请使用 opaque 类型,这也是默认类型。

指定以下一种类型来触发最小服务器端验证,确保 secret 数据中存在特定的键名称:

  • kubernetes.io/service-account-token。使用服务帐户令牌。
  • kubernetes.io/basic-auth。搭配基本身份验证使用。
  • kubernetes.io/ssh-auth。搭配 SSH 密钥身份验证使用。
  • kubernetes.io/tls。搭配 TLS 证书颁发机构使用。

如果您不想要验证,请指定 type: Opaque,即 secret 没有声明键名称或值需要符合任何约定。opaque secret 允许使用无结构 key:value 对,可以包含任意值。

注意

您可以指定其他任意类型,如 example.com/my-secret-type。这些类型不是在服务器端强制执行,而是表明 secret 的创建者意在符合该类型的键/值要求。

如需不同 secret 类型的示例,请参阅使用 secret 中的代码示例。

1.6.1.2. secret 配置示例

以下是几个 secret 配置文件示例。

创建四个文件的 YAML Secret 对象

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: test-secret
data:
  username: dmFsdWUtMQ0K     1
  password: dmFsdWUtMQ0KDQo= 2
stringData:
  hostname: myapp.mydomain.com 3
  secret.properties: |-     4
    property1=valueA
    property2=valueB

1
文件包含已解码的值。
2
文件包含已解码的值。
3
文件包含提供的字符串。
4
文件包含提供的数据。

pod 的 YAML 使用 secret 数据填充卷中的文件

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-example-pod
spec:
  containers:
    - name: secret-test-container
      image: busybox
      command: [ "/bin/sh", "-c", "cat /etc/secret-volume/*" ]
      volumeMounts:
          # name must match the volume name below
          - name: secret-volume
            mountPath: /etc/secret-volume
            readOnly: true
  volumes:
    - name: secret-volume
      secret:
        secretName: test-secret
  restartPolicy: Never

pod 的 YAML 使用 secret 数据填充环境变量

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: secret-example-pod
spec:
  containers:
    - name: secret-test-container
      image: busybox
      command: [ "/bin/sh", "-c", "export" ]
      env:
        - name: TEST_SECRET_USERNAME_ENV_VAR
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: test-secret
              key: username
  restartPolicy: Never

构建配置的 YAML 使用 secret 数据填充环境变量

apiVersion: v1
kind: BuildConfig
metadata:
  name: secret-example-bc
spec:
  strategy:
    sourceStrategy:
      env:
      - name: TEST_SECRET_USERNAME_ENV_VAR
        valueFrom:
          secretKeyRef:
            name: test-secret
            key: username

1.6.1.3. Secret 数据密钥

Secret 密钥必须在 DNS 子域中。

1.6.2. 了解如何创建 secret

作为管理员,您必须先创建 secret,然后开发人员才能创建依赖于该 secret 的 pod。

在创建 secret 时:

  • 使用 secret 数据创建 secret 对象。
  • 更新 pod 的服务帐户以允许引用该 secret。
  • 创建以环境变量或文件(使用 secret 卷)形式消耗 secret 的 pod。

1.6.2.1. Secret 创建限制

若要使用 secret,pod 需要引用该 secret。可以通过三种方式将 secret 用于 Pod:

  • 为容器产生环境变量。
  • 作为挂载到一个或多个容器上的卷中的文件。
  • 在拉取 Pod 的镜像时通过 kubelet 使用。

卷类型 secret 使用卷机制将数据作为文件写入到容器中。镜像拉取 secret 使用服务帐户,将 secret 自动注入到命名空间中的所有 pod。

当模板包含 secret 定义时,模板使用提供的 secret 的唯一方法是确保验证 secret 卷源通过验证,并且指定的对象引用实际指向 Secret 类型的对象。因此,secret 需要在依赖它的任何 Pod 之前创建。确保这一点的最有效方法是通过使用服务帐户自动注入。

Secret API 对象驻留在命名空间中。它们只能由同一命名空间中的 pod 引用。

每个 secret 的大小限制为 1MB。这是为了防止创建可能会耗尽 apiserver 和 kubelet 内存的大型 secret。不过,创建许多较小的 secret 也可能会耗尽内存。

1.6.2.2. 创建不透明 secret

作为管理员,您可以创建不透明 secret,从而能使用包含任意值的无结构 key:value 对。

流程

  1. 在 master 上的 YAML 文件中创建 Secret 对象。

    例如:

    apiVersion: v1
    kind: Secret
    metadata:
      name: mysecret
    type: Opaque 1
    data:
      username: dXNlci1uYW1l
      password: cGFzc3dvcmQ=
    1
    指定不透明 secret。
  2. 使用以下命令来创建 Secret 对象:

    $ oc create -f <filename>
  3. 在 pod 中使用该 secret:

    1. 为您要使用 secret 来允许引用该 secret 的 pod 更新服务帐户。
    2. 创建以环境变量或文件(使用 secret 卷)形式消耗 secret 的 pod。

1.6.3. 了解如何更新 secret

修改 secret 值时,值(由已在运行的 pod 使用)不会动态更改。若要更改 secret,您必须删除原始 pod 并创建一个新 pod(可能具有相同的 PodSpec)。

更新 secret 遵循与部署新容器镜像相同的工作流程。您可以使用 kubectl rolling-update 命令。

secret 中的 resourceVersion 值不在引用时指定。因此,如果在 pod 启动的同时更新 secret,则将不能定义用于 pod 的 secret 版本。

注意

目前,无法检查 Pod 创建时使用的 secret 对象的资源版本。按照计划 Pod 将报告此信息,以便控制器可以重启使用旧 resourceVersion 的 Pod。在此期间,请勿更新现有 secret 的数据,而应创建具有不同名称的新数据。

1.6.4. 关于将签名证书与 secret 搭配使用

若要与服务进行安全通信,您可以配置 OpenShift Container Platform,以生成一个签名的服务用证书/密钥对,再添加到项目中的 secret 里。

服务用证书 secret 旨在支持需要开箱即用证书的复杂中间件应用程序。它的设置与管理员工具为节点和 master 生成的服务器证书相同。

为服务用证书 secret 配置的服务 Pod 规格。

apiVersion: v1
  kind: Service
  metadata:
    name: registry
    annotations:
      service.alpha.openshift.io/serving-cert-secret-name: registry-cert1
....

1
指定证书的名称

其他 pod 可以信任集群创建的证书(仅对内部 DNS 名称进行签名),方法是使用 pod 中自动挂载的 /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/service-ca.crt 文件中的 CA 捆绑。

此功能的签名算法是 x509.SHA256WithRSA。要手动轮转,请删除生成的 secret。这会创建新的证书。

1.6.4.1. 生成签名证书以便与 secret 搭配使用

要将签名的服务用证书/密钥对用于 pod,请创建或编辑服务以添加到 service.alpha.openshift.io/serving-cert-secret-name 注解,然后将 secret 添加到该 pod。

流程

创建服务用证书 secret

  1. 编辑服务的 Pod spec。
  2. 使用您要用于 secret 的名称,添加 service.alpha.openshift.io/serving-cert-secret-name 注解。

    kind: Service
    apiVersion: v1
    metadata:
      name: my-service
      annotations:
          service.alpha.openshift.io/serving-cert-secret-name: my-cert 1
    spec:
      selector:
        app: MyApp
      ports:
      - protocol: TCP
        port: 80
        targetPort: 9376

    证书和密钥采用 PEM 格式,分别存储在 tls.crttls.key 中。

  3. 创建服务:

    $ oc create -f <file-name>.yaml
  4. 查看 secret 以确保已成功创建:

    1. 查看所有 secret 列表:

      $ oc get secrets

      输出示例

      NAME                     TYPE                                  DATA      AGE
      my-cert                  kubernetes.io/tls                     2         9m

    2. 查看您的 secret 详情:

      $ oc describe secret my-cert

      输出示例

      Name:         my-cert
      Namespace:    openshift-console
      Labels:       <none>
      Annotations:  service.alpha.openshift.io/expiry: 2023-03-08T23:22:40Z
                    service.alpha.openshift.io/originating-service-name: my-service
                    service.alpha.openshift.io/originating-service-uid: 640f0ec3-afc2-4380-bf31-a8c784846a11
                    service.beta.openshift.io/expiry: 2023-03-08T23:22:40Z
      
      Type:  kubernetes.io/tls
      
      Data
      ====
      tls.key:  1679 bytes
      tls.crt:  2595 bytes

  5. 编辑与该 secret 搭配的 Pod spec。

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: my-service-pod
    spec:
      containers:
      - name: mypod
        image: redis
        volumeMounts:
        - name: foo
          mountPath: "/etc/foo"
      volumes:
      - name: foo
        secret:
          secretName: my-cert
          items:
          - key: username
            path: my-group/my-username
            mode: 511

    当它可用时,您的 Pod 就可运行。该证书对内部服务 DNS 名称 <service.name>.<service.namespace>.svc 有效。

    证书/密钥对在接近到期时自动替换。在 secret 的 service.alpha.openshift.io/expiry 注解中查看到期日期,其采用 RFC3339 格式。

    注意

    在大多数情形中,服务 DNS 名称 <service.name>.<service.namespace>.svc 不可从外部路由。<service.name>.<service.namespace>.svc 的主要用途是集群内或服务内通信,也用于重新加密路由。

1.6.5. secret 故障排除

如果服务证书生成失败并显示以下信息(服务的 service.alpha.openshift.io/serving-cert-generation-error 注解包含以下信息):

secret/ssl-key references serviceUID 62ad25ca-d703-11e6-9d6f-0e9c0057b608, which does not match 77b6dd80-d716-11e6-9d6f-0e9c0057b60

生成证书的服务不再存在,或者具有不同的 serviceUID 。您必须移除旧 secret 并清除服务注解 service.alpha.openshift.io/serving-cert-generation-errorservice.alpha.openshift.io/serving-cert-generation-error-num,以强制重新生成证书:

  1. 删除 secret:

    $ oc delete secret <secret_name>
  2. 清除注解:

    $ oc annotate service <service_name> service.alpha.openshift.io/serving-cert-generation-error-
    $ oc annotate service <service_name> service.alpha.openshift.io/serving-cert-generation-error-num-
注意

在用于移除注解的命令中,要移除的注解后面有一个 -

1.7. 使用设备插件来利用 pod 访问外部资源

借助设备插件,您无需编写自定义代码,就能在 OpenShift Container Platform pod 中使用特定的设备类型,如 GPU、InfiniBand 或其他需要供应商专用初始化和设置的类似计算资源。

1.7.1. 了解设备插件

设备插件提供一致并可移植的解决方案,以便跨集群消耗硬件设备。设备插件通过一种扩展机制提供对这些设备的支持,从而将设备提供给容器,提供设备健康检查,并且安全地共享设备。

重要

OpenShift Container Platform 支持设备插件 API,但设备插件容器则由各家供应商提供支持。

设备插件是在节点(kubelet 的外部)上运行的 gRPC 服务,负责管理特定的硬件资源。任何设备插件都必须支持以下远程过程调用 (RPC):

service DevicePlugin {
      // GetDevicePluginOptions returns options to be communicated with Device
      // Manager
      rpc GetDevicePluginOptions(Empty) returns (DevicePluginOptions) {}

      // ListAndWatch returns a stream of List of Devices
      // Whenever a Device state change or a Device disappears, ListAndWatch
      // returns the new list
      rpc ListAndWatch(Empty) returns (stream ListAndWatchResponse) {}

      // Allocate is called during container creation so that the Device
      // Plug-in can run device specific operations and instruct Kubelet
      // of the steps to make the Device available in the container
      rpc Allocate(AllocateRequest) returns (AllocateResponse) {}

      // PreStartcontainer is called, if indicated by Device Plug-in during
      // registration phase, before each container start. Device plug-in
      // can run device specific operations such as reseting the device
      // before making devices available to the container
      rpc PreStartcontainer(PreStartcontainerRequest) returns (PreStartcontainerResponse) {}
}
设备插件示例
注意

对于简单设备插件参考实现,设备管理器代码中提供了一个存根设备插件:vendor/k8s.io/kubernetes/pkg/kubelet/cm/deviceplugin/device_plugin_stub.go

1.7.1.1. 设备插件部署方法

  • 守护进程集是设备插件部署的推荐方法。
  • 在启动时,设备插件会尝试在节点上的 /var/lib/kubelet/device-plugin/ 创建一个 UNIX 域套接字,以服务来自于设备管理器的 RPC。
  • 由于设备插件必须管理硬件资源、主机文件系统的访问权以及套接字创建,它们必须在一个特权安全上下文中运行。
  • 各种设备插件实现中提供了有关部署步骤的更多细节。

1.7.2. 了解设备管理器

设备管理器提供了一种机制,可借助称为“设备插件”的插件公告专用节点硬件资源。

您可以公告专用的硬件,而不必修改任何上游代码。

重要

OpenShift Container Platform 支持设备插件 API,但设备插件容器则由各家供应商提供支持。

设备管理器将设备公告为外部资源。用户 pod 可以利用相同的限制/请求机制来使用设备管理器公告的设备,这一机制也用于请求任何其他扩展资源

在启动时,设备插件通过在 /var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock 上调用 Register 将自身注册到设备管理器,再启动位于 /var/lib/kubelet/device-plugins/<plugin>.sock 的 gRPC 服务来服务设备管理器请求。

在处理新的注册请求时,设备管理器会在设备插件服务中调用 ListAndWatch 远程过程调用 (RPC)。作为响应,设备管理器通过 gRPC 流从插件中获取设备对象的列表。设备管理器对流进行持续监控,以确认插件有没有新的更新。在插件一端,插件也会使流保持开放;只要任何设备的状态有所改变,就会通过相同的流传输连接将新设备列表发送到设备管理器。

在处理新的 pod 准入请求时,Kubelet 将请求的扩展资源传递给设备管理器以进行设备分配。设备管理器在其数据库中检查,以验证是否存在对应的插件。如果插件存在并且有可分配的设备及本地缓存,则在该特定设备插件上调用 Allocate RPC。

此外,设备插件也可以执行其他几个特定于设备的操作,如驱动程序安装、设备初始化和设备重置。这些功能视具体实现而异。

1.7.3. 启用设备管理器

启用设备管理器来实现设备插件,在不更改上游代码的前提下公告专用硬件。

设备管理器提供了一种机制,可借助称为“设备插件”的插件公告专用节点硬件资源。

  1. 为您要配置的节点类型获取与静态 MachineConfigPool CRD 关联的标签。执行以下步骤之一:

    1. 查看机器配置:

      # oc describe machineconfig <name>

      例如:

      # oc describe machineconfig 00-worker

      输出示例

      Name:         00-worker
      Namespace:
      Labels:       machineconfiguration.openshift.io/role=worker 1

      1 1
      设备管理器所需标签。

流程

  1. 为配置更改创建自定义资源 (CR)。

    设备管理器 CR 配置示例

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: KubeletConfig
    metadata:
      name: devicemgr 1
    spec:
      machineConfigPoolSelector:
        matchLabels:
           machineconfiguration.openshift.io: devicemgr 2
      kubeletConfig:
        feature-gates:
          - DevicePlugins=true 3

    1
    为 CR 分配一个名称。
    2
    输入来自机器配置池的标签。
    3
    DevicePlugins 设为“true”。
  2. 创建设备管理器:

    $ oc create -f devicemgr.yaml

    输出示例

    kubeletconfig.machineconfiguration.openshift.io/devicemgr created

  3. 通过确认节点上已创建了 /var/lib/kubelet/device-plugins/kubelet.sock,确保已启用了设备管理器。这是设备管理器 gRPC 服务器在其上侦听新插件注册的 UNIX 域套接字。只有启用了设备管理器,才会在 Kubelet 启动时创建此 sock 文件。

1.8. 在 pod 调度决策中纳入 pod 优先级

您可以在集群中启用 pod 优先级和抢占功能。pod 优先级代表与其他 pod 相比此 pod 的重要性,并根据优先级进行队列处理。抢占(preemption)则允许集群驱除低优先级 pod 或与之争抢,从而在合适的节点上没有可用空间时能够调度优先级较高的 pod。pod 优先级也会影响 pod 的调度顺序以及节点上资源不足驱除顺序。

要使用优先级和抢占功能,您需要创建优先级类来定义 pod 的相对权重。然后,在 pod 规格中引用优先级类,以应用这个权重来进行调度。

1.8.1. 了解 pod 优先级

当您使用 pod 优先级与抢占功能时,调度程序会根据优先级来调度待处理 pod,而待处理 pod 会放在调度队列中优先级较低的其他待处理 pod 的前面。因此,如果达到调度要求,较高优先级的 pod 可能比低优先级的 pod 更早调度。如果 pod 无法调度,调度程序会继续调度其他较低优先级 pod。

1.8.1.1. Pod 优先级类

您可以为 pod 分配一个优先级类,它是一种非命名空间的对象,用于定义从名称到优先级整数值的映射。数值越大,优先级越高。

优先级类对象可以取小于或等于 1000000000(十亿)的 32 位整数值。对于不应被抢占或驱除的关键 pod,可保留大于十亿的数值。默认情况下,OpenShift Container Platform 有两个保留优先级类,用于需要保证调度的关键系统 pod。

$ oc get priorityclasses

输出示例

NAME                      VALUE        GLOBAL-DEFAULT   AGE
cluster-logging           1000000      false            29s
system-cluster-critical   2000000000   false            72m
system-node-critical      2000001000   false            72m

  • system-node-critical - 此优先级类的值为 2000001000,用于所有不得从节点上驱除的 pod。具有此优先级类的 pod 示例有 sdn-ovssdn 等。许多关键组件默认包括 system-node-critical 优先级类,例如:

    • master-api
    • master-controller
    • master-etcd
    • sdn
    • sdn-ovs
    • sync
  • system-cluster-critical - 此优先级类的值是 2000000000(二十亿),用于对集群而言很重要的 pod。在某些情况下,具有此优先级类的 Pod 可以从节点中驱除。例如,配置了 system-node-critical 优先级类的 pod 可以拥有优先权。不过,此优先级类确实能够保证调度。具有此优先级类的 pod 示例有 fluentd 以及 descheduler 这样的附加组件等。许多关键组件默认包括 system-cluster-critical 优先级类,例如:

    • fluentd
    • metrics-server
    • descheduler
  • cluster-logging - 此优先级类供 Fluentd 用于确保 Fluentd pod 优先于其他应用调度到节点上。
注意

如果升级现有的集群,则现有 pod 的优先级相当于为零。不过,带有 scheduler.alpha.kubernetes.io/critical-pod 注解的现有 pod 会自动转换为 system-cluster-critical 类。带有注解的 Fluentd OpenShift Logging pod 转换为 cluster-logging 优先级类。

1.8.1.2. Pod 优先级名称

拥有一个或多个优先级类后,您可以创建 pod,并在 Pod 规格中指定优先级类名称。优先准入控制器使用优先级类名称字段来填充优先级的整数值。如果没有找到给定名称的优先级类,pod 将被拒绝。

1.8.2. 了解 pod 抢占

当开发人员创建 pod 时,pod 会排入某一队列。如果开发人员为 pod 配置了 pod 优先级或抢占,调度程序会从队列中选取 pod,并尝试将 pod 调度到某个节点上。如果调度程序无法在满足 pod 的所有指定要求的适当节点上找到空间,则会为待处理 pod 触发抢占逻辑。

当调度程序在节点上抢占一个或多个 pod 时,较高优先级 Pod spec 的 nominatedNodeName 字段 将设为该节点的名称,nodename 字段也是如此。调度程序使用 nominatedNodeName 字段来跟踪为 pod 保留的资源,同时也向用户提供与集群中抢占相关的信息。

在调度程序抢占了某一较低优先级 pod 后,调度程序会尊重该 pod 的安全终止期限。如果在调度程序等待较低优先级 pod 终止过程中另一节点变为可用,调度程序会将较高优先级 pod 调度到该节点上。因此,Pod spec 的 nominatedNodeName 字段和 nodeName 字段可能会有所不同。

另外,如果调度程序在某一节点上抢占 pod 并正在等待终止,这时又有优先级比待处理 pod 高的 pod 需要调度,那么调度程序可以改为调度这个优先级更高的 pod。在这种情况下,调度程序会清除待处理 pod 的 nominatedNodeName,使该 pod 有资格调度到其他节点上。

抢占不一定从节点中移除所有较低优先级 pod。调度程序可以通过移除一部分较低优先级 pod 调度待处理 pod。

只有待处理 pod 能够调度到节点时,调度程序才会对这个节点考虑 pod 抢占。

1.8.2.1. 非抢占优先级类(技术预览)

抢占策略设置为 Never 的 Pod 会放置在较低优先级 pod 的调度队列中,但无法抢占其他 pod。等待调度的非抢占 pod 会保留在调度队列中,直到资源可用且可以调度。非抢占 pod 与其他 pod 一样,受调度程序后退避的影响。这意味着,如果调度程序尝试调度这些 pod,它们会以较低频率重试,允许在调度前调度其他优先级较低的 pod。

非抢占 pod 仍可被其他高优先级 pod 抢占。

1.8.2.2. Pod 抢占和其他调度程序设置

如果启用 pod 优先级与抢占功能,请考虑其他的调度程序设置:

pod 优先级和 pod 中断预算
pod 中断预算指定某一时间必须保持在线的副本的最小数量或百分比。如果您指定了 pod 中断预算,OpenShift Container Platform 会在抢占 pod 时尽力尊重这些预算。调度程序会尝试在不违反 pod 中断预算的前提下抢占 pod。如果找不到这样的 pod,则可能会无视 pod 中断预算要求而抢占较低优先级 pod。
pod 优先级和 pod 关联性
pod 关联性要求将新 pod 调度到与具有同样标签的其他 pod 相同的节点上。

如果待处理 pod 与节点上的一个或多个低优先级 pod 具有 pod 间关联性,调度程序就不能在不违反关联要求的前提下抢占较低优先级 pod。这时,调度程序会寻找其他节点来调度待处理 pod。但是,不能保证调度程序能够找到合适的节点,因此可能无法调度待处理 pod。

要防止这种情况,请仔细配置优先级相同的 pod 的 pod 关联性。

1.8.2.3. 安全终止被抢占的 pod

在抢占 pod 时,调度程序会等待 pod 安全终止期限到期,使 pod 能够完成工作并退出。如果 pod 在到期后没有退出,调度程序会终止该 pod。此安全终止期限会在调度程序抢占该 pod 的时间和待处理 pod 调度到节点的时间之间造成一个时间差。

要尽量缩短这个时间差,可以为较低优先级 pod 配置较短的安全终止期限。

1.8.3. 配置优先级和抢占

您可以通过创建优先级类对象并使用 Pod spec 中的 priorityClassName 将 pod 与优先级关联,以应用 pod 优先级与抢占功能。

优先级类对象示例

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority 1
value: 1000000 2
preemptionPolicy: PreemptLowerPriority 3
globalDefault: false 4
description: "This priority class should be used for XYZ service pods only." 5

1
优先级类对象的名称。
2
对象的优先级值。
3
指定此优先级类是否被抢占或未抢占的可选字段。抢占策略默认为 PreemptLowerPriority,它允许该优先级类中的 pod 抢占较低优先级 pod。如果抢占策略设置为 Never,则该优先级类中的 pod 就不会被抢占。
4
此可选字段指定是否应该将这个优先级类用于 pod,而不指定优先级类名。此字段默认为 false。集群中只能存在一个 globalDefault 设为 true 的优先级类。如果没有 globalDefault:true 的优先级类,则无优先级类名称的 pod 的优先级为零。添加具有 globalDefault:true 的优先级类只会影响在添加优先级类后创建的 pod,不会更改现有 pod 的优先级。
5
此可选任意文本字符串用于描述开发人员应对哪些 pod 使用这个优先级类。

流程

配置集群以使用优先级与抢占功能:

  1. 创建一个或多个优先级类:

    1. 指定优先级的名称和值。
    2. (可选)指定优先级类的 globalDefault 字段和描述。
  2. 创建 Pod spec 或编辑现有的 pod 以包含优先级类的名称,如下所示:

    带有优先级类名称的 Pod 规格示例

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: nginx
      labels:
        env: test
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx
        imagePullPolicy: IfNotPresent
      priorityClassName: high-priority 1

    1
    指定要用于此 pod 的优先级类。
  3. 创建 pod:

    $ oc create -f <file-name>.yaml

    您可以将优先级名称直接添加到 pod 配置或 pod 模板中。

1.9. 使用节点选择器将 pod 放置到特定节点

节点选择器指定一个键值对映射。使用节点中的自定义标签和 pod 中指定的选择器来定义规则。

若要使 pod 有资格在某一节点上运行,pod 必须具有指定为该节点上标签的键值对。

如果您在同一 pod 配置中同时使用节点关联性和节点选择器,请查看下方的重要注意事项。

1.9.1. 使用节点选择器控制 pod 放置

您可以使用节点上的 pod 和标签上的节点选择器来控制 pod 的调度位置。使用节点选择器时,OpenShift Container Platform 会将 pod 调度到包含匹配标签的节点。

您可为节点、机器集或机器配置添加标签。将标签添加到机器集可确保节点或机器停机时,新节点具有标签。如果节点或机器停机,添加到节点或机器配置的标签不会保留。

要将节点选择器添加到现有 pod 中,将节点选择器添加到该 pod 的控制对象中,如 ReplicaSet 对象、DaemonSet 对象、StatefulSet 对象、Deployment 对象或 DeploymentConfig 对象。任何属于该控制对象的现有 pod 都会在具有匹配标签的节点上重新创建。如果要创建新 pod,可以将节点选择器直接添加到 Pod 规格中。

注意

您不能直接将节点选择器添加到现有调度的 pod 中。

先决条件

要将节点选择器添加到现有 pod 中,请确定该 pod 的控制对象。例如, router-default-66d5cf9464-m2g75 pod 由 router-default-66d5cf9464 副本集控制:

$ oc describe pod router-default-66d5cf9464-7pwkc

Name:               router-default-66d5cf9464-7pwkc
Namespace:          openshift-ingress

....

Controlled By:      ReplicaSet/router-default-66d5cf9464

Web 控制台在 pod YAML 的 ownerReferences 下列出控制对象:

  ownerReferences:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: ReplicaSet
      name: router-default-66d5cf9464
      uid: d81dd094-da26-11e9-a48a-128e7edf0312
      controller: true
      blockOwnerDeletion: true

流程

  1. 通过使用机器集或直接编辑节点,为节点添加标签:

    • 在创建节点时,使用 MachineSet 对象向由机器集管理的节点添加标签:

      1. 运行以下命令,将标签添加到 MachineSet 对象中:

        $ oc patch MachineSet <name> --type='json' -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/metadata/labels", "value":{"<key>"="<value>","<key>"="<value>"}}]'  -n openshift-machine-api

        例如:

        $ oc patch MachineSet abc612-msrtw-worker-us-east-1c  --type='json' -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/metadata/labels", "value":{"type":"user-node","region":"east"}}]'  -n openshift-machine-api
      2. 使用 oc edit 命令验证标签是否已添加到 MachineSet 对象中:

        例如:

        $ oc edit MachineSet abc612-msrtw-worker-us-east-1c -n openshift-machine-api

        MachineSet 对象示例

        apiVersion: machine.openshift.io/v1beta1
        kind: MachineSet
        
        ....
        
        spec:
        ...
          template:
            metadata:
        ...
            spec:
              metadata:
                labels:
                  region: east
                  type: user-node
        ....
    • 直接向节点添加标签:

      1. 为节点编辑 Node 对象:

        $ oc label nodes <name> <key>=<value>

        例如,若要为以下节点添加标签:

        $ oc label nodes ip-10-0-142-25.ec2.internal type=user-node region=east
      2. 验证标签是否已添加到节点:

        $ oc get nodes -l type=user-node,region=east

        输出示例

        NAME                          STATUS   ROLES    AGE   VERSION
        ip-10-0-142-25.ec2.internal   Ready    worker   17m   v1.18.3+002a51f

  2. 将匹配的节点选择器添加到 pod:

    • 要将节点选择器添加到现有和未来的 pod,请向 pod 的控制对象添加节点选择器:

      带有标签的 ReplicaSet 对象示例

      kind: ReplicaSet
      
      ....
      
      spec:
      
      ....
      
        template:
          metadata:
            creationTimestamp: null
            labels:
              ingresscontroller.operator.openshift.io/deployment-ingresscontroller: default
              pod-template-hash: 66d5cf9464
          spec:
            nodeSelector:
              beta.kubernetes.io/os: linux
              node-role.kubernetes.io/worker: ''
              type: user-node 1

      1
      添加节点选择器。
    • 要将节点选择器添加到一个特定的新 pod,直接将选择器添加到 Pod 对象中:

      使用节点选择器的 Pod 对象示例

      apiVersion: v1
      kind: Pod
      
      ....
      
      spec:
        nodeSelector:
          region: east
          type: user-node

      注意

      您不能直接将节点选择器添加到现有调度的 pod 中。

第 2 章 控制节点上的 pod 放置(调度)

2.1. 使用调度程序控制 pod 放置

Pod 调度是一个内部过程,决定新 pod 如何放置到集群内的节点上。

调度程度代码具有明确隔离,会监测创建的新 pod 并确定最适合托管它们的节点。然后,它会利用主 API 为 pod 创建 pod 至节点的绑定。

默认 pod 调度
OpenShift Container Platform 附带一个默认调度程序,能满足大多数用户的需求。默认调度程序使用内置和自定义工具来决定最适合 pod 的调度程序。
高级 pod 调度

如果您想要更多地控制新 pod 的放置位置,可以利用 OpenShift Container Platform 高级调度功能来配置 pod,从而使 pod 能够根据要求或偏好在特定的节点上运行,或者与特定的 pod 一起运行。

2.1.1. 调度程序用例

在 OpenShift Container Platform 中调度的一个重要用例是支持灵活的关联性和反关联性策略。

2.1.1.1. 基础架构拓扑级别

管理员可以通过在节点上指定标签,为基础架构(节点)定义多个拓扑级别。例如,region=r1zone=z1rack=s1

这些标签名称没有特别的含义,管理员可以自由为其基础架构级别命名,比如城市/楼宇/房间。另外,管理员可以为其基础架构拓扑定义任意数量的级别,通常三个级别比较适当(例如:regionszoneracks)。管理员可以在各个级别上以任何组合指定关联性和反关联性规则。

2.1.1.2. 关联性

管理员应能够配置调度程序,在任何一个甚至多个拓扑级别上指定关联性。特定级别上的关联性指示所有属于同一服务的 pod 调度到属于同一级别的节点。这会让管理员确保对等 pod 在地理上不会过于分散,以此处理应用程序对延迟的要求。如果同一关联性组中没有节点可用于托管 pod,则不调度该 pod。

如果您需要更好地控制 pod 的调度位置,请参阅使用节点关联性规则控制节点上的 pod 放置,以及使用关联性和反关联性规则相对于其他 pod 放置 pod

管理员可以利用这些高级调度功能,来指定 pod 可以调度到哪些节点,并且相对于其他 pod 来强制或拒绝调度。

2.1.1.3. 反关联性

管理员应能够配置调度程序,在任何一个甚至多个拓扑级别上指定反关联性。特定级别上的反关联性(或分散)指示属于同一服务的所有 pod 分散到属于该级别的不同节点上。这样可确保应用程序合理分布,以实现高可用性目的。调度程序尝试在所有适用的节点之间尽可能均匀地平衡服务 pod。

如果您需要更好地控制 pod 的调度位置,请参阅使用节点关联性规则控制节点上的 pod 放置,以及使用关联性和反关联性规则相对于其他 pod 放置 pod

管理员可以利用这些高级调度功能,来指定 pod 可以调度到哪些节点,并且相对于其他 pod 来强制或拒绝调度。

2.2. 配置默认调度程序以控制 pod 放置

OpenShift Container Platform 的默认 pod 调度程序负责确定在集群的节点中放置新的 pod。它从 pod 读取数据,并尝试根据配置的策略寻找最适合的节点。它完全独立存在,作为单机或可插拔的解决方案。它不会修改 pod,只是为 pod 创建将 pod 与特定节点衔接起来的绑定。

重要

配置调度程序策略已弃用,计划在以后的发行版本中删除。如需有关技术预览的更多信息,请参阅使用调度程序配置集调度 pod

调度程序的策略由一组 predicates 和 priorities 来定义。如需 predicates 和 priorities 的列表,请参阅修改调度程序策略

默认调度程序对象示例

apiVersion: config.openshift.io/v1
kind: Scheduler
metadata:
  annotations:
    release.openshift.io/create-only: "true"
  creationTimestamp: 2019-05-20T15:39:01Z
  generation: 1
  name: cluster
  resourceVersion: "1491"
  selfLink: /apis/config.openshift.io/v1/schedulers/cluster
  uid: 6435dd99-7b15-11e9-bd48-0aec821b8e34
spec:
  policy: 1
    name: scheduler-policy
  defaultNodeSelector: type=user-node,region=east 2

1
您可以指定自定义调度程序策略文件的名称。
2
可选:指定一个默认节点选择器来限制 pod 放置到特定的节点。默认节点选择器应用于在所有命名空间中创建的 pod。可将 Pod 调度到与默认节点选择器和任何现有 pod 节点选择器匹配的标签节点上。具有项目范围节点选择器的命名空间不会受到影响,即使设置了此字段。

2.2.1. 了解默认调度

现有的通用调度程序是平台默认提供的调度程序引擎,它可通过三步操作来选择托管 pod 的节点:

过滤节点
根据指定的约束或要求过滤可用的节点。这可以通过名为predicates的过滤函数列表筛选每个节点来完成。
排列过滤后节点列表的优先顺序
实现方式是让每个节点通过一系列优先级函数,以为其分配从 0 到 10 的一个分数。0 代表不适合的节点,10 则代表最适合托管该 pod。调度程序配置还可以为每个优先级函数使用简单的权重(正数值)。每个优先级函数提供的节点分数乘以权重(大多数优先级的默认权重为 1),然后将每个节点从所有优先级获得的分数相加。管理员可以使用这个权重属性,为一些优先级赋予更高的重要性。
选择最适合的节点
节点按照分数排序,系统选择分数最高的节点来托管该 pod。如果多个节点的分数相同,则随机选择其中一个。

2.2.1.1. 了解调度程序策略

调度程序的策略由一组 predicates 和 priorities 来定义。

调度程序配置文件是一个 JSON 文件,必须命名为 policy.cfg,用于指定调度程序将要考量的 predicates 和 priorities。

如果没有调度程序策略文件,则使用默认的调度程序行为。

重要

调度程序配置文件中定义的 predicates 和 priorities 会完全覆盖默认的调度程序策略。如果需要任何默认的 predicates 和 priorities,必须在策略配置中明确指定对应的函数。

调度程序配置映射示例

apiVersion: v1
data:
  policy.cfg: |
    {
        "kind" : "Policy",
        "apiVersion" : "v1",
        "predicates" : [
                {"name" : "MaxGCEPDVolumeCount"},
                {"name" : "GeneralPredicates"}, 1
                {"name" : "MaxAzureDiskVolumeCount"},
                {"name" : "MaxCSIVolumeCountPred"},
                {"name" : "CheckVolumeBinding"},
                {"name" : "MaxEBSVolumeCount"},
                {"name" : "MatchInterPodAffinity"},
                {"name" : "CheckNodeUnschedulable"},
                {"name" : "NoDiskConflict"},
                {"name" : "NoVolumeZoneConflict"},
                {"name" : "PodToleratesNodeTaints"}
                ],
        "priorities" : [
                {"name" : "LeastRequestedPriority", "weight" : 1},
                {"name" : "BalancedResourceAllocation", "weight" : 1},
                {"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1},
                {"name" : "NodePreferAvoidPodsPriority", "weight" : 1},
                {"name" : "NodeAffinityPriority", "weight" : 1},
                {"name" : "TaintTolerationPriority", "weight" : 1},
                {"name" : "ImageLocalityPriority", "weight" : 1},
                {"name" : "SelectorSpreadPriority", "weight" : 1},
                {"name" : "InterPodAffinityPriority", "weight" : 1},
                {"name" : "EqualPriority", "weight" : 1}
                ]
    }
kind: ConfigMap
metadata:
  creationTimestamp: "2019-09-17T08:42:33Z"
  name: scheduler-policy
  namespace: openshift-config
  resourceVersion: "59500"
  selfLink: /api/v1/namespaces/openshift-config/configmaps/scheduler-policy
  uid: 17ee8865-d927-11e9-b213-02d1e1709840`

1
GeneralPredicates predicate 代表 PodFitsResourcesHostNamePodFitsHostPortsMatchNodeSelector predicate。由于无法多次配置同一 predicate,所以 GeneralPredicates predicate 不能与四个代表的 predicate 之一一起使用。

2.2.2. 创建调度程序策略文件

您可以通过使用所需的 predicates 和 priorities 创建 JSON 文件来更改默认调度行为。然后,您可以通过 JSON 文件生成配置映射,并将 cluster 调度程序对象指定为使用该配置映射。

流程

配置调度程序策略:

  1. 使用所需的 predicates 和 priorities,创建一个名为 policy.cfg 的 JSON 文件。

    调度程序 JSON 文件示例

    {
    "kind" : "Policy",
    "apiVersion" : "v1",
    "predicates" : [ 1
            {"name" : "MaxGCEPDVolumeCount"},
            {"name" : "GeneralPredicates"},
            {"name" : "MaxAzureDiskVolumeCount"},
            {"name" : "MaxCSIVolumeCountPred"},
            {"name" : "CheckVolumeBinding"},
            {"name" : "MaxEBSVolumeCount"},
            {"name" : "MatchInterPodAffinity"},
            {"name" : "CheckNodeUnschedulable"},
            {"name" : "NoDiskConflict"},
            {"name" : "NoVolumeZoneConflict"},
            {"name" : "PodToleratesNodeTaints"}
            ],
    "priorities" : [ 2
            {"name" : "LeastRequestedPriority", "weight" : 1},
            {"name" : "BalancedResourceAllocation", "weight" : 1},
            {"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1},
            {"name" : "NodePreferAvoidPodsPriority", "weight" : 1},
            {"name" : "NodeAffinityPriority", "weight" : 1},
            {"name" : "TaintTolerationPriority", "weight" : 1},
            {"name" : "ImageLocalityPriority", "weight" : 1},
            {"name" : "SelectorSpreadPriority", "weight" : 1},
            {"name" : "InterPodAffinityPriority", "weight" : 1},
            {"name" : "EqualPriority", "weight" : 1}
            ]
    }

    1
    根据需要添加 predicates。
    2
    根据需要添加 priorities。
  2. 根据调度程序 JSON 文件创建配置映射:

    $ oc create configmap -n openshift-config --from-file=policy.cfg <configmap-name> 1
    1
    输入配置映射的名称。

    例如:

    $ oc create configmap -n openshift-config --from-file=policy.cfg scheduler-policy

    输出示例

    configmap/scheduler-policy created

  3. 编辑调度程序 Operator 自定义资源以添加配置映射:

    $ oc patch Scheduler cluster --type='merge' -p '{"spec":{"policy":{"name":"<configmap-name>"}}}' --type=merge 1
    1
    指定配置映射的名称。

    例如:

    $ oc patch Scheduler cluster --type='merge' -p '{"spec":{"policy":{"name":"scheduler-policy"}}}' --type=merge

    在修改了 Scheduler 配置资源后,等待 openshift-kube-apiserver pod 重新部署。这可能需要几分钟。只有重新部署 pod 后,新的调度程序才会生效。

  4. 通过查看 openshift-kube-scheduler 命名空间中调度程序 pod 的日志,来验证已配置调度程序策略。以下命令检查由调度程序注册的 predicates 和 priorities:

    $ oc logs <scheduler-pod> | grep predicates

    例如:

    $ oc logs openshift-kube-scheduler-ip-10-0-141-29.ec2.internal | grep predicates

    输出示例

    Creating scheduler with fit predicates 'map[MaxGCEPDVolumeCount:{} MaxAzureDiskVolumeCount:{} CheckNodeUnschedulable:{} NoDiskConflict:{} NoVolumeZoneConflict:{} GeneralPredicates:{} MaxCSIVolumeCountPred:{} CheckVolumeBinding:{} MaxEBSVolumeCount:{} MatchInterPodAffinity:{} PodToleratesNodeTaints:{}]' and priority functions 'map[InterPodAffinityPriority:{} LeastRequestedPriority:{} ServiceSpreadingPriority:{} ImageLocalityPriority:{} SelectorSpreadPriority:{} EqualPriority:{} BalancedResourceAllocation:{} NodePreferAvoidPodsPriority:{} NodeAffinityPriority:{} TaintTolerationPriority:{}]'

2.2.3. 修改调度程序策略

您可以通过在 openshift-config 项目中创建或编辑调度程序策略配置映射来更改调度行为。在配置映射中添加和移除 predicates 和 priorities,以创建 调度程序策略

流程

要修改当前的自定义调度,请使用以下方法之一:

  • 编辑调度程序策略配置映射:

    $ oc edit configmap <configmap-name>  -n openshift-config

    例如:

    $ oc edit configmap scheduler-policy -n openshift-config

    输出示例

    apiVersion: v1
    data:
      policy.cfg: |
        {
            "kind" : "Policy",
            "apiVersion" : "v1",
            "predicates" : [ 1
                    {"name" : "MaxGCEPDVolumeCount"},
                    {"name" : "GeneralPredicates"},
                    {"name" : "MaxAzureDiskVolumeCount"},
                    {"name" : "MaxCSIVolumeCountPred"},
                    {"name" : "CheckVolumeBinding"},
                    {"name" : "MaxEBSVolumeCount"},
                    {"name" : "MatchInterPodAffinity"},
                    {"name" : "CheckNodeUnschedulable"},
                    {"name" : "NoDiskConflict"},
                    {"name" : "NoVolumeZoneConflict"},
                    {"name" : "PodToleratesNodeTaints"}
                    ],
            "priorities" : [ 2
                    {"name" : "LeastRequestedPriority", "weight" : 1},
                    {"name" : "BalancedResourceAllocation", "weight" : 1},
                    {"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1},
                    {"name" : "NodePreferAvoidPodsPriority", "weight" : 1},
                    {"name" : "NodeAffinityPriority", "weight" : 1},
                    {"name" : "TaintTolerationPriority", "weight" : 1},
                    {"name" : "ImageLocalityPriority", "weight" : 1},
                    {"name" : "SelectorSpreadPriority", "weight" : 1},
                    {"name" : "InterPodAffinityPriority", "weight" : 1},
                    {"name" : "EqualPriority", "weight" : 1}
                    ]
        }
    kind: ConfigMap
    metadata:
      creationTimestamp: "2019-09-17T17:44:19Z"
      name: scheduler-policy
      namespace: openshift-config
      resourceVersion: "15370"
      selfLink: /api/v1/namespaces/openshift-config/configmaps/scheduler-policy

    1
    根据需要添加或移除 predicates。
    2
    根据需要,添加、移除或更改 predicates 的权重。

    调度程序需要几分钟时间来使用更新后的策略重启 pod。

  • 更改所用的 predicates 和 priorities:

    1. 删除调度程序策略配置映射:

      $ oc delete configmap -n openshift-config <name>

      例如:

      $ oc delete configmap -n openshift-config  scheduler-policy
    2. 根据需要,编辑 policy.cfg 文件来添加和移除 policies 和 predicates。

      例如:

      $ vi policy.cfg

      输出示例

      apiVersion: v1
      data:
        policy.cfg: |
          {
          "kind" : "Policy",
          "apiVersion" : "v1",
          "predicates" : [
                  {"name" : "MaxGCEPDVolumeCount"},
                  {"name" : "GeneralPredicates"},
                  {"name" : "MaxAzureDiskVolumeCount"},
                  {"name" : "MaxCSIVolumeCountPred"},
                  {"name" : "CheckVolumeBinding"},
                  {"name" : "MaxEBSVolumeCount"},
                  {"name" : "MatchInterPodAffinity"},
                  {"name" : "CheckNodeUnschedulable"},
                  {"name" : "NoDiskConflict"},
                  {"name" : "NoVolumeZoneConflict"},
                  {"name" : "PodToleratesNodeTaints"}
                  ],
          "priorities" : [
                  {"name" : "LeastRequestedPriority", "weight" : 1},
                  {"name" : "BalancedResourceAllocation", "weight" : 1},
                  {"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1},
                  {"name" : "NodePreferAvoidPodsPriority", "weight" : 1},
                  {"name" : "NodeAffinityPriority", "weight" : 1},
                  {"name" : "TaintTolerationPriority", "weight" : 1},
                  {"name" : "ImageLocalityPriority", "weight" : 1},
                  {"name" : "SelectorSpreadPriority", "weight" : 1},
                  {"name" : "InterPodAffinityPriority", "weight" : 1},
                  {"name" : "EqualPriority", "weight" : 1}
                  ]
          }

    3. 根据调度程序 JSON 文件重新创建调度程序策略配置映射:

      $ oc create configmap -n openshift-config --from-file=policy.cfg <configmap-name> 1
      1
      输入配置映射的名称。

      例如:

      $ oc create configmap -n openshift-config --from-file=policy.cfg scheduler-policy

      输出示例

      configmap/scheduler-policy created

2.2.3.1. 了解调度程序 predicates

predicates 是用于过滤掉不合格节点的规则。

OpenShift Container Platform 中默认提供一些 predicates。其中的一些 predicates 可以通过提供特定参数来自定义。可以组合多个 predicates 来提供更多节点过滤。

2.2.3.1.1. 静态 predicates

此类 predicates 不接受任何来自于用户的配置参数或输入。它们通过其确切的名称在调度程序配置中指定。

2.2.3.1.1.1. 默认 predicates

默认的调度程序策略包括以下 predicates:

NoVolumeZoneConflict predicate 检查区中是否有 pod 请求的卷。

{"name" : "NoVolumeZoneConflict"}

MaxEBSVolumeCount predicate 检查可附加到 AWS 实例的最大卷数量。

{"name" : "MaxEBSVolumeCount"}

MaxAzureDiskVolumeCount predicate 会检查 Azure 磁盘卷的最大数量。

{"name" : "MaxAzureDiskVolumeCount"}

PodToleratesNodeTaints predicate 检查 pod 是否可以容忍节点污点。

{"name" : "PodToleratesNodeTaints"}

CheckNodeUnschedulable predicate 会检查 pod 是否可以调度到具有 Unschedulable 规格的节点。

{"name" : "CheckNodeUnschedulable"}

CheckVolumeBinding predicate 根据卷(它请求的卷)评估 pod 是否可以适合绑定和未绑定 PVC。

  • 对于绑定的 PVC, predicate 会检查给定节点是否满足对应 PV 的节点关联性。
  • 对于未绑定 PVC,该 predicate 会搜索可满足 PVC 要求且给定节点满足 PV 节点关联性的可用 PV。

如果所有绑定 PVC 都有与节点兼容的 PV,且所有未绑定 PVC 都可与可用并兼容节点的 PV 匹配,该 predicate 会返回 true。

{"name" : "CheckVolumeBinding"}

NoDiskConflict predicate 检查 pod 请求的卷是否可用。

{"name" : "NoDiskConflict"}

MaxGCEPDVolumeCount predicate 检查 Google Compute Engine(GCE)持久磁盘(PD)的最大数量。

{"name" : "MaxGCEPDVolumeCount"}

MaxCSIVolumeCountPred

MatchInterPodAffinity predicate 检查 pod 关联性/反关联性规则是否允许该 pod。

{"name" : "MatchInterPodAffinity"}
2.2.3.1.1.2. 其他静态 predicates

OpenShift Container Platform 还支持下列 predicates:

注意

如果启用了 Taint Nodes By Condition 功能,则无法使用 CheckNode-* predicates。Taint Nodes By Condition 功能默认启用。

CheckNodeCondition predicate 检查 pod 是否可以调度到报告 磁盘 不足、网络不可用未就绪 状况的节点。

{"name" : "CheckNodeCondition"}

CheckNodeLabelPresence predicate 检查节点上是否存在所有指定的标签,而不考虑其值。

{"name" : "CheckNodeLabelPresence"}

checkServiceAffinity predicate 检查 ServiceAffinity 标签是否对于节点上调度的 pod 来说是相同的。

{"name" : "checkServiceAffinity"}

PodToleratesNodeNoExecuteTaints predicate 检查 pod 容限是否容忍节点 NoExecute 污点。

{"name" : "PodToleratesNodeNoExecuteTaints"}
2.2.3.1.2. 常规 predicates

下列常规 predicates 检查是否通过非关键 predicates 和必要 predicates 的检查。非关键 predicates 是指只有非关键 pod 必须通过检查的 predicates,而必要 predicates 是指所有 pod 都必须通过检查的 predicates。

默认调度程序策略包含常规 predicates。

非关键常规 predicates

PodFitsResources predicate 根据资源可用性(CPU、内存和 GPU 等)决定适合性。节点可以声明其资源容量,然后 pod 可以指定它们所需要的资源。适合性基于请求的资源,而非使用的资源。

{"name" : "PodFitsResources"}
必要常规 predicates

PodFitsHostPorts predicate 决定节点是否有空闲端口用于请求的 pod 端口(不存在端口冲突)。

{"name" : "PodFitsHostPorts"}

HostName predicate 根据 Host 参数以及与主机名称匹配的字符串来确定适合性。

{"name" : "HostName"}

MatchNodeSelector predicate 根据 pod 中定义的节点选择器(nodeSelector)查询来确定适合性。

{"name" : "MatchNodeSelector"}

2.2.3.2. 了解调度程序优先级

优先级是根据偏好对节点进行排序的规则。

可以指定一组自定义优先级来配置调度程序。OpenShift Container Platform 中默认提供一些优先级。也可通过提供某些参数来自定义其他优先级。可将多个优先级合并,并为每个优先级赋予不同的权重来影响优先顺序。

2.2.3.2.1. 静态优先级

静态优先级不使用用户提供的配置参数,但权重除外。权重必须指定,且不能为 0 或负数。

这些是在 openshift-config 项目中的调度程序策略配置映射中指定的。

2.2.3.2.1.1. 默认优先级

默认调度程序策略包括以下优先级。每个优先级函数的权重为 1,但 NodePreferAvoidPodsPriority 除外,它的权重是 10000

NodeAffinityPriority 优先级根据节点关联性调度偏好来排列节点的优先顺序

{"name" : "NodeAffinityPriority", "weight" : 1}

TaintTolerationPriority 优先级为 pod 优先选择那些在节点上具有较少 intolerable(不可容忍)污点的节点。不可容忍的污点是具有 PreferNoSchedule 键的污点。

{"name" : "TaintTolerationPriority", "weight" : 1}

ImageLocalityPriority 优先级优先选择已请求的 pod 容器镜像的节点。

{"name" : "ImageLocalityPriority", "weight" : 1}

SelectorSpreadPriority 优先级查找服务、复制控制器(RC)、复制集(RS)和与 pod 匹配的有状态的设置,然后找到与这些选择器匹配的现有 pod。调度程序优先选择具有较少现有匹配 pod 的节点。然后,它会将 pod 调度到具有与所调度 pod 的选择器匹配的 pod 数量最少的节点上。

{"name" : "SelectorSpreadPriority", "weight" : 1}

InterPodAffinityPriority 计算迭代 weightedPodAffinityTerm 元素,并在节点满足对应的 PodAffinityTerm 时加上权重的总和。总和最高的节点是优先级最高的节点。

{"name" : "InterPodAffinityPriority", "weight" : 1}

LeastRequestedPriority 优先级会优先选择请求资源较少的节点。它计算节点上调度的 pod 所请求的内存和 CPU 百分比,并优先选择可用/剩余容量最高的节点。

{"name" : "LeastRequestedPriority", "weight" : 1}

BalancedResourceAllocation 优先级会优先选择资源使用率均衡的节点。它以占容量比形式计算 CPU 和内存已使用量的差值,并基于两个指标相互接近的程度来优先选择节点。这应该始终与 LeastRequestedPriority 一同使用。

{"name" : "BalancedResourceAllocation", "weight" : 1}

NodePreferAvoidPodsPriority 优先级忽略复制控制器以外的控制器拥有的 pod。

{"name" : "NodePreferAvoidPodsPriority", "weight" : 10000}
2.2.3.2.1.2. 其他静态优先级

OpenShift Container Platform 还支持下列优先级:

如果没有提供优先级配置,则会为所有节点都提供一个权重为 1EqualPriority 优先级。建议您仅在测试环境中使用此优先级。

{"name" : "EqualPriority", "weight" : 1}

MostRequestedPriority 优先级会优先选择具有最多请求资源的节点。它计算节点上调度的 pod 所请求的内存与 CPU 百分比,并根据请求量对容量的平均占比的最大值来排列优先级。

{"name" : "MostRequestedPriority", "weight" : 1}

ServiceSpreadingPriority 优先级通过将属于同一服务的 pod 数量最大化到同一台机器来分散 pod。

{"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1}
2.2.3.2.2. 可配置优先级

您可以在 openshift-config 命名空间中的调度程序策略配置映射中配置这些优先级,以添加可影响优先级工作的标签。

优先级函数的类型由它们所使用的参数来标识。由于它们是可配置的,因此可以组合类型相同(但配置参数不同)的多个优先级,但前提是它们的用户定义名称不同。

有关使用这些优先级的详情,请参考“修改调度程序策略”。

ServiceAntiAffinity 接受一个标签,确保将属于同一服务的 pod 正常地分散到基于标签值的一组节点。它为指定标签值相同的所有节点赋予相同的分数。它将较高的分数给予组内 pod 密度最低的节点。

{
"kind": "Policy",
"apiVersion": "v1",

"priorities":[
    {
        "name":"<name>", 1
        "weight" : 1 2
        "argument":{
            "serviceAntiAffinity":{
                "label": "<label>" 3
                }
           }
       }
   ]
}
1
指定优先级的名称。
2
指定权重。输入非零正数值。
3
指定要匹配的标签。

例如:

{
"kind": "Policy",
"apiVersion": "v1",
"priorities": [
    {
        "name":"RackSpread",
        "weight" : 1,
        "argument": {
            "serviceAntiAffinity": {
                "label": "rack"
                }
           }
       }
   ]
}
注意

在某些情况下,基于自定义标签的 ServiceAntiAffinity 参数不能按预期分散 pod。请参考此红帽解决方案

labelPreference 参数根据指定的标签赋予优先级。如果节点上存在该标签,则该节点被赋予优先级。如果未指定标签,则为没有标签的节点赋予优先级。如果设置了带 labelPreference 参数的多个优先级,则所有优先级都必须具有相同的权重。

{
"kind": "Policy",
"apiVersion": "v1",
"priorities":[
    {
        "name":"<name>", 1
        "weight" : 1 2
        "argument":{
            "labelPreference":{
                "label": "<label>", 3
                "presence": true 4
                }
            }
        }
    ]
}
1
指定优先级的名称。
2
指定权重。输入非零正数值。
3
指定要匹配的标签。
4
指定是否需要该标签,可以是 truefalse

2.2.4. 策略配置示例

如果使用调度程序策略文件进行了指定,则如下配置会指定默认的调度程序配置。

{
"kind": "Policy",
"apiVersion": "v1",
"predicates": [
    {
        "name": "RegionZoneAffinity", 1
        "argument": {
            "serviceAffinity": {  2
              "labels": ["region, zone"]  3
           }
        }
     }
  ],
"priorities": [
    {
        "name":"RackSpread", 4
        "weight" : 1,
        "argument": {
            "serviceAntiAffinity": {  5
                "label": "rack"  6
                }
           }
       }
   ]
}
1
predicate 的名称。
2
predicate 的类型。
3
predicate 的标签。
4
优先级的名称。
5
优先级的类型。
6
优先级的标签。

在下方的所有示例配置中,predicates 和 priorities 函数的列表都已截断,仅包含与指定用例相关的内容。在实践中,完整/有意义的调度程序策略应当包含前文所述的大部分(若非全部)默认 predicates 和 priorities。

以下示例定义了三个拓扑级别,即 region(关联性)-> zone(关联性)-> rack(反关联性):

{
"kind": "Policy",
"apiVersion": "v1",
"predicates": [
    {
        "name": "RegionZoneAffinity",
        "argument": {
            "serviceAffinity": {
              "labels": ["region, zone"]
           }
        }
     }
  ],
"priorities": [
    {
        "name":"RackSpread",
        "weight" : 1,
        "argument": {
            "serviceAntiAffinity": {
                "label": "rack"
                }
           }
       }
   ]
}

以下示例定义了三个拓扑级别,即 city (affinity) → building (anti-affinity) → room (anti-affinity):

{
"kind": "Policy",
"apiVersion": "v1",
"predicates": [
    {
        "name": "CityAffinity",
        "argument": {
            "serviceAffinity": {
              "label": "city"
           }
        }
     }
  ],
"priorities": [
    {
        "name":"BuildingSpread",
        "weight" : 1,
        "argument": {
            "serviceAntiAffinity": {
                "label": "building"
                }
           }
       },
    {
        "name":"RoomSpread",
        "weight" : 1,
        "argument": {
            "serviceAntiAffinity": {
                "label": "room"
                }
           }
       }
   ]
}

以下示例定义了一个策略,以仅使用定义了“region”标签的节点,并且优先选择定义有“zone”标签的节点:

{
"kind": "Policy",
"apiVersion": "v1",
"predicates": [
    {
        "name": "RequireRegion",
        "argument": {
            "labelPreference": {
                "labels": ["region"],
                "presence": true
           }
        }
     }
  ],
"priorities": [
    {
        "name":"ZonePreferred",
        "weight" : 1,
        "argument": {
            "labelPreference": {
                "label": "zone",
                "presence": true
                }
           }
       }
   ]
}

以下示例组合使用静态和可配置的 predicates 和 priorities:

{
"kind": "Policy",
"apiVersion": "v1",
"predicates": [
    {
        "name": "RegionAffinity",
        "argument": {
            "serviceAffinity": {
                "labels": ["region"]
           }
        }
     },
    {
        "name": "RequireRegion",
        "argument": {
            "labelsPresence": {
                "labels": ["region"],
                "presence": true
           }
        }
     },
    {
        "name": "BuildingNodesAvoid",
        "argument": {
            "labelsPresence": {
                "label": "building",
                "presence": false
           }
        }
     },
     {"name" : "PodFitsPorts"},
     {"name" : "MatchNodeSelector"}
     ],
"priorities": [
    {
        "name": "ZoneSpread",
        "weight" : 2,
        "argument": {
            "serviceAntiAffinity":{
                "label": "zone"
                }
           }
       },
    {
        "name":"ZonePreferred",
        "weight" : 1,
        "argument": {
            "labelPreference":{
                "label": "zone",
                "presence": true
                }
           }
       },
    {"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1}
    ]
}

2.3. 使用调度程序配置集调度 pod

您可以将 OpenShift Container Platform 配置为使用调度配置集将 pod 调度到集群内的节点上。

重要

启用调度程序配置集只是一个技术预览功能。技术预览功能不被红帽产品服务等级协议 (SLA) 支持,且可能在功能方面有缺陷。红帽不推荐在生产环境中使用它们。这些技术预览功能可以使用户提早试用新的功能,并有机会在开发阶段提供反馈意见。

有关红帽技术预览功能支持范围的详情,请参阅 https://access.redhat.com/support/offerings/techpreview/

2.3.1. 关于调度程序配置集

您可以指定一个调度程序配置集来控制 pod 如何调度到节点上。

注意

调度程序配置集是配置调度程序策略的替代方法。不要同时设置调度程序策略和调度程序配置集。如果这两个同时设置,调度程序策略将具有优先权。

可用的调度程序配置集如下:

LowNodeUtilization
此配置集尝试在节点间平均分配 pod,以获得每个节点的资源用量较低。这个配置集提供默认的调度程序行为。
HighNodeUtilization
此配置集会尝试将尽量多的 pod 放置到尽量少的节点。这样可最小化节点数,并且每个节点的资源使用率很高。
NoScoring
这是一个低延迟配置集,通过禁用所有分数(score)插件来实现最快的调度周期。这可能会为更快的调度决策提供更好的要求。

2.3.2. 配置调度程序配置集

您可以将调度程序配置为使用调度程序配置集。

注意

不要同时设置调度程序策略和调度程序配置集。如果这两个同时设置,调度程序策略将具有优先权。

先决条件

  • 使用具有 cluster-admin 角色的用户访问集群。

流程

  1. 编辑 Scheduler 对象:

    $ oc edit scheduler cluster
  2. 指定在 spec.profile 字段中使用的配置集:

    apiVersion: config.openshift.io/v1
    kind: Scheduler
    metadata:
      ...
      name: cluster
      resourceVersion: "601"
      selfLink: /apis/config.openshift.io/v1/schedulers/cluster
      uid: b351d6d0-d06f-4a99-a26b-87af62e79f59
    spec:
      mastersSchedulable: false
      policy:
        name: ""
      profile: LowNodeUtilization 1
    1
    设置为 LowNodeUtilizationHighNodeUtilizationNoScoring
  3. 保存文件以使改变生效。

2.4. 使用关联性和反关联性规则相对于其他 pod 放置 pod

关联性是 pod 的一个属性,用于控制它们希望调度到的节点。反关联性是 pod 的一个属性,用于阻止 pod 调度到某个节点上。

在 OpenShift Container Platform 中,可以借助 pod 关联性pod 反关联性来根据其他 pod 上的键/值标签限制 pod 有资格调度到哪些节点。

2.4.1. 了解 pod 关联性

您可以借助 pod 关联性pod 反关联性来根据其他 pod 上的键/值标签限制 pod 有资格调度到哪些节点。

  • 如果新 pod 上的标签选择器与当前 pod 上的标签匹配,pod 关联性可以命令调度程序将新 pod 放置到与其他 pod 相同的节点上。
  • 如果新 pod 上的标签选择器与当前 pod 上的标签匹配,pod 反关联性可以阻止调度程序将新 pod 放置到与具有相同标签的 pod 相同的节点上。

例如,您可以使用关联性规则,在服务内或相对于其他服务中的 pod 来分散或聚拢 pod。如果特定服务的 pod 的性能已知会受到另一服务的 pod 影响,那么您可以利用反关联性规则,防止前一服务的 pod 调度到与后一服务的 pod 相同的节点上。或者,您可以将服务的 pod 分散到不同的节点或可用区间,以减少关联的故障。

pod 关联性规则有两种,即必要规则和偏好规则。

必须满足必要规则,pod 才能调度到节点上。偏好规则指定在满足规则时调度程序会尝试强制执行规则,但不保证一定能强制执行成功。

注意

根据 pod 优先级和抢占设置,调度程序可能无法在不违反关联性要求的前提下为 pod 找到适合的节点。若是如此,pod 可能不会被调度。

要防止这种情况,请仔细配置优先级相同的 pod 的 pod 关联性。

您可以通过 Pod 规格文件配置 pod 关联性/反关联性。您可以指定必要规则或偏好规则,或同时指定这两种规则。如果您同时指定,节点必须首先满足必要规则,然后尝试满足偏好规则。

以下示例显示了配置了 pod 关联性和反关联性的 Pod 规格。

在本例中,pod 关联性规则指明,只有当节点至少有一个已在运行且具有键 security 和值 S1 的标签的 pod 时,pod 才可以调度到这个节点上。pod 反关联性则表示,如果节点已在运行带有键 security 和值 S2.的标签的 pod,则 pod 将偏向于不调度到该节点上。

具有 pod 关联性的 Pod 配置文件示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-affinity
spec:
  affinity:
    podAffinity: 1
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: 2
      - labelSelector:
          matchExpressions:
          - key: security 3
            operator: In 4
            values:
            - S1 5
        topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
  containers:
  - name: with-pod-affinity
    image: docker.io/ocpqe/hello-pod

1
用于配置 pod 关联性的小节。
2
定义必要规则。
3 5
必须匹配键和值(标签)才会应用该规则。
4
运算符表示现有 pod 上的标签和新 pod 规格中 matchExpression 参数的值集合之间的关系。可以是 InNotInExistsDoesNotExist

具有 pod 反关联性的 Pod 配置文件示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-pod-antiaffinity
spec:
  affinity:
    podAntiAffinity: 1
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: 2
      - weight: 100  3
        podAffinityTerm:
          labelSelector:
            matchExpressions:
            - key: security 4
              operator: In 5
              values:
              - S2
          topologyKey: kubernetes.io/hostname
  containers:
  - name: with-pod-affinity
    image: docker.io/ocpqe/hello-pod

1
用于配置 pod 反关联性的小节。
2
定义偏好规则。
3
为偏好规则指定权重。优先选择权重最高的节点。
4
描述用来决定何时应用反关联性规则的 pod 标签。指定标签的键和值。
5
运算符表示现有 pod 上的标签和新 pod 规格中 matchExpression 参数的值集合之间的关系。可以是 InNotInExistsDoesNotExist
注意

如果节点标签在运行时改变,使得不再满足 pod 上的关联性规则,pod 会继续在该节点上运行。

2.4.2. 配置 pod 关联性规则

以下步骤演示了一个简单的双 pod 配置,它创建一个带有某标签的 pod,以及一个使用关联性来允许随着该 pod 一起调度的 pod。

流程

  1. 创建在 Pod spec 中带有特定标签的 pod:

    $ cat team4.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: security-s1
      labels:
        security: S1
    spec:
      containers:
      - name: security-s1
        image: docker.io/ocpqe/hello-pod
  2. 在创建其他 pod 时,按如下所示编辑 Pod 规格:

    1. 使用 podAffinity 小节配置 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 参数或 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 参数:
    2. 指定必须满足的键和值。如果您希望新 pod 与另一个 pod 一起调度,请使用与第一个 pod 上标签相同的 keyvalue 参数。

          podAffinity:
            requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchExpressions:
                - key: security
                  operator: In
                  values:
                  - S1
              topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
    3. 指定一个 operator。运算符可以是 InNotInExistsDoesNotExist。例如,使用运算符 In 来要求节点上存在该标签。
    4. 指定 topologyKey,这是一个预填充的 Kubernetes 标签,供系统用于表示这样的拓扑域。
  3. 创建 pod。

    $ oc create -f <pod-spec>.yaml

2.4.3. 配置 pod 反关联性规则

以下步骤演示了一个简单的双 pod 配置,它创建一个带有某标签的 pod,以及一个使用反关联性偏好规则来尝试阻止随着该 pod 一起调度的 pod。

流程

  1. 创建在 Pod spec 中带有特定标签的 pod:

    $ cat team4.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: security-s2
      labels:
        security: S2
    spec:
      containers:
      - name: security-s2
        image: docker.io/ocpqe/hello-pod
  2. 在创建其他 pod 时,编辑 Pod spec 来设置以下参数:
  3. 使用 podAntiAffinity 小节配置 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 参数或 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 参数:

    1. 为节点指定一个 1 到 100 的权重。优先选择权重最高的节点。
    2. 指定必须满足的键和值。如果您希望新 pod 不与另一个 pod 一起调度,请使用与第一个 pod 上标签相同的 keyvalue 参数。

          podAntiAffinity:
            preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - weight: 100
              podAffinityTerm:
                labelSelector:
                  matchExpressions:
                  - key: security
                    operator: In
                    values:
                    - S2
                topologyKey: kubernetes.io/hostname
    3. 为偏好规则指定一个 1 到 100 的权重。
    4. 指定一个 operator。运算符可以是 InNotInExistsDoesNotExist。例如,使用运算符 In 来要求节点上存在该标签。
  4. 指定 topologyKey,这是一个预填充的 Kubernetes 标签,供系统用于表示这样的拓扑域。
  5. 创建 pod。

    $ oc create -f <pod-spec>.yaml

2.4.4. pod 关联性和反关联性规则示例

以下示例演示了 pod 关联性和 pod 反关联性。

2.4.4.1. Pod 关联性

以下示例演示了具有匹配标签和标签选择器的 pod 的 pod 关联性。

  • pod team4 具有标签 team:4

    $ cat team4.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: team4
      labels:
         team: "4"
    spec:
      containers:
      - name: ocp
        image: docker.io/ocpqe/hello-pod
  • pod team4apodAffinity 下具有标签选择器 team:4

    $ cat pod-team4a.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: team4a
    spec:
      affinity:
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: team
                operator: In
                values:
                - "4"
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
      - name: pod-affinity
        image: docker.io/ocpqe/hello-pod
  • team4a pod 调度到与 team4 pod 相同的节点上。

2.4.4.2. Pod 反关联性

以下示例演示了具有匹配标签和标签选择器的 pod 的 pod 反关联性。

  • pod pod-s1 具有标签 security:s1

    cat pod-s1.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod-s1
      labels:
        security: s1
    spec:
      containers:
      - name: ocp
        image: docker.io/ocpqe/hello-pod
  • pod pod-s2podAntiAffinity 下具有标签选择器 security:s1

    cat pod-s2.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod-s2
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: security
                operator: In
                values:
                - s1
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
      - name: pod-antiaffinity
        image: docker.io/ocpqe/hello-pod
  • pod pod-s2 无法调度到与 pod-s1 相同的节点上。

2.4.4.3. 无匹配标签的 Pod 反关联性

以下示例演示了在没有匹配标签和标签选择器时的 pod 的 pod 关联性。

  • pod pod-s1 具有标签 security:s1

    $ cat pod-s1.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod-s1
      labels:
        security: s1
    spec:
      containers:
      - name: ocp
        image: docker.io/ocpqe/hello-pod
  • pod pod-s2 具有标签选择器 security:s2

    $ cat pod-s2.yaml
    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod-s2
    spec:
      affinity:
        podAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: security
                operator: In
                values:
                - s2
            topologyKey: kubernetes.io/hostname
      containers:
      - name: pod-affinity
        image: docker.io/ocpqe/hello-pod
  • 除非节点上具有带 security:s2 标签的 pod,否则不会调度 pod-s2。如果没有具有该标签的其他 pod,新 pod 会保持在待处理状态:

    输出示例

    NAME      READY     STATUS    RESTARTS   AGE       IP        NODE
    pod-s2    0/1       Pending   0          32s       <none>

2.5. 使用节点关联性规则控制节点上的 pod 放置

关联性是 pod 的一个属性,用于控制它们希望调度到的节点。

在 OpenShift Container Platform 中,节点关联性是由调度程序用来确定 pod 的可放置位置的一组规则。规则是使用节点中的自定义标签和 pod 中指定的选择器进行定义的。

2.5.1. 了解节点关联性

节点关联性允许 pod 指定与可以放置该 pod 的一组节点的关联性。节点对放置没有控制权。

例如,您可以将 pod 配置为仅在具有特定 CPU 或位于特定可用区的节点上运行。

节点关联性规则有两种,即必要规则和偏好规则。

必须满足必要规则,pod 才能调度到节点上。偏好规则指定在满足规则时调度程序会尝试强制执行规则,但不保证一定能强制执行成功。

注意

如果节点标签在运行时改变,使得不再满足 pod 上的节点关联性规则,该 pod 将继续在这个节点上运行。

您可以通过 Pod 规格文件配置节点关联性。您可以指定必要规则或偏好规则,或同时指定这两种规则。如果您同时指定,节点必须首先满足必要规则,然后尝试满足偏好规则。

下例中的 Pod spec 包含一条规则,要求 pod 放置到具有键为 e2e-az-NorthSouth 且值为 e2e-az-Northe2e-az-South 的标签的节点上:

具有节点关联性必要规则的 pod 配置文件示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-node-affinity
spec:
  affinity:
    nodeAffinity: 1
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: 2
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: e2e-az-NorthSouth 3
            operator: In 4
            values:
            - e2e-az-North 5
            - e2e-az-South 6
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: docker.io/ocpqe/hello-pod

1
用于配置节点关联性的小节。
2
定义必要规则。
3 5 6
必须匹配键/值对(标签)才会应用该规则。
4
运算符表示节点上的标签和 Pod 规格中 matchExpression 参数的值集合之间的关系。这个值可以是 InNotInExistsDoesNotExistLtGt

下例中的节点规格包含一条偏好规则,其规定优先为 pod 选择具有键为 e2e-az-EastWest 且值为 e2e-az-Easte2e-az-West 的节点:

具有节点关联性偏好规则的 pod 配置文件示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: with-node-affinity
spec:
  affinity:
    nodeAffinity: 1
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: 2
      - weight: 1 3
        preference:
          matchExpressions:
          - key: e2e-az-EastWest 4
            operator: In 5
            values:
            - e2e-az-East 6
            - e2e-az-West 7
  containers:
  - name: with-node-affinity
    image: docker.io/ocpqe/hello-pod

1
用于配置节点关联性的小节。
2
定义偏好规则。
3
为偏好规则指定权重。优先选择权重最高的节点。
4 6 7
必须匹配键/值对(标签)才会应用该规则。
5
运算符表示节点上的标签和 Pod 规格中 matchExpression 参数的值集合之间的关系。这个值可以是 InNotInExistsDoesNotExistLtGt

没有明确的节点反关联性概念,但使用 NotInDoesNotExist 运算符就能实现这种行为。

注意

如果您在同一 pod 配置中同时使用节点关联性和节点选择器,请注意以下几点:

  • 如果同时配置了 nodeSelectornodeAffinity,则必须满足这两个条件时 pod 才能调度到候选节点。
  • 如果您指定了多个与 nodeAffinity 类型关联的 nodeSelectorTerms,那么其中一个 nodeSelectorTerms 满足时 pod 就能调度到节点上。
  • 如果您指定了多个与 nodeSelectorTerms 关联的 matchExpressions,那么只有所有 matchExpressions 都满足时 pod 才能调度到节点上。

2.5.2. 配置节点关联性必要规则

必须满足必要规则,pod 才能调度到节点上。

流程

以下步骤演示了一个简单的配置,此配置会创建一个节点,以及调度程序要放置到该节点上的 pod。

  1. 使用 oc label node 命令给节点添加标签:

    $ oc label node node1 e2e-az-name=e2e-az1
  2. Pod spec 中,使用 nodeAffinity 小节来配置 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 参数:

    1. 指定必须满足的键和值。如果希望新 pod 调度到您编辑的节点上,请使用与节点中标签相同的 keyvalue 参数。
    2. 指定一个 operator。运算符可以是 InNotInExistsDoesNotExistLtGt。例如,使用运算符 In 来要求节点上存在该标签:

      输出示例

      spec:
        affinity:
          nodeAffinity:
            requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
              nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                - key: e2e-az-name
                  operator: In
                  values:
                  - e2e-az1
                  - e2e-az2

  3. 创建 pod:

    $ oc create -f e2e-az2.yaml

2.5.3. 配置首选的节点关联性规则

偏好规则指定在满足规则时调度程序会尝试强制执行规则,但不保证一定能强制执行成功。

流程

以下步骤演示了一个简单的配置,此配置会创建一个节点,以及调度程序尝试放置到该节点上的 pod。

  1. 使用 oc label node 命令给节点添加标签:

    $ oc label node node1 e2e-az-name=e2e-az3
  2. Pod spec 中,使用 nodeAffinity 小节来配置 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 参数:

    1. 为节点指定一个权重,值为 1 到 100 的数字。优先选择权重最高的节点。
    2. 指定必须满足的键和值。如果希望新 pod 调度到您编辑的节点上,请使用与节点中标签相同的 keyvalue 参数:

      spec:
        affinity:
          nodeAffinity:
            preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - weight: 1
              preference:
                matchExpressions:
                - key: e2e-az-name
                  operator: In
                  values:
                  - e2e-az3
    3. 指定一个 operator。运算符可以是 InNotInExistsDoesNotExistLtGt。例如,使用运算符 In 来要求节点上存在该标签:
  3. 创建 pod。

    $ oc create -f e2e-az3.yaml

2.5.4. 节点关联性规则示例

以下示例演示了节点关联性。

2.5.4.1. 具有匹配标签的节点关联性

以下示例演示了具有匹配标签的节点与 pod 的节点关联性:

  • Node1 节点具有标签 zone:us

    $ oc label node node1 zone=us
  • pod-s1 pod 在节点关联性必要规则下具有 zoneus 键/值对:

    $ cat pod-s1.yaml

    输出示例

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod-s1
    spec:
      containers:
        - image: "docker.io/ocpqe/hello-pod"
          name: hello-pod
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                - key: "zone"
                  operator: In
                  values:
                  - us

  • pod-s1 pod 可以调度到 Node1 上:

    $ oc get pod -o wide

    输出示例

    NAME     READY     STATUS       RESTARTS   AGE      IP      NODE
    pod-s1   1/1       Running      0          4m       IP1     node1

2.5.4.2. 没有匹配标签的节点关联性

以下示例演示了无匹配标签的节点与 pod 的节点关联性:

  • Node1 节点具有标签 zone:emea:

    $ oc label node node1 zone=emea
  • pod-s1 pod 在节点关联性必要规则下具有 zoneus 键/值对:

    $ cat pod-s1.yaml

    输出示例

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod-s1
    spec:
      containers:
        - image: "docker.io/ocpqe/hello-pod"
          name: hello-pod
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
              - matchExpressions:
                - key: "zone"
                  operator: In
                  values:
                  - us

  • pod-s1 pod 无法调度到 Node1 上:

    $ oc describe pod pod-s1

    输出示例

    ...
    
    Events:
     FirstSeen LastSeen Count From              SubObjectPath  Type                Reason
     --------- -------- ----- ----              -------------  --------            ------
     1m        33s      8     default-scheduler Warning        FailedScheduling    No nodes are available that match all of the following predicates:: MatchNodeSelector (1).

2.5.5. 其他资源

如需有关更改节点标签的信息,请参阅了解如何更新节点上的标签

2.6. 将 pod 放置到过量使用的节点

处于过量使用(overcommited)状态时,容器计算资源请求和限制的总和超过系统中可用的资源。过量使用常用于开发环境,因为在这种环境中可以接受以牺牲保障性能来换取功能的情况。

请求和限制可让管理员允许和管理节点上资源的过量使用。调度程序使用请求来调度容器,并提供最低服务保证。限制约束节点上可以消耗的计算资源数量。

2.6.1. 了解过量使用

请求和限制可让管理员允许和管理节点上资源的过量使用。调度程序使用请求来调度容器,并提供最低服务保证。限制约束节点上可以消耗的计算资源数量。

OpenShift Container Platform 管理员可以通过配置主控机(master)来覆盖开发人员容器上设置的请求和限制之间的比率,来控制过量使用的程度并管理节点上的容器密度。与项目一级上的用于指定限制和默认值的 LimitRange 对象一起使用,可以调整容器限制和请求以达到所需的过量使用程度。

注意

如果没有在容器中设定限制,则这些覆盖无效。创建一个带有默认限制(基于每个独立的项目或在项目模板中)的 LimitRange 对象,以确保能够应用覆盖。

在进行这些覆盖后,容器限制和请求必须仍需要满足项目中的 LimitRange 对象的要求。这可能会导致 pod 被禁止的情况。例如,开发人员指定了一个接近最小限制的限制,然后其请求被覆盖为低于最小限制。这个问题在以后会加以解决,但目前而言,请小心地配置此功能和 LimitRange 对象。

2.6.2. 了解节点过量使用

在过量使用的环境中,务必要正确配置节点,以提供最佳的系统行为。

当节点启动时,它会确保为内存管理正确设置内核可微调标识。除非物理内存不足,否则内核应该永不会在内存分配时失败。

为确保这一行为,OpenShift Container Platform 通过将 vm.overcommit_memory 参数设置为 1 来覆盖默认操作系统设置,从而将内核配置为始终过量使用内存。

OpenShift Container Platform 还通过将 vm.panic_on_oom 参数设置为 0,将内核配置为不会在内存不足时崩溃。设置为 0 可告知内核在内存不足 (OOM) 情况下调用 oom_killer,以根据优先级终止进程

您可以通过对节点运行以下命令来查看当前的设置:

$ sysctl -a |grep commit

输出示例

vm.overcommit_memory = 1

$ sysctl -a |grep panic

输出示例

vm.panic_on_oom = 0

注意

节点上应该已设置了上述标记,不需要进一步操作。

您还可以为每个节点执行以下配置:

  • 使用 CPU CFS 配额禁用或强制实施 CPU 限制
  • 为系统进程保留资源
  • 为不同的服务质量等级保留内存

2.7. 使用节点污点控制 pod 放置

通过污点和容限,节点可以控制哪些 pod 应该(或不应该)调度到节点上。

2.7.1. 了解污点和容限

通过使用污点(taint),节点可以拒绝调度 pod,除非 pod 具有匹配的容限(toleration)

您可以通过节点规格(NodeSpec)将污点应用到节点,并通过 Pod 规格(PodSpec)将容限应用到 pod。当您应用污点时,调度程序无法将 pod 放置到该节点上,除非 pod 可以容限该污点。

节点规格中的污点示例

spec:
....
  template:
....
    spec:
      taints:
      - effect: NoExecute
        key: key1
        value: value1
....

Pod 规格中的容限示例

spec:
....
  template:
....
    spec
      tolerations:
      - key: "key1"
        operator: "Equal"
        value: "value1"
        effect: "NoExecute"
        tolerationSeconds: 3600
....

污点与容限由 key、value 和 effect 组成。

表 2.1. 污点和容限组件

参数描述

key

key 是任意字符串,最多 253 个字符。key 必须以字母或数字开头,可以包含字母、数字、连字符、句点和下划线。

value

value 是任意字符串,最多 63 个字符。value 必须以字母或数字开头,可以包含字母、数字、连字符、句点和下划线。

effect

effect 的值包括:

NoSchedule[1]

  • 与污点不匹配的新 pod 不会调度到该节点上。
  • 该节点上现有的 pod 会保留。

PreferNoSchedule

  • 与污点不匹配的新 pod 可以调度到该节点上,但调度程序会尽量不这样调度。
  • 该节点上现有的 pod 会保留。

NoExecute

  • 与污点不匹配的新 pod 无法调度到该节点上。
  • 节点上没有匹配容限的现有 pod 将被移除。

operator

Equal

key/value/effect 参数必须匹配。这是默认值。

Exists

key/effect 参数必须匹配。您必须保留一个空的 value 参数,这将匹配任何值。

  1. 如果向 master 节点添加 NoSchedule 污点,节点必须具有 node-role.kubernetes.io/master=:NoSchedule 污点,默认添加该污点。

    例如:

    apiVersion: v1
    kind: Node
    metadata:
      annotations:
        machine.openshift.io/machine: openshift-machine-api/ci-ln-62s7gtb-f76d1-v8jxv-master-0
        machineconfiguration.openshift.io/currentConfig: rendered-master-cdc1ab7da414629332cc4c3926e6e59c
    ...
    spec:
      taints:
      - effect: NoSchedule
        key: node-role.kubernetes.io/master
    ...

容限与污点匹配:

  • 如果 operator 参数设为 Equal

    • key 参数相同;
    • value 参数相同;
    • effect 参数相同。
  • 如果 operator 参数设为 Exists

    • key 参数相同;
    • effect 参数相同。

OpenShift Container Platform 中内置了以下污点:

  • node.kubernetes.io/not-ready:节点未就绪。这与节点状况 Ready=False 对应。
  • node.kubernetes.io/unreachable:节点无法从节点控制器访问。这与节点状况 Ready=Unknown 对应。
  • node.kubernetes.io/out-of-disk:节点上的可用空间不足,无法添加新 pod。这与节点状况 OutOfDisk=True 对应。
  • node.kubernetes.io/memory-pressure:节点存在内存压力问题。这与节点状况 MemoryPressure=True 对应。
  • node.kubernetes.io/disk-pressure:节点存在磁盘压力问题。这与节点状况 DiskPressure=True 对应。
  • node.kubernetes.io/network-unavailable:节点网络不可用。
  • node.kubernetes.io/unschedulable:节点不可调度。
  • node.cloudprovider.kubernetes.io/uninitialized:当节点控制器通过外部云提供商启动时,在节点上设置这个污点来将其标记为不可用。在云控制器管理器中的某个控制器初始化这个节点后,kubelet 会移除此污点。

2.7.1.1. 了解如何使用容限秒数来延迟 pod 驱除

您可以通过在 Pod 规格或 MachineSet 对象中指定 tolerationSeconds 参数,指定 pod 在被驱除前可以保持与节点绑定的时长。如果将具有 NoExecute effect 的污点添加到节点,则容限污点(包含 tolerationSeconds 参数)的 pod,在此期限内 pod 不会被驱除。

输出示例

spec:
....
  template:
....
    spec
      tolerations:
      - key: "key1"
        operator: "Equal"
        value: "value1"
        effect: "NoExecute"
        tolerationSeconds: 3600

在这里,如果此 pod 正在运行但没有匹配的容限,pod 保持与节点绑定 3600 秒,然后被驱除。如果污点在这个时间之前移除,pod 就不会被驱除。

2.7.1.2. 了解如何使用多个污点

您可以在同一个节点中放入多个污点,并在同一 pod 中放入多个容限。OpenShift Container Platform 按照如下所述处理多个污点和容限:

  1. 处理 pod 具有匹配容限的污点。
  2. 其余的不匹配污点在 pod 上有指示的 effect:

    • 如果至少有一个不匹配污点具有 NoSchedule effect,则 OpenShift Container Platform 无法将 pod 调度到该节点上。
    • 如果没有不匹配污点具有 NoSchedule effect,但至少有一个不匹配污点具有 PreferNoSchedule effect,则 OpenShift Container Platform 尝试不将 pod 调度到该节点上。
    • 如果至少有一个未匹配污点具有 NoExecute effect,OpenShift Container Platform 会将 pod 从该节点驱除(如果它已在该节点上运行),或者不将 pod 调度到该节点上(如果还没有在该节点上运行)。

      • 不容许污点的 Pod 会立即被驱除。
      • 如果 Pod 容许污点而没有在 Pod 规格中指定 tolerationSeconds,则会永久保持绑定。
      • 如果 Pod 容许污点,且指定了 tolerationSeconds,则会在指定的时间里保持绑定。

例如:

  • 向节点添加以下污点:

    $ oc adm taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule
    $ oc adm taint nodes node1 key1=value1:NoExecute
    $ oc adm taint nodes node1 key2=value2:NoSchedule
  • pod 具有以下容限:

    spec:
    ....
      template:
    ....
        spec
          tolerations:
          - key: "key1"
            operator: "Equal"
            value: "value1"
            effect: "NoSchedule"
          - key: "key1"
            operator: "Equal"
            value: "value1"
            effect: "NoExecute"

在本例中,pod 无法调度到节点上,因为没有与第三个污点匹配的容限。如果在添加污点时 pod 已在节点上运行,pod 会继续运行,因为第三个污点是三个污点中 pod 唯一不容许的污点。

2.7.1.3. 了解 pod 调度和节点状况(根据状况保留节点)

Taint Nodes By Condition (默认启用)可自动污点报告状况的节点,如内存压力和磁盘压力。如果某个节点报告一个状况,则添加一个污点,直到状况被清除为止。这些污点具有 NoSchedule effect;即,pod 无法调度到该节点上,除非 pod 有匹配的容限。

在调度 pod 前,调度程序会检查节点上是否有这些污点。如果污点存在,则将 pod 调度到另一个节点。由于调度程序检查的是污点而非实际的节点状况,因此您可以通过添加适当的 pod 容限,将调度程序配置为忽略其中一些节点状况。

为确保向后兼容,守护进程会自动将下列容限添加到所有守护进程中:

  • node.kubernetes.io/memory-pressure
  • node.kubernetes.io/disk-pressure
  • node.kubernetes.io/out-of-disk(仅限关键 pod)
  • node.kubernetes.io/unschedulable(1.10 或更高版本)
  • node.kubernetes.io/network-unavailable(仅限主机网络)

您还可以在守护进程集中添加任意容限。

2.7.1.4. 了解根据状况驱除 pod(基于垃圾的驱除)

Taint-Based Evictions 功能默认是启用的,可以从遇到特定状况(如 not-readyunreachable)的节点驱除 pod。当节点遇到其中一个状况时,OpenShift Container Platform 会自动给节点添加污点,并开始驱除 pod 以及将 pod 重新调度到其他节点。

Taint Based Evictions 具有 NoExecute 效果,不容许污点的 pod 都被立即驱除,容许污点的 pod 不会被驱除,除非 pod 使用 tolerationSeconds 参数。

tolerationSeconds 参数允许您指定 pod 保持与具有节点状况的节点绑定的时长。如果在 tolerationSections 到期后状况仍然存在,则污点会保持在节点上,并且具有匹配容限的 pod 将被驱除。如果状况在 tolerationSeconds 到期前清除,则不会删除具有匹配容限的 pod。

如果使用没有值的 tolerationSeconds 参数,则 pod 不会因为未就绪和不可访问的节点状况而被驱除。

注意

OpenShift Container Platform 会以限速方式驱除 pod,从而防止在主控机从节点分离等情形中发生大量 pod 驱除。

OpenShift Container Platform 会自动为 node.kubernetes.io/not-readynode.kubernetes.io/unreachable 添加容限并设置 tolerationSeconds=300,除非 Pod 配置中指定了其中任一种容限。

spec:
....
  template:
....
    spec
      tolerations:
      - key: node.kubernetes.io/not-ready
        operator: Exists
        effect: NoExecute
        tolerationSeconds: 300 1
      - key: node.kubernetes.io/unreachable
        operator: Exists
        effect: NoExecute
        tolerationSeconds: 300
1
这些容限确保了在默认情况下,pod 在检测到这些节点条件问题中的任何一个时,会保持绑定 5 分钟。

您可以根据需要配置这些容限。例如,如果您有一个具有许多本地状态的应用程序,您可能希望在发生网络分区时让 pod 与节点保持绑定更久一些,以等待分区恢复并避免 pod 驱除行为的发生。

由守护进程集生成的 pod 在创建时会带有以下污点的 NoExecute 容限,且没有 tolerationSeconds:

  • node.kubernetes.io/unreachable
  • node.kubernetes.io/not-ready

因此,守护进程集 pod 不会被驱除。

2.7.1.5. 容限所有污点

您可以通过添加 operator: "Exists" 容限而无需 keyvalue 参数,将节点配置为容许所有污点。具有此容限的 Pod 不会从具有污点的节点中删除。

用于容忍所有污点的Pod 规格

spec:
....
  template:
....
    spec
      tolerations:
      - operator: "Exists"

2.7.2. 添加污点和容限

您可以为 pod 和污点添加容限,以便节点能够控制哪些 pod 应该或不应该调度到节点上。对于现有的 pod 和节点,您应首先将容限添加到 pod,然后将污点添加到节点,以避免在添加容限前从节点上移除 pod。

流程

  1. 通过编辑 Pod spec 使其包含 tolerations 小节来向 pod 添加容限:

    使用 Equal 运算符的 pod 配置文件示例

    spec:
    ....
      template:
    ....
        spec:
          tolerations:
          - key: "key1" 1
            value: "value1"
            operator: "Equal"
            effect: "NoExecute"
            tolerationSeconds: 3600 2

    1
    容限参数,如 Taint 和 toleration 组件表中所述。
    2
    tolerationSeconds 参数指定 pod 在被驱除前可以保持与节点绑定的时长。

    例如:

    使用 Exists 运算符的 pod 配置文件示例

    spec:
    ....
      template:
    ....
        spec:
          tolerations:
          - key: "key1"
            operator: "Exists" 1
            effect: "NoExecute"
            tolerationSeconds: 3600

    1
    Exists 运算符不会接受一个 value

    本例在 node1 上放置一个键为 key1 且值为 value1 的污点,污点效果是 NoExecute

  2. 通过以下命令,使用 Taint 和 toleration 组件表中描述的参数为节点添加污点:

    $ oc adm taint nodes <node_name> <key>=<value>:<effect>

    例如:

    $ oc adm taint nodes node1 key1=value1:NoExecute

    此命令在 node1 上放置一个键为 key1,值为 value1 的污点,其效果是 NoExecute

    注意

    如果向 master 节点添加 NoSchedule 污点,节点必须具有 node-role.kubernetes.io/master=:NoSchedule 污点,默认添加该污点。

    例如:

    apiVersion: v1
    kind: Node
    metadata:
      annotations:
        machine.openshift.io/machine: openshift-machine-api/ci-ln-62s7gtb-f76d1-v8jxv-master-0
        machineconfiguration.openshift.io/currentConfig: rendered-master-cdc1ab7da414629332cc4c3926e6e59c
    ...
    spec:
      taints:
      - effect: NoSchedule
        key: node-role.kubernetes.io/master
    ...

    Pod 上的容限与节点上的污点匹配。具有任一容限的 pod 可以调度到 node1 上。

2.7.2.1. 使用机器集添加污点和容限

您可以使用机器集为节点添加污点。与 MachineSet 对象关联的所有节点都会使用污点更新。容限对由机器集添加的污点的处理方式与直接添加到节点的污点的处理方式相同。

流程

  1. 通过编辑 Pod spec 使其包含 tolerations 小节来向 pod 添加容限:

    使用 Equal 运算符的 pod 配置文件示例

    spec:
    ....
      template:
    ....
        spec:
          tolerations:
          - key: "key1" 1
            value: "value1"
            operator: "Equal"
            effect: "NoExecute"
            tolerationSeconds: 3600 2

    1
    容限参数,如 Taint 和 toleration 组件表中所述。
    2
    tolerationSeconds 参数指定 pod 在被驱除前与节点绑定的时长。

    例如:

    使用 Exists 运算符的 pod 配置文件示例

    spec:
    ....
      template:
    ....
        spec:
          tolerations:
          - key: "key1"
            operator: "Exists"
            effect: "NoExecute"
            tolerationSeconds: 3600

  2. 将污点添加到 MachineSet 对象:

    1. 为您想要污点的节点编辑 MachineSet YAML,也可以创建新 MachineSet 对象:

      $ oc edit machineset <machineset>
    2. 将污点添加到 spec.template.spec 部分:

      节点规格中的污点示例

      spec:
      ....
        template:
      ....
          spec:
            taints:
            - effect: NoExecute
              key: key1
              value: value1
      ....

      本例在节点上放置一个键为 key1,值为 value1 的污点,污点效果是 NoExecute

    3. 将机器缩减为 0:

      $ oc scale --replicas=0 machineset <machineset> -n openshift-machine-api

      等待机器被删除。

    4. 根据需要扩展机器设置:

      $ oc scale --replicas=2 machineset <machineset> -n openshift-machine-api

      等待机器启动。污点添加到与 MachineSet 对象关联的节点上。

2.7.2.2. 使用污点和容限将用户绑定到节点

如果要指定一组节点供特定用户独占使用,为 pod 添加容限。然后,在这些节点中添加对应的污点。具有容限的 pod 被允许使用污点节点,或集群中的任何其他节点。

如果您希望确保 pod 只调度到那些污点节点,还要将标签添加到同一组节点,并为 pod 添加节点关联性,以便 pod 只能调度到具有该标签的节点。

流程

配置节点以使用户只能使用该节点:

  1. 为这些节点添加对应的污点:

    例如:

    $ oc adm taint nodes node1 dedicated=groupName:NoSchedule
  2. 通过编写自定义准入控制器,为 pod 添加容限。

2.7.2.3. 使用污点和容限控制具有特殊硬件的节点

如果集群中有少量节点具有特殊的硬件,您可以使用污点和容限让不需要特殊硬件的 pod 与这些节点保持距离,从而将这些节点保留给那些确实需要特殊硬件的 pod。您还可以要求需要特殊硬件的 pod 使用特定的节点。

您可以将容限添加到需要特殊硬件并污点具有特殊硬件的节点的 pod 中。

流程

确保为特定 pod 保留具有特殊硬件的节点:

  1. 为需要特殊硬件的 pod 添加容限。

    例如:

    spec:
    ....
      template:
    ....
        spec:
          tolerations:
          - key: "disktype"
            value: "ssd"
            operator: "Equal"
            effect: "NoSchedule"
            tolerationSeconds: 3600
  2. 使用以下命令之一,给拥有特殊硬件的节点添加污点:

    $ oc adm taint nodes <node-name> disktype=ssd:NoSchedule

    或者:

    $ oc adm taint nodes <node-name> disktype=ssd:PreferNoSchedule

2.7.3. 删除污点和容限

您可以根据需要,从节点移除污点并从 pod 移除容限。您应首先将容限添加到 pod,然后将污点添加到节点,以避免在添加容限前从节点上移除 pod。

流程

移除污点和容限:

  1. 从节点移除污点:

    $ oc adm taint nodes <node-name> <key>-

    例如:

    $ oc adm taint nodes ip-10-0-132-248.ec2.internal key1-

    输出示例

    node/ip-10-0-132-248.ec2.internal untainted

  2. 要从 pod 移除某一容限,请编辑 Pod 规格来移除该容限:

    spec:
    ....
      template:
    ....
        spec:
          tolerations:
          - key: "key2"
            operator: "Exists"
            effect: "NoExecute"
            tolerationSeconds: 3600

2.8. 使用节点选择器将 pod 放置到特定节点

节点选择器指定一个键/值对映射,该映射使用 pod 中指定的自定义标签和选择器定义。

要使 pod 有资格在节点上运行,pod 必须具有与节点上标签相同的键值节点选择器。

2.8.1. 关于节点选择器

您可以使用节点上的 pod 和标签上的节点选择器来控制 pod 的调度位置。使用节点选择器时,OpenShift Container Platform 会将 pod 调度到包含匹配标签的节点。

您可以使用节点选择器将特定的 pod 放置到特定的节点上,集群范围节点选择器将新 pod 放置到集群中的任何特定节点上,以及项目节点选择器,将新 pod 放置到特定的节点上。

例如,作为集群管理员,您可以创建一个基础架构,应用程序开发人员可以通过在创建的每个 pod 中包括节点选择器,将 pod 部署到最接近其地理位置的节点。在本例中,集群由五个数据中心组成,分布在两个区域。在美国,将节点标记为 us-eastus-centralus-west。在亚太地区(APAC),将节点标记为 apac-eastapac-west。开发人员可在其创建的 pod 中添加节点选择器,以确保 pod 调度到这些节点上。

如果 Pod 对象包含节点选择器,但没有节点具有匹配的标签,则不会调度 pod。

重要

如果您在同一 pod 配置中使用节点选择器和节点关联性,则以下规则控制 pod 放置到节点上:

  • 如果同时配置了 nodeSelectornodeAffinity,则必须满足这两个条件时 pod 才能调度到候选节点。
  • 如果您指定了多个与 nodeAffinity 类型关联的 nodeSelectorTerms,那么其中一个 nodeSelectorTerms 满足时 pod 就能调度到节点上。
  • 如果您指定了多个与 nodeSelectorTerms 关联的 matchExpressions,那么只有所有 matchExpressions 都满足时 pod 才能调度到节点上。
特定 pod 和节点上的节点选择器

您可以使用节点选择器和标签控制特定 pod 调度到哪些节点上。

要使用节点选择器和标签,首先标记节点以避免 pod 被取消调度,然后将节点选择器添加到 pod。

注意

您不能直接将节点选择器添加到现有调度的 pod 中。您必须标记控制 pod 的对象,如部署配置。

例如,以下 Node 对象具有 region: east 标签:

带有标识的 Node 对象示例

kind: Node
apiVersion: v1
metadata:
  name: ip-10-0-131-14.ec2.internal
  selfLink: /api/v1/nodes/ip-10-0-131-14.ec2.internal
  uid: 7bc2580a-8b8e-11e9-8e01-021ab4174c74
  resourceVersion: '478704'
  creationTimestamp: '2019-06-10T14:46:08Z'
  labels:
    beta.kubernetes.io/os: linux
    failure-domain.beta.kubernetes.io/zone: us-east-1a
    node.openshift.io/os_version: '4.5'
    node-role.kubernetes.io/worker: ''
    failure-domain.beta.kubernetes.io/region: us-east-1
    node.openshift.io/os_id: rhcos
    beta.kubernetes.io/instance-type: m4.large
    kubernetes.io/hostname: ip-10-0-131-14
    beta.kubernetes.io/arch: amd64
    region: east 1

1
与 pod 节点选择器匹配的标签。

pod 具有 type: user-node,region: east 节点选择器:

使用节点选择器的 Pod 对象示例

apiVersion: v1
kind: Pod

....

spec:
  nodeSelector: 1
    region: east
    type: user-node

1
与节点标签匹配的节点选择器。

使用示例 pod 规格创建 pod 时,它可以调度到示例节点上。

默认集群范围节点选择器

使用默认集群范围节点选择器时,如果您在集群中创建 pod,OpenShift Container Platform 会将默认节点选择器添加到 pod,并将该 pod 调度到具有匹配标签的节点。

例如,以下 Scheduler 对象具有默认的集群范围的 region=easttype=user-node 节点选择器:

Scheduler Operator 自定义资源示例

apiVersion: config.openshift.io/v1
kind: Scheduler
metadata:
  name: cluster
...

spec:
  defaultNodeSelector: type=user-node,region=east
...

集群中的节点具有 type=user-node,region=east 标签:

Node 对象示例

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  name: ci-ln-qg1il3k-f76d1-hlmhl-worker-b-df2s4
...
  labels:
    region: east
    type: user-node
...

使用节点选择器的 Pod 对象示例

apiVersion: v1
kind: Pod
...

spec:
  nodeSelector:
    region: east
...

当您使用示例集群中的 pod spec 创建 pod 时,该 pod 会使用集群范围节点选择器创建,并调度到标记的节点:

在标记的节点上带有 pod 的 pod 列表示例

NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE                                       NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-s1   1/1     Running   0          20s   10.131.2.6   ci-ln-qg1il3k-f76d1-hlmhl-worker-b-df2s4   <none>           <none>

注意

如果您在其中创建 pod 的项目具有项目节点选择器,则该选择器优先于集群范围节点选择器。如果 pod 没有项目节点选择器,则 pod 不会被创建或调度。

项目节点选择器

使用项目节点选择器时,如果您在此项目中创建 pod,OpenShift Container Platform 会将节点选择器添加到 pod,并将 pod 调度到具有匹配标签的节点。如果存在集群范围默认节点选择器,则以项目节点选择器为准。

例如,以下项目具有 region=east 节点选择器:

Namespace 对象示例

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:
  name: east-region
  annotations:
    openshift.io/node-selector: "region=east"
...

以下节点具有 type=user-node,region=east 标签:

Node 对象示例

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  name: ci-ln-qg1il3k-f76d1-hlmhl-worker-b-df2s4
...
  labels:
    region: east
    type: user-node
...

当您使用本例项目中的示例 pod 规格创建 pod 时,pod 会使用项目节点选择器创建,并调度到标记的节点:

Pod 对象示例

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  namespace: east-region
...
spec:
  nodeSelector:
    region: east
    type: user-node
...

在标记的节点上带有 pod 的 pod 列表示例

NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE   IP           NODE                                       NOMINATED NODE   READINESS GATES
pod-s1   1/1     Running   0          20s   10.131.2.6   ci-ln-qg1il3k-f76d1-hlmhl-worker-b-df2s4   <none>           <none>

如果 pod 包含不同的节点选择器,则项目中的 pod 不会被创建或调度。例如,如果您将以下 Pod 部署到示例项目中,则不会创建它:

带有无效节点选择器的 Pod 对象示例

apiVersion: v1
kind: Pod
...

spec:
  nodeSelector:
    region: west

....

2.8.2. 使用节点选择器控制 pod 放置

您可以使用节点上的 pod 和标签上的节点选择器来控制 pod 的调度位置。使用节点选择器时,OpenShift Container Platform 会将 pod 调度到包含匹配标签的节点。

您可为节点、机器集或机器配置添加标签。将标签添加到机器集可确保节点或机器停机时,新节点具有标签。如果节点或机器停机,添加到节点或机器配置的标签不会保留。

要将节点选择器添加到现有 pod 中,将节点选择器添加到该 pod 的控制对象中,如 ReplicaSet 对象、DaemonSet 对象、StatefulSet 对象、Deployment 对象或 DeploymentConfig 对象。任何属于该控制对象的现有 pod 都会在具有匹配标签的节点上重新创建。如果要创建新 pod,可以将节点选择器直接添加到 Pod 规格中。

注意

您不能直接将节点选择器添加到现有调度的 pod 中。

先决条件

要将节点选择器添加到现有 pod 中,请确定该 pod 的控制对象。例如, router-default-66d5cf9464-m2g75 pod 由 router-default-66d5cf9464 副本集控制:

$ oc describe pod router-default-66d5cf9464-7pwkc

Name:               router-default-66d5cf9464-7pwkc
Namespace:          openshift-ingress

....

Controlled By:      ReplicaSet/router-default-66d5cf9464

Web 控制台在 pod YAML 的 ownerReferences 下列出控制对象:

  ownerReferences:
    - apiVersion: apps/v1
      kind: ReplicaSet
      name: router-default-66d5cf9464
      uid: d81dd094-da26-11e9-a48a-128e7edf0312
      controller: true
      blockOwnerDeletion: true

流程

  1. 通过使用机器集或直接编辑节点,为节点添加标签:

    • 在创建节点时,使用 MachineSet 对象向由机器集管理的节点添加标签:

      1. 运行以下命令,将标签添加到 MachineSet 对象中:

        $ oc patch MachineSet <name> --type='json' -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/metadata/labels", "value":{"<key>"="<value>","<key>"="<value>"}}]'  -n openshift-machine-api

        例如:

        $ oc patch MachineSet abc612-msrtw-worker-us-east-1c  --type='json' -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/metadata/labels", "value":{"type":"user-node","region":"east"}}]'  -n openshift-machine-api
      2. 使用 oc edit 命令验证标签是否已添加到 MachineSet 对象中:

        例如:

        $ oc edit MachineSet abc612-msrtw-worker-us-east-1c -n openshift-machine-api

        MachineSet 对象示例

        apiVersion: machine.openshift.io/v1beta1
        kind: MachineSet
        
        ....
        
        spec:
        ...
          template:
            metadata:
        ...
            spec:
              metadata:
                labels:
                  region: east
                  type: user-node
        ....
    • 直接向节点添加标签:

      1. 为节点编辑 Node 对象:

        $ oc label nodes <name> <key>=<value>

        例如,若要为以下节点添加标签:

        $ oc label nodes ip-10-0-142-25.ec2.internal type=user-node region=east
      2. 验证标签是否已添加到节点:

        $ oc get nodes -l type=user-node,region=east

        输出示例

        NAME                          STATUS   ROLES    AGE   VERSION
        ip-10-0-142-25.ec2.internal   Ready    worker   17m   v1.18.3+002a51f

  2. 将匹配的节点选择器添加到 pod:

    • 要将节点选择器添加到现有和未来的 pod,请向 pod 的控制对象添加节点选择器:

      带有标签的 ReplicaSet 对象示例

      kind: ReplicaSet
      
      ....
      
      spec:
      
      ....
      
        template:
          metadata:
            creationTimestamp: null
            labels:
              ingresscontroller.operator.openshift.io/deployment-ingresscontroller: default
              pod-template-hash: 66d5cf9464
          spec:
            nodeSelector:
              beta.kubernetes.io/os: linux
              node-role.kubernetes.io/worker: ''
              type: user-node 1

      1
      添加节点选择器。
    • 要将节点选择器添加到一个特定的新 pod,直接将选择器添加到 Pod 对象中:

      使用节点选择器的 Pod 对象示例

      apiVersion: v1
      kind: Pod
      
      ....
      
      spec:
        nodeSelector:
          region: east
          type: user-node

      注意

      您不能直接将节点选择器添加到现有调度的 pod 中。

2.8.3. 创建默认的集群范围节点选择器

您可以组合使用 pod 上的默认集群范围节点选择器和节点上的标签,将集群中创建的所有 pod 限制到特定节点。

使用集群范围节点选择器时,如果您在集群中创建 pod,OpenShift Container Platform 会将默认节点选择器添加到 pod,并将该 pod 调度到具有匹配标签的节点。

您可以通过编辑调度程序 Operator 自定义资源(CR)来配置集群范围节点选择器。您可为节点、机器集或机器配置添加标签。将标签添加到机器集可确保节点或机器停机时,新节点具有标签。如果节点或机器停机,添加到节点或机器配置的标签不会保留。

注意

您可以向 pod 添加额外的键/值对。但是,您无法为一个默认的键添加不同的值。

流程

添加默认的集群范围节点选择器:

  1. 编辑调度程序 Operator CR 以添加默认的集群范围节点选择器:

    $ oc edit scheduler cluster

    使用节点选择器的调度程序 Operator CR 示例

    apiVersion: config.openshift.io/v1
    kind: Scheduler
    metadata:
      name: cluster
    ...
    
    spec:
      defaultNodeSelector: type=user-node,region=east 1
      mastersSchedulable: false
      policy:
        name: ""

    1
    使用适当的 <key>:<value> 对添加节点选择器。

    完成此更改后,请等待重新部署 openshift-kube-apiserver 项目中的 pod。这可能需要几分钟。只有重新部署 pod 后,默认的集群范围节点选择器才会生效。

  2. 通过使用机器集或直接编辑节点,为节点添加标签:

    • 在创建节点时,使用机器集向由机器集管理的节点添加标签:

      1. 运行以下命令,将标签添加到 MachineSet 对象中:

        $ oc patch MachineSet <name> --type='json' -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/metadata/labels", "value":{"<key>"="<value>","<key>"="<value>"}}]'  -n openshift-machine-api 1
        1
        为每个标识添加 <key>/<value> 对。

        例如:

        $ oc patch MachineSet ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c --type='json' -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/metadata/labels", "value":{"type":"user-node","region":"east"}}]'  -n openshift-machine-api
      2. 使用 oc edit 命令验证标签是否已添加到 MachineSet 对象中:

        例如:

        $ oc edit MachineSet ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c -n openshift-machine-api

        输出示例

        apiVersion: machine.openshift.io/v1beta1
        kind: MachineSet
        metadata:
        ...
        spec:
        ...
          template:
            metadata:
        ...
            spec:
              metadata:
                labels:
                  region: east
                  type: user-node

      3. 通过缩减至 0 并扩展节点来重新部署与该机器集关联的节点:

        例如:

        $ oc scale --replicas=0 MachineSet ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c -n openshift-machine-api
        $ oc scale --replicas=1 MachineSet ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c -n openshift-machine-api
      4. 当节点就绪并可用时,使用 oc get 命令验证该标签是否已添加到节点:

        $ oc get nodes -l <key>=<value>

        例如:

        $ oc get nodes -l type=user-node

        输出示例

        NAME                                       STATUS   ROLES    AGE   VERSION
        ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c-vmqzp   Ready    worker   61s   v1.18.3+002a51f

    • 直接向节点添加标签:

      1. 为节点编辑 Node 对象:

        $ oc label nodes <name> <key>=<value>

        例如,若要为以下节点添加标签:

        $ oc label nodes ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-b-tgq49 type=user-node region=east
      2. 使用 oc get 命令验证标签是否已添加到节点:

        $ oc get nodes -l <key>=<value>,<key>=<value>

        例如:

        $ oc get nodes -l type=user-node,region=east

        输出示例

        NAME                                       STATUS   ROLES    AGE   VERSION
        ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-b-tgq49   Ready    worker   17m   v1.18.3+002a51f

2.8.4. 创建项目范围节点选择器

您可以组合使用项目中的节点选择器和节点上的标签,将该项目中创建的所有 pod 限制到标记的节点。

当您在这个项目中创建 pod 时,OpenShift Container Platform 会将节点选择器添加到项目中 pod,并将 pod 调度到项目中具有匹配标签的节点。如果存在集群范围默认节点选择器,则以项目节点选择器为准。

您可以通过编辑 Namespace 对象来向项目添加节点选择器,以添加 openshift.io/node-selector 参数。您可为节点、机器集或机器配置添加标签。将标签添加到机器集可确保节点或机器停机时,新节点具有标签。如果节点或机器停机,添加到节点或机器配置的标签不会保留。

如果 Pod 对象包含节点选择器,则不会调度 pod,但没有项目具有匹配的节点选择器。从该 spec 创建 pod 时,您收到类似以下消息的错误:

错误信息示例

Error from server (Forbidden): error when creating "pod.yaml": pods "pod-4" is forbidden: pod node label selector conflicts with its project node label selector

注意

您可以向 pod 添加额外的键/值对。但是,您无法为一个项目键添加其他值。

流程

添加默认项目节点选择器:

  1. 创建项目或编辑现有项目以添加 openshift.io/node-selector 参数:

    $ oc edit project <name>

    输出示例

    apiVersion: v1
    kind: Project
    metadata:
      annotations:
        openshift.io/node-selector: "type=user-node,region=east" 1
        openshift.io/sa.scc.mcs: s0:c17,c14
        openshift.io/sa.scc.supplemental-groups: 1000300000/10000
        openshift.io/sa.scc.uid-range: 1000300000/10000
      creationTimestamp: 2019-06-10T14:39:45Z
      labels:
        openshift.io/run-level: "0"
      name: demo
      resourceVersion: "401885"
      selfLink: /api/v1/namespaces/openshift-kube-apiserver
      uid: 96ecc54b-8b8d-11e9-9f54-0a9ae641edd0
    spec:
      finalizers:
      - kubernetes
    status:
      phase: Active

    1
    使用适当的 <key>:<value> 对添加 openshift.io/node-selector
  2. 通过使用机器集或直接编辑节点,为节点添加标签:

    • 在创建节点时,使用 MachineSet 对象向由机器集管理的节点添加标签:

      1. 运行以下命令,将标签添加到 MachineSet 对象中:

        $ oc patch MachineSet <name> --type='json' -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/metadata/labels", "value":{"<key>"="<value>","<key>"="<value>"}}]'  -n openshift-machine-api

        例如:

        $ oc patch MachineSet ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c --type='json' -p='[{"op":"add","path":"/spec/template/spec/metadata/labels", "value":{"type":"user-node","region":"east"}}]'  -n openshift-machine-api
      2. 使用 oc edit 命令验证标签是否已添加到 MachineSet 对象中:

        例如:

        $ oc edit MachineSet ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c -n openshift-machine-api

        输出示例

        apiVersion: machine.openshift.io/v1beta1
        kind: MachineSet
        metadata:
        ...
        spec:
        ...
          template:
            metadata:
        ...
            spec:
              metadata:
                labels:
                  region: east
                  type: user-node

      3. 重新部署与该机器集关联的节点:

        例如:

        $ oc scale --replicas=0 MachineSet ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c -n openshift-machine-api
        $ oc scale --replicas=1 MachineSet ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c -n openshift-machine-api
      4. 当节点就绪并可用时,使用 oc get 命令验证该标签是否已添加到节点:

        $ oc get nodes -l <key>=<value>

        例如:

        $ oc get nodes -l type=user-node,region=east

        输出示例

        NAME                                       STATUS   ROLES    AGE   VERSION
        ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c-vmqzp   Ready    worker   61s   v1.18.3+002a51f

    • 直接向节点添加标签:

      1. 编辑 Node 对象以添加标签:

        $ oc label <resource> <name> <key>=<value>

        例如,若要为以下节点添加标签:

        $ oc label nodes ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-c-tgq49 type=user-node region=east
      2. 使用 oc get 命令验证标签是否已添加到 Node 对象中:

        $ oc get nodes -l <key>=<value>

        例如:

        $ oc get nodes -l type=user-node,region=east

        输出示例

        NAME                                       STATUS   ROLES    AGE   VERSION
        ci-ln-l8nry52-f76d1-hl7m7-worker-b-tgq49   Ready    worker   17m   v1.18.3+002a51f

2.9. 使用 pod 拓扑分布限制控制 pod 放置

您可以使用 pod 拓扑分布约束来控制 pod 在节点、区、区域或其他用户定义的拓扑域间的放置。

2.9.1. 关于 pod 拓扑分布限制

通过使用 pod 拓扑分布约束,您可以对故障域中的 pod 分布提供精细的控制,以帮助实现高可用性和更有效的资源使用。

OpenShift Container Platform 管理员可以标记节点以提供拓扑信息,如区域、区、节点或其他用户定义域。在节点上设置了这些标签后,用户才能定义 pod 拓扑分布约束,以控制 pod 在这些拓扑域中的放置。

您可以指定哪些 pod 要分组在一起,它们分散到哪些拓扑域以及可以接受的基点。只有同一命名空间中的 pod 在因为约束而分散时才会被匹配和分组。

2.9.2. 配置 pod 拓扑分布限制

以下步骤演示了如何配置 pod 拓扑扩展约束,以根据区分配与指定标签匹配的 pod。

您可以指定多个 pod 拓扑分散约束,但您必须确保它们不会相互冲突。必须满足所有 pod 拓扑分布约束才能放置 pod。

先决条件

  • 集群管理员已将所需的标签添加到节点。

流程

  1. 创建 Pod spec 并指定 pod 拓扑分散约束:

    pod-spec.yaml 文件示例

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: my-pod
      labels:
        foo: bar
    spec:
      topologySpreadConstraints:
      - maxSkew: 1 1
        topologyKey: topology.kubernetes.io/zone 2
        whenUnsatisfiable: DoNotSchedule 3
        labelSelector: 4
          matchLabels:
            foo: bar 5
      containers:
      - image: "docker.io/ocpqe/hello-pod"
        name: hello-pod

    1
    两个拓扑域间的 pod 数量的最大差别。默认为 1,您不能指定 0 值。
    2
    节点标签的密钥。具有此键和相同值的节点被视为在同一拓扑中。
    3
    如果不满足分布式约束,如何处理 pod。默认为 DoNotSchedule,它会告诉调度程序不要调度 pod。设置为 ScheduleAnyway,它仍然会调度 pod,但调度程序会优先考虑 skew 的根据情况以使集群不要出现不平衡的情况。
    4
    匹配此标签选择器的 Pod 在分发时被计算并识别为组,以满足约束要求。确保指定标签选择器,否则就无法匹配 pod。
    5
    如果您希望以后正确计数此 Pod 规格,请确保此 Pod spec 也会设置其标签选择器来匹配这个标签选择器。
  2. 创建 pod:

    $ oc create -f pod-spec.yaml

2.9.3. pod 拓扑分布限制示例

以下示例演示了 pod 拓扑分散约束配置。

2.9.3.1. 单个 pod 拓扑分布约束示例

Pod spec 示例定义了一个 pod 拓扑分散约束。它与标记为 foo:bar 的 pod 匹配,在区间分布,指定 skew 1,并在不满足这些要求时不调度 pod。

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-pod
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: topology.kubernetes.io/zone
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - image: "docker.io/ocpqe/hello-pod"
    name: hello-pod

2.9.3.2. 多个 pod 拓扑分布约束示例

Pod spec 示例定义了两个 pod 拓扑分布限制。标签为 foo:bar 的 pod 上的匹配,指定为 skew 1,并在不满足这些要求时不调度 pod。

第一个限制基于用户定义的标签 node 发布 pod,第二个约束根据用户定义的标签 rack 分发 pod。调度 pod 必须满足这两个限制。

kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
  name: my-pod-2
  labels:
    foo: bar
spec:
  topologySpreadConstraints:
  - maxSkew: 1
    topologyKey: node
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  - maxSkew: 1
    topologyKey: rack
    whenUnsatisfiable: DoNotSchedule
    labelSelector:
      matchLabels:
        foo: bar
  containers:
  - image: "docker.io/ocpqe/hello-pod"
    name: hello-pod

2.9.4. 其他资源

2.10. 使用 descheduler 驱除 pod

调度程序(scheduler)被用来决定最适合托管新 pod 的节点,而 descheduler 可以用来驱除正在运行的 pod,从而使 pod 能够重新调度到更合适的节点上。

2.10.1. 关于 descheduler

您可以使用 descheduler 根据特定策略驱除 pod,以便可将 pod 重新调度到更合适的节点上。

descheduler 适合于在以下情况下 处理运行的 pod:

  • 节点使用不足或过度使用。
  • Pod 和节点关联性要求(如污点或标签)已更改,并且原始的调度不再适合于某些节点。
  • 节点失败需要移动 pod。
  • 集群中添加了新节点。
  • Pod 重启的次数太多。
重要

descheduler 不调度被驱除的 pod。调度被驱除 pod 的任务由调度程序(scheduler)执行。

当 descheduler 决定从节点驱除 pod 时,它会使用以下机制:

  • openshift-*kube-system 命名空间中的 Pod 不会被驱除。
  • priorityClassName 被设置为 system-cluster-criticalsystem-node-critical 的关键 pod 不会被驱除。
  • 不属于复制控制器、副本集、部署或作业一部分的静态、镜像或独立 pod 不会被驱除,因为这些 pod 不会被重新创建。
  • 与守护进程集关联的 pod 不会被驱除。
  • 具有本地存储的 Pod 不会被驱除。
  • BestEffort pod 会在 Burstable 和 Guaranteed pod 之前被驱除。
  • 具有 descheduler.alpha.kubernetes.io/evict 注解的所有 pod 类型都可以被驱除。此注解用于覆盖防止驱除的检查,用户可以选择驱除哪些 pod。用户应该知道如何创建 pod 以及是否重新创建 pod。
  • 对于受 Pod Disruption Budget (PDB) 限制的 pod,如果进行 deschedule 会违反 Pod disruption budget (PDB),则 pod 不会被驱除。通过使用驱除子资源来处理 PDB 来驱除 pod 。

2.10.2. Descheduler 配置集

以下 descheduler 配置集可用:

AffinityAndTaints

此配置集驱除违反了 pod 间的反关联性、节点关联性和节点污点的 pod。

它启用了以下策略:

  • RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity:删除违反了 pod 间的反关联性的 pod。
  • RemovePodsViolatingNodeAffinity:移除违反了节点关联性的 pod。
  • RemovePodsViolatingNodeTaints:移除违反了节点上的 NoSchedule 污点的 pod。

    移除具有节点关联性类型 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution的 pod。

TopologyAndDuplicates

此配置集会驱除 pod 以努力在节点间平均分配类似的 pod 或相同拓扑域的 pod。

它启用了以下策略:

  • RemovePodsViolatingTopologySpreadConstraint:找到未平衡的拓扑域,并在 DoNotSchedule 约束被违反时尝试从较大的 pod 驱除 pod。
  • RemoveDuplicates:确保只有一个 pod 与同一节点上运行的副本集、复制控制器、部署或作业相关联。如果存在多个重复的 pod,则这些重复的 pod 会被驱除以更好地在集群中的 pod 分布。
LifecycleAndUtilization

此配置集驱除长时间运行的 pod,并平衡节点之间的资源使用情况。

它启用了以下策略:

  • RemovePodsHavingTooManyRestarts:删除重启了多次的 pod。

    重启超过 100 次的 Pod 会被移除。这包括初始容器的重启。

  • LowNodeUtilization:查找使用率不足的节点,并在可能的情况下从其他过度使用的节点中驱除 pod,以希望这些被驱除的 pod 可以在使用率低的节点上被重新创建。

    如果节点的用量低于 20%(CPU、内存和 pod 的数量),则该节点将被视为使用率不足。

    如果节点的用量超过 50%(CPU、内存和 pod 的数量),则该节点将被视为过量使用。

  • PodLifeTime:驱除太老的 pod。

    移除时间超过 24 小时的 Pod。

2.10.3. 安装 descheduler

在默认情况下,不提供 descheduler。要启用 descheduler,您必须从 OperatorHub 安装 Kube Descheduler Operator,并启用一个或多个 descheduler 配置集。

先决条件

  • 必须具有集群管理员权限。
  • 访问 OpenShift Container Platform Web 控制台。

流程

  1. 登陆到 OpenShift Container Platform Web 控制台。
  2. 为 Kube Descheduler Operator 创建所需的命名空间。

    1. 进行 AdministrationNamespaces,点 Create Namespace
    2. Name 字段中输入 openshift-kube-descheduler-operator,点 Create
  3. 安装 Kube Descheduler Operator。

    1. 进入 OperatorsOperatorHub
    2. 在过滤框中输入 Kube Descheduler Operator
    3. 选择 Kube Descheduler Operator 并点 Install
    4. Install Operator 页面中,选择 A specific namespace on the cluster。从下拉菜单中选择 openshift-kube-descheduler-operator
    5. Update ChannelApproval Strategy 的值调整为所需的值。
    6. 点击 Install
  4. 创建 descheduler 实例。

    1. OperatorsInstalled Operators 页面中,点 Kube Descheduler Operator
    2. 选择 Kube Descheduler 标签页并点 Create KubeDescheduler
    3. 根据需要编辑设置并点 Create

现在,您可以为 descheduler 配置配置集。如果您在从 web 控制台创建 descheduler 实例时没有调整配置集,则默认启用 AffinityAndTaints 配置集。

2.10.4. 配置 descheduler 配置集

您可以配置 descheduler 使用哪些配置集来驱除 pod。

先决条件

  • 集群管理员特权

流程

  1. 编辑 KubeDescheduler 对象:

    $ oc edit kubedeschedulers.operator.openshift.io cluster -n openshift-kube-descheduler-operator
  2. spec.profiles 部分指定一个或多个配置集。

    apiVersion: operator.openshift.io/v1beta1
    kind: KubeDescheduler
    metadata:
      name: cluster
      namespace: openshift-kube-descheduler-operator
    spec:
      deschedulingIntervalSeconds: 3600
      logLevel: Normal
      managementState: Managed
      operatorLogLevel: Normal
      profiles:
      - AffinityAndTaints       1
      - TopologyAndDuplicates   2
      - LifecycleAndUtilization 3
    1
    启用 AffinityAndTaints 配置集,它会驱除违反了 pod 间的反关联性、节点关联性和节点污点的 pod。
    2
    启用 TopologyAndDuplicates 配置集,它会驱除 pod,以便在节点间平均分配类似的 pod 或相同拓扑域的 pod。
    3
    启用 LifecycleAndUtilization 配置集,用于驱除长时间运行的 pod,并平衡节点之间的资源使用量。

    您可以启用多个配置集 ; 指定配置集的顺序并不重要。

  3. 保存文件以使改变生效。

2.10.5. 配置 descheduler 间隔

您可以配置 descheduler 运行之间的时间长度。默认为 3600 秒(一小时)。

先决条件

  • 集群管理员特权

流程

  1. 编辑 KubeDescheduler 对象:

    $ oc edit kubedeschedulers.operator.openshift.io cluster -n openshift-kube-descheduler-operator
  2. deschedulingIntervalSeconds 字段更新为所需的值:

    apiVersion: operator.openshift.io/v1beta1
    kind: KubeDescheduler
    metadata:
      name: cluster
      namespace: openshift-kube-descheduler-operator
    spec:
      deschedulingIntervalSeconds: 3600 1
    ...
    1
    设置 descheduler 运行间隔的秒数。如果设为 0,则 descheduler 会运行一次并退出。
  3. 保存文件以使改变生效。

2.10.6. 卸载 descheduler

您可以通过删除 descheduler 实例并卸载 Kube Descheduler Operator 从集群中移除 descheduler。此流程还会清理 KubeDescheduler CRD 和 openshift-kube-descheduler-operator 命名空间。

先决条件

  • 必须具有集群管理员权限。
  • 访问 OpenShift Container Platform Web 控制台。

流程

  1. 登陆到 OpenShift Container Platform Web 控制台。
  2. 删除 descheduler 实例。

    1. OperatorsInstalled Operators 页面中,点 Kube Descheduler Operator
    2. 选择 Kube Descheduler 选项卡。
    3. 集群 条目旁的 Options 菜单 kebab 并选择 Delete KubeDescheduler
    4. 在确认对话框中,点 Delete
  3. 卸载 Kube Descheduler Operator。

    1. 导航到 OperatorsInstalled Operators
    2. Kube Descheduler Operator 条目 kebab 旁边的 Options 菜单,然后选择 Uninstall Operator
    3. 在确认对话框中,点 Uninstall
  4. 删除 openshift-kube-descheduler-operator 命名空间。

    1. 导航至 AdministrationNamespaces
    2. 在过滤器框中输入 openshift-kube-descheduler-operator
    3. openshift-kube-descheduler-operator 条目旁的 Options 菜单 kebab ,然后选择 Delete Namespace
    4. 在确认对话框中,输入 openshift-kube-descheduler-operator 并点 Delete
  5. 删除 KubeDescheduler CRD。

    1. 进入 AdministrationCustom Resource Definitions
    2. 在过滤器框中输入 KubeDescheduler
    3. KubeDescheduler 条目旁的 Options 菜单 kebab ,然后选择 Delete CustomResourceDefinition
    4. 在确认对话框中,点 Delete

第 3 章 使用作业和 DaemonSet

3.1. 使用 daemonset 在节点上自动运行后台任务

作为管理员,您可以创建并使用守护进程集在 OpenShift Container Platform 集群的特定节点或所有节点上运行 pod 副本。

守护进程集确保所有(或部分)节点都运行 pod 的副本。当节点添加到集群中时,pod 也会添加到集群中。当节点从集群中移除时,这些 pod 也会通过垃圾回收而被移除。删除守护进程集会清理它创建的 pod。

您可以使用 daemonset 创建共享存储,在集群的每一节点上运行日志 pod,或者在每个节点上部署监控代理。

为安全起见,只有集群管理员才能创建守护进程集。

如需有关守护进程集的更多信息,请参阅 Kubernetes 文档

重要

守护进程集调度与项目的默认节点选择器不兼容。如果您没有禁用它,守护进程集会与默认节点选择器合并,从而受到限制。这会造成在合并后节点选择器没有选中的节点上频繁地重新创建 pod,进而给集群带来意外的负载。

3.1.1. 通过默认调度程序调度

守护进程集确保所有有资格的节点都运行 pod 的副本。通常,Kubernetes 调度程序会选择要在其上运行 pod 的节点。但是,以前守护进程集 pod 由守护进程集控制器创建并调度。这会引发以下问题:

  • pod 行为不一致:等待调度的普通 pod 被创建好并处于待处理状态,但守护进程集 pod 没有以待处理的状态创建。这会给用户造成混淆。
  • Pod 抢占由默认调度程序处理。启用抢占后,守护进程集控制器将在不考虑 pod 优先级和抢占的前提下做出调度决策。

OpenShift Container Platform 中默认启用 ScheduleDaemonSetPods 功能允许您使用默认调度程序而不是守护进程集控制器来调度守护进程集,具体方法是添加 NodeAffinity 术语到守护进程集 pod,而不是 .spec.nodeName 术语。然后,默认调度程序用于将 pod 绑定到目标主机。如果守护进程集的节点关联性已经存在,它会被替换掉。守护进程设置控制器仅在创建或修改守护进程集 pod 时执行这些操作,且不会对守护进程集的 spec.template 进行任何更改。

nodeAffinity:
  requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    nodeSelectorTerms:
    - matchFields:
      - key: metadata.name
        operator: In
        values:
        - target-host-name

另外,node.kubernetes.io/unschedulable:NoSchedule 容限会自动添加到守护进程设置 Pod 中。在调度守护进程设置 pod 时,默认调度程序会忽略不可调度的节点。

3.1.2. 创建 daemonset

在创建守护进程集时,使用 nodeSelector 字段来指示守护进程集应在其上部署副本的节点。

先决条件

  • 在开始使用守护进程集之前,通过将命名空间注解 openshift.io/node-selector 设置为空字符串来禁用命名空间中的默认项目范围节点选择器:

    $ oc patch namespace myproject -p \
        '{"metadata": {"annotations": {"openshift.io/node-selector": ""}}}'
  • 如果您要创建新项目,请覆盖默认节点选择器:

    `oc adm new-project <name> --node-selector=""`.

流程

创建守护进程集:

  1. 定义守护进程集 yaml 文件:

    apiVersion: apps/v1
    kind: DaemonSet
    metadata:
      name: hello-daemonset
    spec:
      selector:
          matchLabels:
            name: hello-daemonset 1
      template:
        metadata:
          labels:
            name: hello-daemonset 2
        spec:
          nodeSelector: 3
            role: worker
          containers:
          - image: openshift/hello-openshift
            imagePullPolicy: Always
            name: registry
            ports:
            - containerPort: 80
              protocol: TCP
            resources: {}
            terminationMessagePath: /dev/termination-log
          serviceAccount: default
          terminationGracePeriodSeconds: 10
    1
    决定哪些 pod 属于守护进程集的标签选择器。
    2
    pod 模板的标签选择器。必须与上述标签选择器匹配。
    3
    决定应该在哪些节点上部署 pod 副本的节点选择器。节点上必须存在匹配的标签。
  2. 创建守护进程集对象:

    $ oc create -f daemonset.yaml
  3. 验证 pod 是否已创建好,并且每个节点都有 pod 副本:

    1. 查找 daemonset pod:

      $ oc get pods

      输出示例

      hello-daemonset-cx6md   1/1       Running   0          2m
      hello-daemonset-e3md9   1/1       Running   0          2m

    2. 查看 pod 以验证 pod 已放置到节点上:

      $ oc describe pod/hello-daemonset-cx6md|grep Node

      输出示例

      Node:        openshift-node01.hostname.com/10.14.20.134

      $ oc describe pod/hello-daemonset-e3md9|grep Node

      输出示例

      Node:        openshift-node02.hostname.com/10.14.20.137

重要
  • 如果更新守护进程设置的 pod 模板,现有的 pod 副本不会受到影响。
  • 如果您删除了守护进程集,然后在创建新守护进程集时使用不同的模板和相同的标签选择器,它会将现有 pod 副本识别为具有匹配的标签,因而不更新它们,也不会创建新的副本,尽管 pod 模板中存在不匹配。
  • 如果您更改了节点标签,守护进程集会把 pod 添加到与新标签匹配的节点,并从不匹配新标签的节点中删除 pod。

要更新守护进程集,请通过删除旧副本或节点来强制创建新的 pod 副本。

3.2. 使用任务在 Pod 中运行任务

作业(job)在 OpenShift Container Platform 集群中执行某项任务。

作业会跟踪任务的整体进度,并使用活跃、成功和失败 pod 的相关信息来更新其状态。删除作业会清理它创建的所有 pod 副本。作业是 Kubernetes API 的一部分,可以像其他对象类型一样通过 oc 命令进行管理。

作业规格示例

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: pi
spec:
  parallelism: 1    1
  completions: 1    2
  activeDeadlineSeconds: 1800 3
  backoffLimit: 6   4
  template:         5
    metadata:
      name: pi
    spec:
      containers:
      - name: pi
        image: perl
        command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
      restartPolicy: OnFailure    6

  1. 作业应并行运行的 pod 副本 。
  2. pod 成功完成后需要标记为作业也完成。
  3. 作业可以运行的最长时间。
  4. 作业的重试次数。
  5. 控制器创建的 pod 模板。
  6. pod 的重启策略。

如需有关作业的更多信息,请参阅 Kubernetes 文档

3.2.1. 了解作业和 cron 作业

作业会跟踪任务的整体进度,并使用活跃、成功和失败 pod 的相关信息来更新其状态。删除作业会清理它创建的所有 pod。作业是 Kubernetes API 的一部分,可以像其他对象类型一样通过 oc 命令进行管理。

OpenShift Container Platform 中有两种资源类型可以创建只运行一次的对象:

作业
常规作业是一种只运行一次的对象,它会创建一个任务并确保作业完成。

有三种适合作为作业运行的任务类型:

  • 非并行作业:

    • 仅启动一个 pod 的作业,除非 pod 失败。
    • 一旦 pod 成功终止,作业就会马上完成。
  • 带有固定完成计数的并行作业:

    • 启动多个 pod 的作业。
    • Job 代表整个任务,并在 1completions 范围内的每个值都有一个成功 pod 时完成 。
  • 带有工作队列的并行作业:

    • 在一个给定 pod 中具有多个并行 worker 进程的作业。
    • OpenShift Container Platform 协调 pod,以确定每个 pod 都应该使用什么作业,或使用一个外部队列服务。
    • 每个 pod 都可以独立决定是否所有对等 pod 都已完成(整个作业完成)。
    • 当所有来自作业的 pod 都成功终止时,不会创建新的 pod。
    • 当至少有一个 pod 成功终止并且所有 pod 都终止时,作业成功完成。
    • 当任何 pod 成功退出时,其他 pod 都不应该为这个任务做任何工作或写任何输出。Pod 都应该处于退出过程中。

如需有关如何使用不同类型的作业的更多信息,请参阅 Kubernetes 文档中的作业模式

Cron job
通过使用 Cron Job,一个作业可以被调度为运行多次。

Cron Job 基于常规作业构建,允许您指定作业的运行方式。Cron job 是 Kubernetes API 的一部分,可以像其他对象类型一样通过 oc 命令进行管理。

Cron Job 可用于创建周期性和重复执行的任务,如运行备份或发送电子邮件。Cron Job 也可以将个别任务调度到指定时间执行,例如,将一个作业调度到低活动时段执行。一个 cron 作业会创建一个 Job 对象,它基于在运行 cronjob 的 control plane 节点上配置的时区。

警告

Cron Job 大致会在调度的每个执行时间创建一个 Job 对象,但在有些情况下,它可能无法创建作业,或者可能会创建两个作业。因此,作业必须具有幂等性,而且您必须配置历史限制。

3.2.2. 了解如何创建作业

两种资源类型都需要一个由以下关键部分组成的作业配置:

  • pod 模板,用于描述 OpenShift Container Platform 创建的 pod。
  • parallelism 参数,用于指定在任意时间点上应并行运行多少个 pod 来执行某个作业。

    • 对于非并行作业,请保留未设置。当取消设置时,默认为 1
  • completions 参数,用于指定需要成功完成多少个 pod 才能完成某个作业。

    • 对于非并行作业,请保留未设置。当取消设置时,默认为 1
    • 对于带有固定完成计数的并行作业,请指定一个值。
    • 对于带有工作队列的并行作业,请保留 unset。当取消设置默认为 parallelism 值。

3.2.2.1. 了解如何为作业设置最长持续时间

在定义作业时,您可以通过设置 activeDeadlineSeconds 字段来定义其最长持续时间。以秒为单位指定,默认情况下不设置。若未设置,则不强制执行最长持续时间。

最长持续时间从系统中调度第一个 pod 的时间开始计算,并且定义作业在多久时间内处于活跃状态。它将跟踪整个执行时间。达到指定的超时后,OpenShift Container Platform 将终止作业。

3.2.2.2. 了解如何为 pod 失败设置作业避退策略

在因为配置中的逻辑错误或其他类似原因而重试了一定次数后,作业会被视为已经失败。控制器以六分钟为上限,按指数避退延时(10s20s40s …)重新创建与作业关联的失败 pod。如果控制器检查之间没有出现新的失败 pod,则重置这个限制。

使用 spec.backoffLimit 参数为作业设置重试次数。

3.2.2.3. 了解如何配置 Cron Job 以移除工件

Cron Job 可能会遗留工件资源,如作业或 pod 等。作为用户,务必要配置一个历史限制,以便能妥善清理旧作业及其 pod。Cron Job 规格内有两个字段负责这一事务:

  • .spec.successfulJobsHistoryLimit。要保留的成功完成作业数(默认为 3)。
  • .spec.failedJobsHistoryLimit。要保留的失败完成作业数(默认为 1)。
提示
  • 删除您不再需要的 Cron Job:

    $ oc delete cronjob/<cron_job_name>

    这样可防止生成不必要的工件。

  • 您可以通过将 spec.suspend 设置为 true 来挂起后续执行。所有后续执行都会挂起,直到重置为 false

3.2.3. 已知限制

作业规格重启策略只适用于 pod,不适用于作业控制器。不过,作业控制器被硬编码为可以一直重试直到作业完成为止。

因此,restartPolicy: Never--restart=Never 会产生与 restartPolicy: OnFailure--restart=OnFailure 相同的行为。也就是说,作业失败后会自动重启,直到成功(或被手动放弃)为止。策略仅设定由哪一子系统执行重启。

使用 Never 策略时,作业控制器负责执行重启。在每次尝试时,作业控制器会在作业状态中递增失败次数并创建新的 pod。这意味着,每次尝试失败都会增加 pod 的数量。

使用 OnFailure 策略时,kubelet 负责执行重启。每次尝试都不会在作业状态中递增失败次数。另外,kubelet 将通过在相同节点上启动 pod 来重试失败的作业。

3.2.4. 创建作业

您可以通过创建作业对象在 OpenShift Container Platform 中创建作业。

流程

创建作业:

  1. 创建一个类似以下示例的 YAML 文件:

    apiVersion: batch/v1
    kind: Job
    metadata:
      name: pi
    spec:
      parallelism: 1    1
      completions: 1    2
      activeDeadlineSeconds: 1800 3
      backoffLimit: 6   4
      template:         5
        metadata:
          name: pi
        spec:
          containers:
          - name: pi
            image: perl
            command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
          restartPolicy: OnFailure    6
    1. 可选值,定义一个作业应并行运行多少个 pod 副本;默认与 1

      • 对于非并行作业,请保留未设置。当取消设置时,默认为 1
    2. 另外,还可指定标记作业完成时需要成功完成多少个 pod。

      • 对于非并行作业,请保留未设置。当取消设置时,默认为 1
      • 对于具有固定完成计数的并行作业,请指定完成数。
      • 对于带有工作队列的并行作业,请保留 unset。当取消设置默认为 parallelism 值。
    3. 可选值,定义作业可以运行的最长持续时间。
    4. 另外,还可指定作业的重试次数。此字段默认值为 6。
    5. 指定控制器创建的 Pod 模板。
    6. 指定 pod 的重启策略。

      • Never不要重启作业。
      • OnFailure。仅在失败时重启该任务。
      • Always。总是重启该任务。

        如需了解 OpenShift Container Platform 如何使用与失败容器相关的重启策略,请参阅 Kubernetes 文档中的示例状态

  2. 创建作业:

    $ oc create -f <file-name>.yaml
注意

您还可以使用 oc create job,在一个命令中创建并启动作业。以下命令会创建并启动一个与上个示例中指定的相似的作业:

$ oc create job pi --image=perl -- perl -Mbignum=bpi -wle 'print bpi(2000)'

3.2.5. 创建 cron job

您可以通过创建作业对象在 OpenShift Container Platform 中创建 Cron Job。

流程

创建 Cron Job:

  1. 创建一个类似以下示例的 YAML 文件:

    apiVersion: batch/v1beta1
    kind: CronJob
    metadata:
      name: pi
    spec:
      schedule: "*/1 * * * *"  1
      concurrencyPolicy: "Replace" 2
      startingDeadlineSeconds: 200 3
      suspend: true            4
      successfulJobsHistoryLimit: 3 5
      failedJobsHistoryLimit: 1     6
      jobTemplate:             7
        spec:
          template:
            metadata:
              labels:          8
                parent: "cronjobpi"
            spec:
              containers:
              - name: pi
                image: perl
                command: ["perl",  "-Mbignum=bpi", "-wle", "print bpi(2000)"]
              restartPolicy: OnFailure 9
    1 1 1
    cron 格式指定的作业调度计划。在本例中,作业将每分钟运行一次。
    2 2 2
    可选的并发策略,指定如何对待 Cron Job 中的并发作业。只能指定以下并发策略之一。若未指定,默认为允许并发执行。
    • Allow,允许 Cron Job 并发运行。
    • Forbid,禁止并发运行。如果上一运行尚未结束,则跳过下一运行。
    • Replace,取消当前运行的作业并替换为新作业。
    3 3 3
    可选期限(秒为单位),如果作业因任何原因而错过预定时间,则在此期限内启动作业。错过的作业执行计为失败的作业。若不指定,则没有期限。
    4 4 4
    可选标志,允许挂起 Cron Job。若设为 true,则会挂起所有后续执行。
    5 5 5
    要保留的成功完成作业数(默认为 3)。
    6 6 6
    要保留的失败完成作业数(默认为 1)。
    7
    作业模板。类似于作业示例。
    8
    为此 Cron Job 生成的作业设置一个标签。
    9
    pod 的重启策略。这不适用于作业控制器。
    注意

    .spec.successfulJobsHistoryLimit.spec.failedJobsHistoryLimit 字段是可选的,用于指定应保留的已完成作业和已失败作业的数量。默认情况下,分别设置为 31。如果将限制设定为 0,则对应种类的作业完成后不予保留。

  2. 创建 cron job:

    $ oc create -f <file-name>.yaml
注意

您还可以使用 oc create cronjob,在一个命令中创建并启动 Cron Job。以下命令会创建并启动与上一示例中指定的相似的 Cron Job:

$ oc create cronjob pi --image=perl --schedule='*/1 * * * *' -- perl -Mbignum=bpi -wle 'print bpi(2000)'

使用 oc create cronjob 时,--schedule 选项接受采用 cron 格式的调度计划。

第 4 章 操作节点

4.1. 查看和列出 OpenShift Container Platform 集群中的节点

您可以列出集群中的所有节点,以获取节点的相关信息,如状态、年龄、内存用量和其他详情。

在执行节点管理操作时,CLI 与代表实际节点主机的节点对象交互。主控机(master)使用来自节点对象的信息执行健康检查,以此验证节点。

4.1.1. 关于列出集群中的所有节点

您可以获取集群中节点的详细信息。

  • 以下命令列出所有节点:

    $ oc get nodes

    以下示例是具有健康节点的集群:

    $ oc get nodes

    输出示例

    NAME                   STATUS    ROLES     AGE       VERSION
    master.example.com     Ready     master    7h        v1.20.0
    node1.example.com      Ready     worker    7h        v1.20.0
    node2.example.com      Ready     worker    7h        v1.20.0

    以下示例是具有一个不健康节点的集群:

    $ oc get nodes

    输出示例

    NAME                   STATUS                      ROLES     AGE       VERSION
    master.example.com     Ready                       master    7h        v1.20.0
    node1.example.com      NotReady,SchedulingDisabled worker    7h        v1.20.0
    node2.example.com      Ready                       worker    7h        v1.20.0

    触发 NotReady 状态的条件在本节中显示。

  • -o wide 选项提供有关节点的附加信息。

    $ oc get nodes -o wide

    输出示例

    NAME                STATUS   ROLES    AGE    VERSION           INTERNAL-IP    EXTERNAL-IP   OS-IMAGE                                                      KERNEL-VERSION                 CONTAINER-RUNTIME
    master.example.com  Ready    master   171m   v1.20.0+39c0afe   10.0.129.108   <none>        Red Hat Enterprise Linux CoreOS 48.83.202103210901-0 (Ootpa)   4.18.0-240.15.1.el8_3.x86_64   cri-o://1.21.0-30.rhaos4.8.gitf2f339d.el8-dev
    node1.example.com   Ready    worker   72m    v1.20.0+39c0afe   10.0.129.222   <none>        Red Hat Enterprise Linux CoreOS 48.83.202103210901-0 (Ootpa)   4.18.0-240.15.1.el8_3.x86_64   cri-o://1.21.0-30.rhaos4.8.gitf2f339d.el8-dev
    node2.example.com   Ready    worker   164m   v1.20.0+39c0afe   10.0.142.150   <none>        Red Hat Enterprise Linux CoreOS 48.83.202103210901-0 (Ootpa)   4.18.0-240.15.1.el8_3.x86_64   cri-o://1.21.0-30.rhaos4.8.gitf2f339d.el8-dev

  • 以下命令列出一个节点的相关信息:

    $ oc get node <node>

    例如:

    $ oc get node node1.example.com

    输出示例

    NAME                   STATUS    ROLES     AGE       VERSION
    node1.example.com      Ready     worker    7h        v1.20.0

  • 以下命令提供有关特定节点的更多详细信息,包括发生当前状况的原因:

    $ oc describe node <node>

    例如:

    $ oc describe node node1.example.com

    输出示例

    Name:               node1.example.com 1
    Roles:              worker 2
    Labels:             beta.kubernetes.io/arch=amd64   3
                        beta.kubernetes.io/instance-type=m4.large
                        beta.kubernetes.io/os=linux
                        failure-domain.beta.kubernetes.io/region=us-east-2
                        failure-domain.beta.kubernetes.io/zone=us-east-2a
                        kubernetes.io/hostname=ip-10-0-140-16
                        node-role.kubernetes.io/worker=
    Annotations:        cluster.k8s.io/machine: openshift-machine-api/ahardin-worker-us-east-2a-q5dzc  4
                        machineconfiguration.openshift.io/currentConfig: worker-309c228e8b3a92e2235edd544c62fea8
                        machineconfiguration.openshift.io/desiredConfig: worker-309c228e8b3a92e2235edd544c62fea8
                        machineconfiguration.openshift.io/state: Done
                        volumes.kubernetes.io/controller-managed-attach-detach: true
    CreationTimestamp:  Wed, 13 Feb 2019 11:05:57 -0500
    Taints:             <none>  5
    Unschedulable:      false
    Conditions:                 6
      Type             Status  LastHeartbeatTime                 LastTransitionTime                Reason                       Message
      ----             ------  -----------------                 ------------------                ------                       -------
      OutOfDisk        False   Wed, 13 Feb 2019 15:09:42 -0500   Wed, 13 Feb 2019 11:05:57 -0500   KubeletHasSufficientDisk     kubelet has sufficient disk space available
      MemoryPressure   False   Wed, 13 Feb 2019 15:09:42 -0500   Wed, 13 Feb 2019 11:05:57 -0500   KubeletHasSufficientMemory   kubelet has sufficient memory available
      DiskPressure     False   Wed, 13 Feb 2019 15:09:42 -0500   Wed, 13 Feb 2019 11:05:57 -0500   KubeletHasNoDiskPressure     kubelet has no disk pressure
      PIDPressure      False   Wed, 13 Feb 2019 15:09:42 -0500   Wed, 13 Feb 2019 11:05:57 -0500   KubeletHasSufficientPID      kubelet has sufficient PID available
      Ready            True    Wed, 13 Feb 2019 15:09:42 -0500   Wed, 13 Feb 2019 11:07:09 -0500   KubeletReady                 kubelet is posting ready status
    Addresses:   7
      InternalIP:   10.0.140.16
      InternalDNS:  ip-10-0-140-16.us-east-2.compute.internal
      Hostname:     ip-10-0-140-16.us-east-2.compute.internal
    Capacity:    8
     attachable-volumes-aws-ebs:  39
     cpu:                         2
     hugepages-1Gi:               0
     hugepages-2Mi:               0
     memory:                      8172516Ki
     pods:                        250
    Allocatable:
     attachable-volumes-aws-ebs:  39
     cpu:                         1500m
     hugepages-1Gi:               0
     hugepages-2Mi:               0
     memory:                      7558116Ki
     pods:                        250
    System Info:    9
     Machine ID:                              63787c9534c24fde9a0cde35c13f1f66
     System UUID:                             EC22BF97-A006-4A58-6AF8-0A38DEEA122A
     Boot ID:                                 f24ad37d-2594-46b4-8830-7f7555918325
     Kernel Version:                          3.10.0-957.5.1.el7.x86_64
     OS Image:                                Red Hat Enterprise Linux CoreOS 410.8.20190520.0 (Ootpa)
     Operating System:                        linux
     Architecture:                            amd64
     Container Runtime Version:               cri-o://1.16.0-0.6.dev.rhaos4.3.git9ad059b.el8-rc2
     Kubelet Version:                         v1.20.0
     Kube-Proxy Version:                      v1.20.0
    PodCIDR:                                  10.128.4.0/24
    ProviderID:                               aws:///us-east-2a/i-04e87b31dc6b3e171
    Non-terminated Pods:                      (13 in total)  10
      Namespace                               Name                                   CPU Requests  CPU Limits  Memory Requests  Memory Limits
      ---------                               ----                                   ------------  ----------  ---------------  -------------
      openshift-cluster-node-tuning-operator  tuned-hdl5q                            0 (0%)        0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
      openshift-dns                           dns-default-l69zr                      0 (0%)        0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
      openshift-image-registry                node-ca-9hmcg                          0 (0%)        0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
      openshift-ingress                       router-default-76455c45c-c5ptv         0 (0%)        0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
      openshift-machine-config-operator       machine-config-daemon-cvqw9            20m (1%)      0 (0%)      50Mi (0%)        0 (0%)
      openshift-marketplace                   community-operators-f67fh              0 (0%)        0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
      openshift-monitoring                    alertmanager-main-0                    50m (3%)      50m (3%)    210Mi (2%)       10Mi (0%)
      openshift-monitoring                    grafana-78765ddcc7-hnjmm               100m (6%)     200m (13%)  100Mi (1%)       200Mi (2%)
      openshift-monitoring                    node-exporter-l7q8d                    10m (0%)      20m (1%)    20Mi (0%)        40Mi (0%)
      openshift-monitoring                    prometheus-adapter-75d769c874-hvb85    0 (0%)        0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
      openshift-multus                        multus-kw8w5                           0 (0%)        0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
      openshift-sdn                           ovs-t4dsn                              100m (6%)     0 (0%)      300Mi (4%)       0 (0%)
      openshift-sdn                           sdn-g79hg                              100m (6%)     0 (0%)      200Mi (2%)       0 (0%)
    Allocated resources:
      (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
      Resource                    Requests     Limits
      --------                    --------     ------
      cpu                         380m (25%)   270m (18%)
      memory                      880Mi (11%)  250Mi (3%)
      attachable-volumes-aws-ebs  0            0
    Events:     11
      Type     Reason                   Age                From                      Message
      ----     ------                   ----               ----                      -------
      Normal   NodeHasSufficientPID     6d (x5 over 6d)    kubelet, m01.example.com  Node m01.example.com status is now: NodeHasSufficientPID
      Normal   NodeAllocatableEnforced  6d                 kubelet, m01.example.com  Updated Node Allocatable limit across pods
      Normal   NodeHasSufficientMemory  6d (x6 over 6d)    kubelet, m01.example.com  Node m01.example.com status is now: NodeHasSufficientMemory
      Normal   NodeHasNoDiskPressure    6d (x6 over 6d)    kubelet, m01.example.com  Node m01.example.com status is now: NodeHasNoDiskPressure
      Normal   NodeHasSufficientDisk    6d (x6 over 6d)    kubelet, m01.example.com  Node m01.example.com status is now: NodeHasSufficientDisk
      Normal   NodeHasSufficientPID     6d                 kubelet, m01.example.com  Node m01.example.com status is now: NodeHasSufficientPID
      Normal   Starting                 6d                 kubelet, m01.example.com  Starting kubelet.
     ...

    1
    节点的名称。
    2
    节点的角色,可以是 masterworker
    3
    应用到节点的标签。
    4
    应用到节点的注解。
    5
    应用到节点的污点。
    6
    节点条件和状态。conditions 小节列出了 ReadyPIDPressurePIDPressureMemoryPressureDiskPressureOutOfDisk 状态。本节稍后将描述这些条件。
    7
    节点的 IP 地址和主机名。
    8
    pod 资源和可分配的资源。
    9
    节点主机的相关信息。
    10
    节点上的 pod。
    11
    节点报告的事件。

在显示的节点信息中,本节显示的命令输出中会出现以下节点状况:

表 4.1. 节点状况

状况描述

Ready

如果为 true,节点处于健康状态,并可以接受 pod。如果为 false,则节点处于不健康的状态,不接受 pod。如果为 unknown,代表节点控制器在 node-monitor-grace-period 时间内(默认为 40 秒)还没有收到来自节点的心跳信号。

DiskPressure

如果为 true,代表磁盘容量较低。

MemoryPressure

如果为 true,代表节点内存较低。

PIDPressure

如果为 true,代表节点上的进程太多。

OutOfDisk

如果为 true,代表节点上的可用空间不足,无法添加新 pod。

NetworkUnavailable

如果为 true,代表节点的网络不会被正确配置。

NotReady

如果为true,代表一个底层组件(如容器运行时或网络)遇到了问题或尚未配置。

SchedulingDisabled

无法通过调度将 Pod 放置到节点上。

4.1.2. 列出集群中某一节点上的 pod

您可以列出特定节点上的所有 pod。

流程

  • 列出一个或多个节点上的所有或选定 pod:

    $ oc describe node <node1> <node2>

    例如:

    $ oc describe node ip-10-0-128-218.ec2.internal
  • 列出选定节点上的所有或选定 pod:

    $ oc describe --selector=<node_selector>
    $ oc describe node  --selector=kubernetes.io/os

    或者:

    $ oc describe -l=<pod_selector>
    $ oc describe node -l node-role.kubernetes.io/worker
  • 列出特定节点上的所有 pod,包括终止的 pod:

    $ oc get pod --all-namespaces --field-selector=spec.nodeName=<nodename>

4.1.3. 查看节点上的内存和 CPU 用量统计

您可以显示节点的用量统计,这些统计信息为容器提供了运行时环境。这些用量统计包括 CPU、内存和存储的消耗。

先决条件

  • 您必须有 cluster-reader 权限才能查看用量统计。
  • 必须安装 Metrics 才能查看用量统计。

流程

  • 查看用量统计:

    $ oc adm top nodes

    输出示例

    NAME                                   CPU(cores)   CPU%      MEMORY(bytes)   MEMORY%
    ip-10-0-12-143.ec2.compute.internal    1503m        100%      4533Mi          61%
    ip-10-0-132-16.ec2.compute.internal    76m          5%        1391Mi          18%
    ip-10-0-140-137.ec2.compute.internal   398m         26%       2473Mi          33%
    ip-10-0-142-44.ec2.compute.internal    656m         43%       6119Mi          82%
    ip-10-0-146-165.ec2.compute.internal   188m         12%       3367Mi          45%
    ip-10-0-19-62.ec2.compute.internal     896m         59%       5754Mi          77%
    ip-10-0-44-193.ec2.compute.internal    632m         42%       5349Mi          72%

  • 查看具有标签的节点的用量统计信息:

    $ oc adm top node --selector=''

    您必须选择过滤所基于的选择器(标签查询)。支持 ===!=

4.2. 操作节点

作为管理员,您可以执行若干任务来提高集群的效率。

4.2.1. 了解如何撤离节点上的 pod

通过撤离 pod,您可以迁移给定的一个或多个节点上的所有或选定 pod。

您只能撤离由复制控制器支持的 pod。复制控制器在其他节点上创建新 pod,并从指定节点移除现有的 pod。

裸机 pod(即不由复制控制器支持的 pod)默认情况下不受影响。您可以通过指定 pod 选择器来撤离一小部分 pod。pod 选择器基于标签,因此带有指定标签的所有 pod 都将被撤离。

流程

  1. 在执行 pod 驱除前,标记不可调度的节点。

    1. 将节点标记为不可调度。

      $ oc adm cordon <node1>

      输出示例

      node/<node1> cordoned

    2. 检查节点状态为 NotReady,SchedulingDisabled:

      $ oc get node <node1>

      输出示例

      NAME        STATUS                        ROLES     AGE       VERSION
      <node1>     NotReady,SchedulingDisabled   worker    1d        v1.20.0

  2. 使用以下方法之一驱除 pod:

    • 在一个或多个节点上驱除所有或选定的 pod:

      $ oc adm drain <node1> <node2> [--pod-selector=<pod_selector>]
    • 使用 --force 选项强制删除裸机 pod。设为 true 时,即使存在不由复制控制器、副本集、作业、守护进程设置或有状态设置管理的 pod,也会继续执行删除:

      $ oc adm drain <node1> <node2> --force=true
    • 使用 --grace-period 以秒为单位设置一个期限,以便各个 pod 能够安全地终止。如果为负,则使用 pod 中指定的默认值:

      $ oc adm drain <node1> <node2> --grace-period=-1
    • 忽略由守护进程集管理的 pod,将 --ignore-daemonsets 标记设为 true

      $ oc adm drain <node1> <node2> --ignore-daemonsets=true
    • 使用 --timeout 标记来设置在放弃前要等待的时长。值为 0 时设定无限时长:

      $ oc adm drain <node1> <node2> --timeout=5s
    • 即使存在使用 emptyDir 的 pod 使用 --delete-local-data 标记(设为 true ),也仍然删除 pod。节点排空时会删除本地数据:

      $ oc adm drain <node1> <node2> --delete-local-data=true
    • --dry-run 选项设为 true,它会列出将要迁移的对象而不实际执行撤离:

      $ oc adm drain <node1> <node2>  --dry-run=true

      您可以使用 --selector=<node_selector> 选项来撤离选定节点上的 pod,而不指定具体的节点名称(如 <node1> <node2>)。

  3. 完成后将节点标记为可调度。

    $ oc adm uncordon <node1>

4.2.2. 了解如何更新节点上的标签

您可以更新节点上的任何标签。

节点标签不会在节点删除后保留,即使机器备份了节点也是如此。

注意

MachineSet 对象的任何更改都不会应用到机器集拥有的现有机器。例如,对现有 MachineSet 对象编辑或添加的标签不会传播到与机器集关联的现有机器和节点。

  • 以下命令在节点上添加或更新标签:

    $ oc label node <node> <key_1>=<value_1> ... <key_n>=<value_n>

    例如:

    $ oc label nodes webconsole-7f7f6 unhealthy=true
  • 以下命令更新命名空间中的所有 pod:

    $ oc label pods --all <key_1>=<value_1>

    例如:

    $ oc label pods --all status=unhealthy

4.2.3. 了解如何将节点标记为不可调度或可以调度

默认情况下,具有 Ready 状态的健康节点被标记为可以调度,即允许在该节点上放置新的 pod。如果手动将节点标记为不可调度,则会阻止在该节点上调度任何新的 pod。节点上的现有 pod 不受影响。

  • 以下命令将一个或多个节点标记为不可调度:

    输出示例

    $ oc adm cordon <node>

    例如:

    $ oc adm cordon node1.example.com

    输出示例

    node/node1.example.com cordoned
    
    NAME                 LABELS                                        STATUS
    node1.example.com    kubernetes.io/hostname=node1.example.com      Ready,SchedulingDisabled

  • 以下命令将当前不可调度的一个或多个节点标记为可以调度:

    $ oc adm uncordon <node1>

    另外,您也可以使用 --selector=<node_selector> 选项将选定的节点标记为可以调度或不可调度,而不指定具体的节点名称(如 <node>)。

4.2.4. 将 master 节点配置为可以调度

您可以将 master 节点配置为可以调度,这意味着允许在 master 节点上放置新的 pod。默认情况下,master 节点不可调度。

您可以将 master 设置为可调度,但必须保留 worker 节点。

注意

您可以在裸机集群中部署没有 worker 节点的 OpenShift Container Platform。在这种情况下,master 节点会被标记为可以调度。

您可以通过配置 mastersSchedulable 字段,来允许或禁止调度 master 节点。

流程

  1. 编辑 schedulers.config.openshift.io 资源。

    $ oc edit schedulers.config.openshift.io cluster
  2. 配置 mastersSchedulable 字段。

    apiVersion: config.openshift.io/v1
    kind: Scheduler
    metadata:
      creationTimestamp: "2019-09-10T03:04:05Z"
      generation: 1
      name: cluster
      resourceVersion: "433"
      selfLink: /apis/config.openshift.io/v1/schedulers/cluster
      uid: a636d30a-d377-11e9-88d4-0a60097bee62
    spec:
      mastersSchedulable: false 1
      policy:
        name: ""
    status: {}
    1
    设置为 true 以允许调度 master 节点,或设置为 false 以禁止调度 master 节点。
  3. 保存文件以使改变生效。

4.2.5. 删除节点

4.2.5.1. 从集群中删除节点

当您使用 CLI 删除节点时,节点对象会从 Kubernetes 中删除,但该节点上存在的 pod 不会被删除。任何未由复制控制器支持的裸机 pod 都无法从 OpenShift Container Platform 访问。由复制控制器支持的 Pod 会重新调度到其他可用的节点。您必须删除本地清单 pod。

流程

要从 OpenShift Container Platform 集群中删除节点,请编辑适当的 MachineSet 对象:

注意

如果您在裸机上运行集群,则无法通过编辑 MachineSet 对象来删除节点。机器集仅在集群与云供应商集成时才可用。相反,您必须在手动删除前取消调度并排空节点。

  1. 查看集群中的机器集:

    $ oc get machinesets -n openshift-machine-api

    机器集以 <clusterid>-worker-<aws-region-az> 的形式列出。

  2. 扩展机器集:

    $ oc scale --replicas=2 machineset <machineset> -n openshift-machine-api

有关使用机器集扩展集群的更多信息,请参阅 手动扩展机器集

4.2.5.2. 从裸机集群中删除节点

当您使用 CLI 删除节点时,节点对象会从 Kubernetes 中删除,但该节点上存在的 pod 不会被删除。任何未由复制控制器支持的裸机 pod 都无法从 OpenShift Container Platform 访问。由复制控制器支持的 Pod 会重新调度到其他可用的节点。您必须删除本地清单 pod。

流程

通过完成以下步骤,从裸机上运行的 OpenShift Container Platform 集群中删除节点:

  1. 将节点标记为不可调度。

    $ oc adm cordon <node_name>
  2. 排空节点上的所有 pod:

    $ oc adm drain <node_name> --force=true
  3. 从集群中删除您的节点:

    $ oc delete node <node_name>

虽然节点对象现已从集群中删除,但它仍然可在重启后或 kubelet 服务重启后重新加入集群。要永久删除该节点及其所有数据,您必须弃用该节点

4.2.6. 为节点添加内核参数

在一些特殊情况下,您可能需要为集群中的一组节点添加内核参数。进行此操作时应小心谨慎,而且您必须先清楚了解所设参数的影响。

警告

不当使用内核参数会导致系统变得无法引导。

您可以设置的内核参数示例包括:

  • selinux=0:禁用 Security Enhanced Linux (SELinux)。虽然不建议在生产环境中这样操作,但禁用 SELinux 可将性能提高 2%- 3%。
  • nosmt:在内核中禁用对称多线程 (SMT)。多线程允许每个 CPU 有多个逻辑线程。您可以在多租户环境中考虑使用 nosmt,以减少潜在的跨线程攻击风险。禁用 SMT 在本质上相当于选择安全性而非性能。

如需内核参数的列表和描述,请参阅 Kernel.org 内核参数

在以下流程中,您要创建一个用于标识以下内容的 MachineConfig 对象:

  • 您要添加内核参数的一组机器。本例中为具有 worker 角色的机器。
  • 附加到现有内核参数末尾的内核参数。
  • 指示机器配置列表中应用更改的位置的标签。

先决条件

  • 具有正常运行的 OpenShift Container Platform 集群的管理特权。

流程

  1. 列出 OpenShift Container Platform 集群的现有 MachineConfig 对象,以确定如何标记您的机器配置:

    $ oc get MachineConfig

    输出示例

    NAME                                               GENERATEDBYCONTROLLER                      IGNITIONVERSION   AGE
    00-master                                          52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    00-worker                                          52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    01-master-container-runtime                        52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    01-master-kubelet                                  52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    01-worker-container-runtime                        52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    01-worker-kubelet                                  52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    99-master-generated-registries                     52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    99-master-ssh                                                                                 3.1.0             40m
    99-worker-generated-registries                     52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    99-worker-ssh                                                                                 3.1.0             40m
    rendered-master-23e785de7587df95a4b517e0647e5ab7   52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    rendered-worker-5d596d9293ca3ea80c896a1191735bb1   52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m

  2. 创建一个用于标识内核参数的 MachineConfig 对象文件(例如 05-worker-kernelarg-selinuxoff.yaml

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: MachineConfig
    metadata:
      labels:
        machineconfiguration.openshift.io/role: worker1
      name: 05-worker-kernelarg-selinuxoff2
    spec:
      config:
        ignition:
          version: 3.1.0
      kernelArguments:
        - selinux=03
    1
    仅将新内核参数应用到 worker 节点。
    2
    用于标识它插入到机器配置中的什么位置 (05) 以及发挥什么作用(添加一个内核参数来关闭 SELinux)。
    3
    将确切的内核参数标识为 selinux=0
  3. 创建新机器配置:

    $ oc create -f 05-worker-kernelarg-selinuxoff.yaml
  4. 检查机器配置以查看是否添加了新配置:

    $ oc get MachineConfig

    输出示例

    NAME                                               GENERATEDBYCONTROLLER                      IGNITIONVERSION   AGE
    00-master                                          52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    00-worker                                          52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    01-master-container-runtime                        52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    01-master-kubelet                                  52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    01-worker-container-runtime                        52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    01-worker-kubelet                                  52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    
    05-worker-kernelarg-selinuxoff                                                                3.1.0             105s
    
    99-master-generated-registries                     52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    99-master-ssh                                                                                 3.1.0             40m
    99-worker-generated-registries                     52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    99-worker-ssh                                                                                 3.1.0             40m
    rendered-master-23e785de7587df95a4b517e0647e5ab7   52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m
    rendered-worker-5d596d9293ca3ea80c896a1191735bb1   52dd3ba6a9a527fc3ab42afac8d12b693534c8c9   3.2.0             33m

  5. 检查节点:

    $ oc get nodes

    输出示例

    NAME                           STATUS                     ROLES    AGE   VERSION
    ip-10-0-136-161.ec2.internal   Ready                      worker   28m   v1.20.0
    ip-10-0-136-243.ec2.internal   Ready                      master   34m   v1.20.0
    ip-10-0-141-105.ec2.internal   Ready,SchedulingDisabled   worker   28m   v1.20.0
    ip-10-0-142-249.ec2.internal   Ready                      master   34m   v1.20.0
    ip-10-0-153-11.ec2.internal    Ready                      worker   28m   v1.20.0
    ip-10-0-153-150.ec2.internal   Ready                      master   34m   v1.20.0

    您可以发现,在应用更改时每个 worker 节点上的调度都会被禁用。

  6. 前往其中一个 worker 节点并列出内核命令行参数(主机上的 /proc/cmdline 中),以检查内核参数确实已发挥作用:

    $ oc debug node/ip-10-0-141-105.ec2.internal

    输出示例

    Starting pod/ip-10-0-141-105ec2internal-debug ...
    To use host binaries, run `chroot /host`
    
    sh-4.2# cat /host/proc/cmdline
    BOOT_IMAGE=/ostree/rhcos-... console=tty0 console=ttyS0,115200n8
    rootflags=defaults,prjquota rw root=UUID=fd0... ostree=/ostree/boot.0/rhcos/16...
    coreos.oem.id=qemu coreos.oem.id=ec2 ignition.platform.id=ec2 selinux=0
    
    sh-4.2# exit

    您应该会看到 selinux=0 参数已添加至其他内核参数。

4.2.7. 其他资源

有关使用 MachineSet 扩展集群的更多信息,请参阅手动扩展 MachineSet

4.3. 管理节点

OpenShift Container Platform 使用 KubeletConfig 自定义资源(CR)来管理节点的配置。通过创建 KubeletConfig 对象的实例,会创建一个受管机器配置来覆盖节点上的设置。

注意

不支持为更改配置而登录远程机器。

4.3.1. 修改节点

要对集群或机器池进行配置更改,您必须创建自定义资源定义(CRD)或 KubeletConfig 对象。OpenShift Container Platform 使用 Machine Config Controller 来监控是否通过 CRD 进行了更改,以将更改应用到集群。

流程

  1. 为您要配置的节点类型,获取与静态 CRD (Machine Config Pool) 关联的标签。执行以下步骤之一:

    1. 检查所需机器配置池的当前标签。

      例如:

      $  oc get machineconfigpool  --show-labels

      输出示例

      NAME      CONFIG                                             UPDATED   UPDATING   DEGRADED   LABELS
      master    rendered-master-e05b81f5ca4db1d249a1bf32f9ec24fd   True      False      False      operator.machineconfiguration.openshift.io/required-for-upgrade=
      worker    rendered-worker-f50e78e1bc06d8e82327763145bfcf62   True      False      False

    2. 为所需的机器配置池添加自定义标签。

      例如:

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=enabled
  2. 为您的配置更改创建一个 kubeletconfig 自定义资源(CR)。

    例如:

    custom-config CR 配置示例

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: KubeletConfig
    metadata:
      name: custom-config 1
    spec:
      machineConfigPoolSelector:
        matchLabels:
          custom-kubelet: enabled 2
      kubeletConfig: 3
        podsPerCore: 10
        maxPods: 250
        systemReserved:
          cpu: 2000m
          memory: 1Gi

    1
    为 CR 分配一个名称。
    2
    指定要应用配置更改的标签,这是您添加到机器配置池中的标签。
    3
    指定要更改的新值。
  3. 创建 CR 对象。

    $ oc create -f <file-name>

    例如:

    $ oc create -f master-kube-config.yaml

大多数 KubeletConfig 选项可由用户设置。不允许覆盖下列选项:

  • CgroupDriver
  • ClusterDNS
  • ClusterDomain
  • RuntimeRequestTimeout
  • StaticPodPath

4.4. 管理每个节点的 pod 数量上限

在 OpenShift Container Platform 中,您可以根据节点上的处理器内核数和/或硬限制,来配置可在节点上运行的 pod 数量。如果您同时使用这两个选项,则取两者中较小的限制来限制节点上的 pod 数。

超过这些值可能会导致:

  • OpenShift Container Platform CPU 使用率提高。
  • pod 调度缓慢。
  • 潜在的内存不足情形,具体取决于节点中的内存量。
  • IP 地址池耗尽。
  • 资源过量使用,导致用户应用程序性能变差。
注意

包含单个容器的一个 pod 实际上会使用两个容器。第二个容器在容器实际启动前先设置了网络。因此,运行 10 个 pod 的节点实际上运行有 20 个容器。

podsPerCore 参数根据节点的处理器内核数限制节点上可运行的 pod 数量。例如,如果将一个有 4 个处理器内核的节点上的 podsPerCore 设置为 10,则该节点上允许的 pod 数量上限为 40。

maxPods 参数将节点上可运行的 pod 数量限制为一个固定值,不考虑节点的属性。

4.4.1. 配置每个节点的最大 pod 数量

有两个参数控制可调度到节点的 pod 数量上限,分别为 podsPerCoremaxPods。如果您同时使用这两个选项,则取两者中较小的限制来限制节点上的 pod 数。

例如,如果将一个有 4 个处理器内核的节点上的 podsPerCore 设置为 10,则该节点上允许的 pod 数量上限为 40。

先决条件

  1. 为您要配置的节点类型获取与静态 MachineConfigPool CRD 关联的标签。执行以下步骤之一:

    1. 查看机器配置池:

      $ oc describe machineconfigpool <name>

      例如:

      $ oc describe machineconfigpool worker

      输出示例

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
      kind: MachineConfigPool
      metadata:
        creationTimestamp: 2019-02-08T14:52:39Z
        generation: 1
        labels:
          custom-kubelet: small-pods 1

      1
      如果添加了标签,它会出现在 labels 下。
    2. 如果标签不存在,则添加一个键/值对:

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=small-pods

流程

  1. 为配置更改创建自定义资源 (CR)。

    max-pods CR 配置示例

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: KubeletConfig
    metadata:
      name: set-max-pods 1
    spec:
      machineConfigPoolSelector:
        matchLabels:
          custom-kubelet: small-pods 2
      kubeletConfig:
        podsPerCore: 10 3
        maxPods: 250 4

    1
    为 CR 分配一个名称。
    2
    指定要应用配置更改的标签。
    3
    根据节点的处理器内核数限制节点上可运行的 pod 数量。
    4
    将节点上可运行的 pod 数量指定为一个固定值,而不考虑节点的属性。
    注意

    podsPerCore 设置为 0 可禁用这个限制。

    在上例中,podsPerCore 的默认值为 10maxPods 的默认值则为 250。这意味着,除非节点有 25 个以上的内核,否则 podsPerCore 就是默认的限制因素。

  2. 列出 MachineConfigPool CRD 以查看是否应用了更改。如果 Machine Config Controller 抓取到更改,则 UPDATING 列会报告 True

    $ oc get machineconfigpools

    输出示例

    NAME     CONFIG                        UPDATED   UPDATING   DEGRADED
    master   master-9cc2c72f205e103bb534   False     False      False
    worker   worker-8cecd1236b33ee3f8a5e   False     True       False

    更改完成后,UPDATED 列会报告 True

    $ oc get machineconfigpools

    输出示例

    NAME     CONFIG                        UPDATED   UPDATING   DEGRADED
    master   master-9cc2c72f205e103bb534   False     True       False
    worker   worker-8cecd1236b33ee3f8a5e   True      False      False

4.5. 使用 Node Tuning Operator

了解 Node Tuning Operator,以及如何使用它通过编排 tuned 守护进程以管理节点级别的性能优化。

Node Tuning Operator 可以帮助您通过编排 Tuned 守护进程来管理节点级别的性能优化。大多数高性能应用程序都需要一定程度的内核级性能优化。Node Tuning Operator 为用户提供了一个统一的、节点一级的 sysctl 管理接口,并可以根据具体用户的需要灵活地添加自定义性能优化设置。

Operator 将为 OpenShift Container Platform 容器化 Tuned 守护进程作为一个 Kubernetes 守护进程集进行管理。它保证了自定义性能优化设置以可被守护进程支持的格式传递到在集群中运行的所有容器化的 Tuned 守护进程中。相应的守护进程会在集群的所有节点上运行,每个节点上运行一个。

在发生触发配置集更改的事件时,或通过接收和处理终止信号安全终止容器化 Tuned 守护进程时,容器化 Tuned 守护进程所应用的节点级设置将被回滚。

在版本 4.1 及更高版本中,OpenShift Container Platform 标准安装中包含了 Node Tuning Operator。

4.5.1. 访问 Node Tuning Operator 示例规格

使用此流程来访问 Node Tuning Operator 的示例规格。

流程

  1. 运行:

    $ oc get Tuned/default -o yaml -n openshift-cluster-node-tuning-operator

默认 CR 旨在为 OpenShift Container Platform 平台提供标准的节点级性能优化,它只能被修改来设置 Operator Management 状态。Operator 将覆盖对默认 CR 的任何其他自定义更改。若进行自定义性能优化,请创建自己的 Tuned CR。新创建的 CR 将与默认的 CR 合并,并基于节点或 pod 标识和配置文件优先级对节点应用自定义调整。

警告

虽然在某些情况下,对 pod 标识的支持可以作为自动交付所需调整的一个便捷方式,但我们不鼓励使用这种方法,特别是在大型集群中。默认 Tuned CR 并不带有 pod 标识匹配。如果创建了带有 pod 标识匹配的自定义配置集,则该功能将在此时启用。在以后的 Node Tuning Operator 版本中可能会弃用 pod 标识功能。

4.5.2. 自定义调整规格

Operator 的自定义资源 (CR) 包含两个主要部分。第一部分是 profile:,这是 tuned 配置集及其名称的列表。第二部分是 recommend:,用来定义配置集选择逻辑。

多个自定义调优规格可以共存,作为 Operator 命名空间中的多个 CR。Operator 会检测到是否存在新 CR 或删除了旧 CR。所有现有的自定义性能优化设置都会合并,同时更新容器化 Tuned 守护进程的适当对象。

管理状态

通过调整默认的 Tuned CR 来设置 Operator Management 状态。默认情况下,Operator 处于 Managed 状态,默认的 Tuned CR 中没有 spec.managementState 字段。Operator Management 状态的有效值如下:

  • Managed: Operator 会在配置资源更新时更新其操作对象
  • Unmanaged: Operator 将忽略配置资源的更改
  • Removed: Operator 将移除 Operator 置备的操作对象和资源

配置集数据

profile: 部分列出了 Tuned 配置集及其名称。

profile:
- name: tuned_profile_1
  data: |
    # Tuned profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_1 profile

    [sysctl]
    net.ipv4.ip_forward=1
    # ... other sysctl's or other Tuned daemon plugins supported by the containerized Tuned

# ...

- name: tuned_profile_n
  data: |
    # Tuned profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_n profile

    # tuned_profile_n profile settings

建议的配置集

profile: 选择逻辑通过 CR 的 recommend: 部分来定义。recommend: 部分是根据选择标准推荐配置集的项目列表。

recommend:
<recommend-item-1>
# ...
<recommend-item-n>

列表中的独立项:

- machineConfigLabels: 1
    <mcLabels> 2
  match: 3
  <match> 4
  priority: <priority> 5
  profile: <tuned_profile_name> 6
1
可选。
2
MachineConfig 标签的键/值字典。键必须是唯一的。
3
如果省略,则会假设配置集匹配,除非设置了优先级更高的配置集,或设置了 machineConfigLabels
4
可选列表。
5
配置集排序优先级。较低数字表示优先级更高(0 是最高优先级)。
6
在匹配项中应用的 Tuned 配置集。例如 tuned_profile_1

<match> 是一个递归定义的可选数组,如下所示:

- label: <label_name> 1
  value: <label_value> 2
  type: <label_type> 3
  <match> 4
1
节点或 pod 标签名称。
2
可选的节点或 pod 标签值。如果省略,<label_name> 足以匹配。
3
可选的对象类型(nodepod)。如果省略,会使用 node
4
可选的 <match> 列表。

如果不省略 <match>,则所有嵌套的 <match> 部分也必须评估为 true。否则会假定 false,并且不会应用或建议具有对应 <match> 部分的配置集。因此,嵌套(子级 <match> 部分)会以逻辑 AND 运算来运作。反之,如果匹配 <match> 列表中任何一项,整个 <match> 列表评估为 true。因此,该列表以逻辑 OR 运算来运作。

如果定义 了 machineConfigLabels,基于机器配置池的匹配会对给定的 recommend: 列表项打开。<mcLabels> 指定机器配置标签。机器配置会自动创建,以在配置集 <tuned_profile_name> 中应用主机设置,如内核引导参数。这包括使用与 <mcLabels> 匹配的机器配置选择器查找所有机器配置池,并在分配了找到的机器配置池的所有节点上设置配置集 <tuned_profile_name>

列表项 matchmachineConfigLabels 由逻辑 OR 操作符连接。match 项首先以短电路方式评估。因此,如果它被评估为 true,则不考虑 MachineConfigLabels 项。

重要

当使用基于机器配置池的匹配时,建议将具有相同硬件配置的节点分组到同一机器配置池中。不遵循这个原则可能会导致在共享同一机器配置池的两个或者多个节点中 Tuned 操作对象导致内核参数冲突。

示例:基于节点或 pod 标签的匹配

- match:
  - label: tuned.openshift.io/elasticsearch
    match:
    - label: node-role.kubernetes.io/master
    - label: node-role.kubernetes.io/infra
    type: pod
  priority: 10
  profile: openshift-control-plane-es
- match:
  - label: node-role.kubernetes.io/master
  - label: node-role.kubernetes.io/infra
  priority: 20
  profile: openshift-control-plane
- priority: 30
  profile: openshift-node

根据配置集优先级,以上 CR 针对容器化 Tuned 守护进程转换为 recommend.conf 文件。优先级最高 (10) 的配置集是 openshift-control-plane-es,因此会首先考虑它。在给定节点上运行的容器化 Tuned 守护进程会查看同一节点上是否在运行设有 tuned.openshift.io/elasticsearch 标签的 pod。如果没有,则整个 <match> 部分评估为 false。如果存在具有该标签的 pod,为了让 <match> 部分评估为 true,节点标签也需要是 node-role.kubernetes.io/masternode-role.kubernetes.io/infra

如果这些标签对优先级为 10 的配置集而言匹配,则应用 openshift-control-plane-es 配置集,并且不考虑其他配置集。如果节点/pod 标签组合不匹配,则考虑优先级第二高的配置集 (openshift-control-plane)。如果容器化 Tuned Pod 在具有标签 node-role.kubernetes.io/masternode-role.kubernetes.io/infra 的节点上运行,则应用此配置集。

最后,配置集 openshift-node 的优先级最低 (30)。它没有 <match> 部分,因此始终匹配。如果给定节点上不匹配任何优先级更高的配置集,它会作为一个适用于所有节点的配置集来设置 openshift-node 配置集。

决定工作流

示例:基于机器配置池的匹配

apiVersion: tuned.openshift.io/v1
kind: Tuned
metadata:
  name: openshift-node-custom
  namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
spec:
  profile:
  - data: |
      [main]
      summary=Custom OpenShift node profile with an additional kernel parameter
      include=openshift-node
      [bootloader]
      cmdline_openshift_node_custom=+skew_tick=1
    name: openshift-node-custom

  recommend:
  - machineConfigLabels:
      machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-custom"
    priority: 20
    profile: openshift-node-custom

为尽量减少节点的重新引导情况,为目标节点添加机器配置池将匹配的节点选择器标签,然后创建上述 Tuned CR,最后创建自定义机器配置池。

4.5.3. 在集群中设置默认配置集

以下是在集群中设置的默认配置集。

apiVersion: tuned.openshift.io/v1
kind: Tuned
metadata:
  name: default
  namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
spec:
  profile:
  - name: "openshift"
    data: |
      [main]
      summary=Optimize systems running OpenShift (parent profile)
      include=${f:virt_check:virtual-guest:throughput-performance}

      [selinux]
      avc_cache_threshold=8192

      [net]
      nf_conntrack_hashsize=131072

      [sysctl]
      net.ipv4.ip_forward=1
      kernel.pid_max=>4194304
      net.netfilter.nf_conntrack_max=1048576
      net.ipv4.conf.all.arp_announce=2
      net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=8192
      net.ipv4.neigh.default.gc_thresh2=32768
      net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=65536
      net.ipv6.neigh.default.gc_thresh1=8192
      net.ipv6.neigh.default.gc_thresh2=32768
      net.ipv6.neigh.default.gc_thresh3=65536
      vm.max_map_count=262144

      [sysfs]
      /sys/module/nvme_core/parameters/io_timeout=4294967295
      /sys/module/nvme_core/parameters/max_retries=10

  - name: "openshift-control-plane"
    data: |
      [main]
      summary=Optimize systems running OpenShift control plane
      include=openshift

      [sysctl]
      # ktune sysctl settings, maximizing i/o throughput
      #
      # Minimal preemption granularity for CPU-bound tasks:
      # (default: 1 msec#  (1 + ilog(ncpus)), units: nanoseconds)
      kernel.sched_min_granularity_ns=10000000
      # The total time the scheduler will consider a migrated process
      # "cache hot" and thus less likely to be re-migrated
      # (system default is 500000, i.e. 0.5 ms)
      kernel.sched_migration_cost_ns=5000000
      # SCHED_OTHER wake-up granularity.
      #
      # Preemption granularity when tasks wake up.  Lower the value to
      # improve wake-up latency and throughput for latency critical tasks.
      kernel.sched_wakeup_granularity_ns=4000000

  - name: "openshift-node"
    data: |
      [main]
      summary=Optimize systems running OpenShift nodes
      include=openshift

      [sysctl]
      net.ipv4.tcp_fastopen=3
      fs.inotify.max_user_watches=65536
      fs.inotify.max_user_instances=8192

  recommend:
  - profile: "openshift-control-plane"
    priority: 30
    match:
    - label: "node-role.kubernetes.io/master"
    - label: "node-role.kubernetes.io/infra"

  - profile: "openshift-node"
    priority: 40

4.5.4. 支持的 Tuned 守护进程插件

在使用 Tuned CR 的 profile: 部分中定义的自定义配置集时,以下 Tuned 插件都受到支持,但 [main] 部分除外:

  • audio
  • cpu
  • disk
  • eeepc_she
  • modules
  • mounts
  • net
  • scheduler
  • scsi_host
  • selinux
  • sysctl
  • sysfs
  • usb
  • video
  • vm

其中一些插件提供了不受支持的动态性能优化功能。以下 Tuned 插件目前还不支持:

  • bootloader
  • script
  • systemd

如需更多信息,请参阅可用的 Tuned 插件Tuned 入门

4.6. 了解节点重新引导

若要在重新引导节点时不造成平台上应用程序中断运行,务必要先撤离(evacuate)相关的 pod。对于由路由层提供高可用性的 pod,不需要执行其他操作。对于需要存储的其他 pod(通常是数据库),务必要确保它们能够在一个 pod 临时下线时仍然保持运作。尽管为有状态 pod 实现可持续运行的方法会视不同应用程序而异,但在所有情形中,都要将调度程序配置为使用节点反关联性,从而确保 pod 在可用节点之间合理分布。

另一个挑战是如何处理运行关键基础架构的节点,比如路由器或 registry。相同的节点撤离过程同样适用于这类节点,但必须要了解某些边缘情况。

4.6.1. 关于重新引导运行关键基础架构的节点

在重启托管关键 OpenShift Container Platform 基础架构组件(如路由器 Pod、registry pod 和监控 pod)的节点时,请确保至少有三个节点可用于运行这些组件。

以下场景演示了,在只有两个节点可用时,在 OpenShift Container Platform 上运行的应用程序可能会发生服务中断:

  • 节点 A 标记为不可调度,所有 pod 都被撤离。
  • 该节点上运行的 registry pod 现在重新部署到节点 B 上。Node B 现在同时运行两个 registry pod。
  • 节点 B 现在标记为不可调度,并且被撤离。
  • 在节点上公开两个 pod 端点的服务在短时间内丢失所有端点,直到它们被重新部署到节点 A。

当将三个节点用于基础架构组件时,此过程不会造成服务中断。但是,由于 pod 调度,被撤离并返回到轮转的最后一个节点没有 registry pod。其他节点中的一个会有两个 registry pod。要将第三个 registry pod 调度到最后一个节点上,请使用 pod 反关联性以防止将两个 registry pod 放置在同一节点上。

其他信息

4.6.2. 使用 pod 反关联性重新引导节点

Pod 反关联性和节点反关联性稍有不同。如果没有其他适当的位置来部署 pod,则可以违反节点反关联性。Pod 反关联性可以设置为必要的或偏好的。

在这个版本中,如果只有两个基础架构节点可用,且一个节点被重新引导,容器镜像 registry Pod 将无法在另一个节点上运行。oc get pods 将 pod 报告为 unready,直到有合适的节点可用为止。一旦某个节点可用,并且所有 pod 恢复到就绪状态,下一个节点就可以重启。

流程

使用 pod 反关联性重新引导节点:

  1. 编辑节点规格以配置 pod 反关联性:

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: with-pod-antiaffinity
    spec:
      affinity:
        podAntiAffinity: 1
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: 2
          - weight: 100 3
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchExpressions:
                - key: registry 4
                  operator: In 5
                  values:
                  - default
              topologyKey: kubernetes.io/hostname
    1
    用于配置 pod 反关联性的小节。
    2
    定义偏好规则。
    3
    为偏好规则指定权重。优先选择权重最高的节点。
    4
    描述用来决定何时应用反关联性规则的 pod 标签。指定标签的键和值。
    5
    运算符表示现有 pod 上的标签和新 pod 规格中 matchExpression 参数的值集合之间的关系。可以是 InNotInExistsDoesNotExist

    本例假定容器镜像 registry pod 具有 registry=default 标签。Pod 反关联性可以使用任何 Kubernetes 匹配表达式。

  2. 在调度策略文件中启用 MatchInterPodAffinity 调度程序 predicate。

4.6.3. 了解如何重新引导运行路由器的节点

在大多数情况下,运行 OpenShift Container Platform 路由器的 pod 会公开一个主机端口。

PodFitsPorts 调度程序 predicate 确保没有使用相同端口的其他路由器 pod 在同一节点上运行,并且达成 pod 反关联性。如果路由器依赖 IP 故障转移来实现高可用性,则不需要任何其他操作。

如果路由器 pod 依赖 AWS Elastic Load Balancing 等外部服务来实现高可用性,则由该服务负责响应路由器 pod 重启。

在极少见的情形中,路由器 pod 可能没有配置主机端口。这时,务必要按照推荐的基础架构节点重启流程来进行操作。

4.7. 使用垃圾回收释放节点资源

作为管理员,您可以通过垃圾回收来释放资源,从而使用 OpenShift Container Platform 确保节点高效运行。

OpenShift Container Platform 节点执行两种类型的垃圾回收:

  • 容器垃圾回收:移除已终止的容器。
  • 镜像垃圾回收:移除没有被任何正在运行的 pod 引用的镜像。

4.7.1. 了解如何通过垃圾回收移除已终止的容器

可使用驱除阈值来执行容器垃圾回收。

为垃圾回收设定了驱除阈值时,节点会尝试为任何可从 API 访问的 pod 保留容器。如果 pod 已被删除,则容器也会被删除。只要 pod 没有被删除且没有达到驱除阈值,容器就会保留。如果节点遭遇磁盘压力,它会移除容器,并且无法再通过 oc logs 访问其日志。

  • eviction-soft - 软驱除阈值将驱除阈值与一个由管理员指定的必要宽限期配对。
  • removal-hard - 硬驱除阈值没有宽限期,如果观察到,OpenShift Container Platform 就会立即采取行动。

如果节点在软驱除阈值上下浮动,但没有超过其关联的宽限期,则对应的节点将持续在 truefalse 之间振荡。因此,调度程序可能会做出不当的调度决策。

要防止这种情况的出现,请使用 remove-pressure-transition-period 标记来控制 OpenShift Container Platform 在摆脱压力状况前必须等待的时间。OpenShift Container Platform 不会设置在状况切换回 false 前,在指定期限内针对指定压力状况满足的驱除阈值。

4.7.2. 了解如何通过垃圾回收移除镜像

镜像垃圾回收依靠节点上 cAdvisor 报告的磁盘用量来决定从节点中移除哪些镜像。

镜像垃圾收集策略基于两个条件:

  • 触发镜像垃圾回收的磁盘用量百分比(以整数表示)。默认值为 85
  • 镜像垃圾回收试尝试释放的磁盘用量百分比(以整数表示)。默认值为 80

对于镜像垃圾回收,您可以使用自定义资源修改以下任意变量。

表 4.2. 用于配置镜像垃圾回收的变量

设置描述

imageMinimumGCAge

在通过垃圾收集移除镜像前,未用镜像的最小年龄。默认值为 2m

imageGCHighThresholdPercent

触发镜像垃圾回收的磁盘用量百分比,以整数表示。默认值为 85

imageGCLowThresholdPercent

镜像垃圾回收试尝试释放的磁盘用量百分比,以整数表示。默认值为 80

每次运行垃圾收集器都会检索两个镜像列表:

  1. 目前在至少一个 pod 中运行的镜像的列表。
  2. 主机上可用镜像的列表。

随着新容器运行,新镜像即会出现。所有镜像都标有时间戳。如果镜像正在运行(上方第一个列表)或者刚被检测到(上方第二个列表),它将标上当前的时间。其余镜像的标记来自于以前的运行。然后,所有镜像都根据时间戳进行排序。

一旦开始回收,首先删除最旧的镜像,直到满足停止条件。

4.7.3. 为容器和镜像配置垃圾回收

作为管理员,您可以通过为各个机器配置池创建 kubeletConfig 对象来配置 OpenShift Container Platform 执行垃圾回收的方式。

注意

OpenShift Container Platform 只支持每个机器配置池的一个 kubeletConfig 对象。

您可以配置以下几项的任意组合:

  • 容器软驱除
  • 容器硬驱除
  • 镜像驱除

对于容器软驱除,您还可以配置驱除前宽限期。

先决条件

  1. 为您要配置的节点类型获取与静态 MachineConfigPool CRD 关联的标签。执行以下步骤之一:

    1. 查看机器配置池:

      $ oc describe machineconfigpool <name>

      例如:

      $ oc describe machineconfigpool worker

      输出示例

      Name:         worker
      Namespace:
      Labels:       custom-kubelet=small-pods 1

      1
      如果添加了标签,它会出现在 Labels 下。
    2. 如果标签不存在,则添加一个键/值对:

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=small-pods

流程

  1. 为配置更改创建自定义资源 (CR)。

    容器垃圾回收 CR 的配置示例:

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: KubeletConfig
    metadata:
      name: worker-kubeconfig 1
    spec:
      machineConfigPoolSelector:
        matchLabels:
          custom-kubelet: small-pods 2
      kubeletConfig:
        evictionSoft: 3
          memory.available: "500Mi" 4
          nodefs.available: "10%"
          nodefs.inodesFree: "5%"
          imagefs.available: "15%"
          imagefs.inodesFree: "10%"
        evictionSoftGracePeriod:  5
          memory.available: "1m30s"
          nodefs.available: "1m30s"
          nodefs.inodesFree: "1m30s"
          imagefs.available: "1m30s"
          imagefs.inodesFree: "1m30s"
        evictionHard:
          memory.available: "200Mi"
          nodefs.available: "5%"
          nodefs.inodesFree: "4%"
          imagefs.available: "10%"
          imagefs.inodesFree: "5%"
        evictionPressureTransitionPeriod: 0s 6
        imageMinimumGCAge: 5m 7
        imageGCHighThresholdPercent: 80 8
        imageGCLowThresholdPercent: 75 9

    1
    对象的名称。
    2
    选择器标签。
    3
    驱除类型:EvictionSoftEvictionHard
    4
    基于特定驱除触发信号的驱除阈值。
    5
    软驱除宽限期。此参数不适用于 eviction-hard
    6
    摆脱驱除压力状况前的等待时间
    7
    在通过垃圾收集移除镜像前,未用镜像的最小年龄。
    8
    触发镜像垃圾回收的磁盘用量百分比(以整数表示)。
    9
    镜像垃圾回收试尝试释放的磁盘用量百分比(以整数表示)。
  2. 创建对象:

    $ oc create -f <file-name>.yaml

    例如:

    $ oc create -f gc-container.yaml

    输出示例

    kubeletconfig.machineconfiguration.openshift.io/gc-container created

  3. 验证垃圾回收是否活跃。您在自定义资源中指定的 Machine Config Pool 会将 UPDATING 显示为“true”,直到更改完全实施为止:

    $ oc get machineconfigpool

    输出示例

    NAME     CONFIG                                   UPDATED   UPDATING
    master   rendered-master-546383f80705bd5aeaba93   True      False
    worker   rendered-worker-b4c51bb33ccaae6fc4a6a5   False     True

4.8. 为 OpenShift Container Platform 集群中的节点分配资源

为提供更可靠的调度并最大程度减少节点资源过量使用,请保留一部分 CPU 和内存资源供底层节点组件(如 kubeletkube-proxy )以及其余系统组件(如 sshdNetworkManager )使用。通过指定要保留的资源,您可以为调度程序提供有关节点可用于 pod 使用的剩余 CPU 和内存资源的更多信息。

4.8.1. 了解如何为节点分配资源

OpenShift Container Platform 中为节点组件保留的 CPU 和内存资源基于两个节点设置:

设置描述

kube-reserved

此设置不会用于 OpenShift Container Platform。将您要保留的 CPU 和内存资源添加到 system-reserved 设置中。

system-reserved

此设置标识要为节点组件和系统组件保留的资源。默认设置取决于 OpenShift Container Platform 和 Machine Config Operator 版本。确认 machine-config-operator 仓库中的默认 systemReserved 参数。

如果没有设置标志,则使用默认值。如果未设置任何标记,则分配的资源设置为引入可分配资源前的节点容量。

注意

任何使用 reservedSystemCPUs 参数特别保留的 CPU 都无法使用 kube-reservedsystem-reserved 进行分配。

4.8.1.1. OpenShift Container Platform 如何计算分配的资源

分配的资源数量根据以下公式来计算:

[Allocatable] = [Node Capacity] - [system-reserved] - [Hard-Eviction-Thresholds]
注意

Allocatable 提供的 Hard-Eviction-Thresholds 可提高系统可靠性,因为 Allocatable 的值在节点级别强制实施。

如果 Allocatable 为负值,它会被设为 0

每个节点报告容器运行时和 kubelet 使用的系统资源。为简化配置 system-reserved 参数,请使用节点概述 API 查看用于节点的资源。节点概述位于 /api/v1/nodes/<node\" /proxy/stats/summary

4.8.1.2. 节点如何强制实施资源限制

节点可以根据配置的可分配值限制 pod 可消耗的资源总量。此功能可以防止 pod 使用系统服务(如容器运行时和节点代理)所需的 CPU 和内存资源,从而显著提高节点可靠性。为提高节点可靠性,管理员应该根据目标保留资源使用。

节点使用一个新的 cgroup 分级结构来强制实施对资源的约束。它可以强制实现对服务质量的要求。所有 pod 都在专用的 cgroup 层次结构中启动,与系统守护进程隔离。

管理员应该像对待具有保证服务质量的 pod 一样对待系统守护进程。系统守护进程可能会在其限定控制组中爆发,此行为需要作为集群部署的一个部分进行管理。通过在 system-reserved 中指定 CPU 和内存资源量,为系统守护进程保留 CPU 和内存资源。

强制实施 system-reserved 限制可防止关键系统服务接收 CPU 和内存资源。因此,关键系统服务可能会被内存不足 killer 结束。我们的建议是,只在您为节点进行了详细配置后,强制实施 system-reserved,且您可以确定,如果关键系统服务因为该组中的任何进程导致内存不足 killer 终止它时,可以恢复。

4.8.1.3. 了解驱除阈值

如果某个节点面临内存压力,这可能会影响整个节点以及该节点上运行的所有 pod。例如,使用超过保留内存量的系统守护进程可触发内存不足事件。为避免系统耗尽或降低内存不足事件的可能性,节点会提供处理资源不足情况的功能。

您可以使用 --eviction-hard 标记保留一些内存。每当节点上的内存可用量低于该绝对值或百分比时,节点会尝试驱除 pod。如果节点上没有系统守护进程,pod 的内存会被限制在 capacity - eviction-hard 内。因此,pod 不能使用作为达到内存不足状态前驱除缓冲量而预留的资源。

下例演示了节点内存可分配量的影响:

  • 节点容量为 32Gi
  • --system-reserved 为 3Gi
  • --eviction-hard 设置为 100Mi

对于这个节点,有效节点可分配量的值是 28.9Gi。如果节点和系统组件使用其所有保留量,则 pod 的可用内存为 28.9Gi,并且 kubelet 会在超过这个阈值时驱除 pod。

如果您通过顶级 cgroup 强制实施节点可分配量 (28.9Gi),那么 pod 永不会超过 28.9Gi。除非系统守护进程消耗的内存超过 3.1Gi,否则不会执行驱除。

如果系统守护进程没有用尽其所有保留量,那么在上例中,pod 会在节点开始驱除前面临被其限定 cgroup 执行 memcg OOM 终止的问题。为了在这种情况下更好地强制实施 QoS,节点会对所有 pod 的顶级 cgroup 应用硬驱除阈值,即 Node Allocatable + Eviction Hard Thresholds

如果系统守护进程没有用尽所有保留量,每当 pod 消耗的内存超过 28.9Gi 时,节点就会驱除 pod。如果不及时驱除,消耗的内存超过 29Gi 时就会对 pod 执行 OOM 终止。

4.8.1.4. 调度程序如何确定资源可用性

调度程序使用 node.Status.Allocatable(而非 node.Status.Capacity)的值来决定节点是否成为 pod 调度的候选者。

在默认情况下,节点会将其机器容量报告为可完全被集群调度。

4.8.2. 为节点配置分配的资源

OpenShift Container Platform 支持对 CPU 和内存资源类型执行分配。ephemeral-resource 资源类型也被支持。对于 cpu 类型,资源数量以内核数为单位来指定,例如 200m0.51。对于 memoryephemeral-storage,则以字节数为单位来指定,例如 200Ki50Mi5Gi

作为管理员,您可以通过一组 <resource_type>=<resource_quantity> 对(如 cpu=200m,memory=512Mi)来利用自定义资源 (CR) 进行设置。

先决条件

  1. 要帮助确定 system-reserved 设置的值,您可以使用节点概述 API 内省节点的资源使用。对节点运行以下命令:

    $ oc get --raw /api/v1/nodes/<node>/proxy/stats/summary

    例如,若要访问 cluster.node22 节点的资源,您可以运行:

    $ oc get --raw /api/v1/nodes/cluster.node22/proxy/stats/summary

    输出示例

    {
        "node": {
            "nodeName": "cluster.node22",
            "systemContainers": [
                {
                    "cpu": {
                        "usageCoreNanoSeconds": 929684480915,
                        "usageNanoCores": 190998084
                    },
                    "memory": {
                        "rssBytes": 176726016,
                        "usageBytes": 1397895168,
                        "workingSetBytes": 1050509312
                    },
                    "name": "kubelet"
                },
                {
                    "cpu": {
                        "usageCoreNanoSeconds": 128521955903,
                        "usageNanoCores": 5928600
                    },
                    "memory": {
                        "rssBytes": 35958784,
                        "usageBytes": 129671168,
                        "workingSetBytes": 102416384
                    },
                    "name": "runtime"
                }
            ]
        }
    }

  2. 为您要配置的节点类型获取与静态 MachineConfigPool CRD 关联的标签。执行以下步骤之一:

    1. 查看 Machine Config Pool:

      $ oc describe machineconfigpool <name>

      例如:

      $ oc describe machineconfigpool worker

      输出示例

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
      kind: MachineConfigPool
      metadata:
        creationTimestamp: 2019-02-08T14:52:39Z
        generation: 1
        labels:
          custom-kubelet: small-pods 1

      1
      如果添加了标签,它会出现在 labels 下。
    2. 如果标签不存在,则添加一个键/值对:

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=small-pods

流程

  1. 为配置更改创建自定义资源 (CR)。

    资源分配 CR 的示例配置

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: KubeletConfig
    metadata:
      name: set-allocatable 1
    spec:
      machineConfigPoolSelector:
        matchLabels:
          custom-kubelet: small-pods 2
      kubeletConfig:
        systemReserved:
          cpu: 1000m
          memory: 1Gi

    1
    为 CR 分配一个名称。
    2
    指定来自机器配置池的标签。

4.9. 为集群中的节点分配特定 CPU

使用静态 CPU Manager 策略时,您可以保留特定的 CPU,供集群中的特定节点使用。例如,在具有 24 个 CPU 的系统中,您可以为 control plane 保留编号为 0-3 的 CPU,允许计算节点使用 CPU 4 到 23。

4.9.1. 为节点保留 CPU

要明确定义为特定节点保留的 CPU 列表,请创建一个 KubeletConfig 自定义资源(CR)来定义 reservedSystemCPUs 参数。此列表替代了使用 systemReservedkubeReserved 参数可能保留的 CPU。

流程

  1. 为您要配置的节点类型获取与机器配置池(MCP)关联的标签:

    $ oc describe machineconfigpool <name>

    例如:

    $ oc describe machineconfigpool worker

    输出示例

    Name:         worker
    Namespace:
    Labels:       machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in=
                  pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker= 1
    Annotations:  <none>
    API Version:  machineconfiguration.openshift.io/v1
    Kind:         MachineConfigPool
    ...

    1
    获取 MCP 标签。
  2. KubeletConfig CR 创建 YAML 文件:

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: KubeletConfig
    metadata:
      name: set-reserved-cpus 1
    spec:
      kubeletConfig:
        reservedSystemCPUs: "0,1,2,3" 2
      machineConfigPoolSelector:
        matchLabels:
          pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: "" 3
    1
    为 CR 指定一个名称。
    2
    为与 MCP 关联的节点指定您要保留的 CPU 的内核 ID。
    3
    指定来自 MCP 的标签。
  3. 创建 CR 对象。

    $ oc create -f <file_name>.yaml

其他资源

4.10. 机器配置守护进程指标

Machine Config Daemon 是 Machine Config Operator 的一部分。它可在集群的每个节点中运行。Machine Config Daemon 管理每个节点上的配置更改和更新。

4.10.1. 机器配置守护进程指标

从 OpenShift Container Platform 4.3 开始,Machine Config Daemon 提供了一组指标。这些指标可以使用 Prometheus Cluster Monitoring 来访问。

下表介绍了这些指标。

注意

NameDescription 栏中带有 * 标记的指标数据代表了可能会造成性能问题的严重错误。这些问题可能会阻止更新和升级操作。

注意

虽然有些条目包含获取特定日志的命令,但最完整的日志数据可以通过 oc adm must-gather 命令获得。

表 4.3. MCO 指标

名称格式描述备注

mcd_host_os_and_version

[]string{"os", "version"}

显示运行 MCD 的操作系统,如 RHCOS 或 RHEL。如果是 RHCOS,则会提供版本信息。

 

ssh_accessed

计数

显示在节点中成功进行 SSH 验证的次数。

非零值显示可能已经有人手动更改了节点。由于磁盘中的状态和机器配置中定义的状态的不同,这种更改可能会导致不可协调的错误。

mcd_drain*

{"drain_time", "err"}

在排空失败时出现的错误。*

虽然排空可能需要多次尝试方可成功,但最终失败的排空会操作会阻止更新进行。drain_time 指标显示排空操作所用的时间,这可帮助进行故障排除。

如需进一步调查,请运行以下命令查看日志:

$ oc logs -f -n openshift-machine-config-operator machine-config-daemon-<hash> -c machine-config-daemon

mcd_pivot_err*

[]string{"pivot_target", "err"}

pivot 过程中遇到的日志错误。*

pivot 错误可能会导致 OS 升级无法进行。

要进行进一步调查,请运行这个命令访问该节点并查看其所有日志:

$ oc debug node/<node> — chroot /host journalctl -u pivot.service

或者,可以运行这个命令只查看来自 machine-config-daemon 容器中的日志 :

$ oc logs -f -n openshift-machine-config-operator machine-config-daemon-<hash> -c machine-config-daemon

mcd_state

[]string{"state", "reason"}

指定节点的 Machine Config Daemon 状态。可能的状态是 "Done" 、"Working" 和 "Degraded"。如果是 "Degraded",则会包括原因。

如需进一步调查,请运行以下命令查看日志:

$ oc logs -f -n openshift-machine-config-operator machine-config-daemon-<hash> -c machine-config-daemon

mcd_kubelet_state*

[]string{"err"}

日志 kubelet 健康失败。*

这应该为空,故障计数为 0。如果失败数超过 2,则代表超过了阈值。这表示 kubelet 健康可能存在问题。

要进行进一步调查,请运行这个命令访问该节点并查看其所有日志:

$ oc debug node/<node> — chroot /host journalctl -u kubelet

mcd_reboot_err*

[]string{"message", "err"}

重启失败以及相应错误的日志。*

这应该为空,代表重启成功。

如需进一步调查,请运行以下命令查看日志:

$ oc logs -f -n openshift-machine-config-operator machine-config-daemon-<hash> -c machine-config-daemon

mcd_update_state

[]string{"config", "err"}

记录配置更新的成功或失败以及相应的错误。

预期的值为 rendered-master/rendered-worker-XXXX。如果更新失败,则会出现错误。

如需进一步调查,请运行以下命令查看日志:

$ oc logs -f -n openshift-machine-config-operator machine-config-daemon-<hash> -c machine-config-daemon

第 5 章 操作容器

5.1. 了解容器

OpenShift Container Platform 应用程序的基本单元称为容器Linux 容器技术是一种轻量型机制,用于隔离运行中的进程,使它们只能跟指定的资源交互。

许多应用程序实例可以在单一主机上的容器中运行,而且相互之间看不到对方的进程、文件和网络等。通常,每个容器都提供单一服务(通常称为“微服务”),如 Web 服务器或数据库,但容器可用于任意工作负载。

多年来,Linux 内核一直在整合容器技术的能力。OpenShift Container Platform 和 Kubernetes 增加了在多主机安装之间编排容器的功能。

关于容器和 RHEL 内核内存

由于 Red Hat Enterprise Linux(RHEL)行为,CPU 使用率高的容器可能比预期消耗的内存多。较高的内存消耗可能是由 RHEL 内核中的 kmem_cache 造成的。RHEL 内核为每个 cgroup 创建一个 kmem_cache。为添加性能,kmem_cache 包含 cpu_cache 以及任何 NUMA 节点的节点缓存。这些缓存都消耗内核内存。

保存在这些缓存中的内存量与系统使用的 CPU 数量成比例。因此,有大量 CPU 会导致更多的内核内存被保存在这些缓存中。这些缓存中有大量内核内存可导致 OpenShift Container Platform 容器超过配置的内存限值,从而导致容器被终止。

为了避免因为内核内存问题而丢失容器,请确保容器请求足够的内存。您可以使用下面的公式来估算 kmem_cache 所消耗的内存数量,其中 nprocnproc 命令报告的进程数量。容器请求的下限应该是这个值加上容器内存要求:

$(nproc) X 1/2 MiB

5.2. 在部署 pod 前使用初始容器来执行任务

OpenShift Container Platform 提供了一组初始容器(Init Containers),它们是在应用程序容器之前运行的专用容器,可以包含不出现在应用程序镜像中的实用程序或设置脚本。

5.2.1. 了解初始容器

您可以在部署 pod 的其余部分之前,使用初始容器资源来执行任务。

pod 可以同时包含初始容器和应用程序容器。借助初始容器,您可以重新整理设置脚本和绑定代码。

初始容器可以:

  • 包含并运行出于安全考虑而不应包括在应用容器镜像中的实用程序。
  • 包含不出现在应用程序镜像中的设置的实用程序或自定义代码。例如,不需要仅仅为了在设置过程中使用 sed、awk、python 或 dig 等工具而使用 FROM 从其他镜像生成一个镜像。
  • 使用 Linux 命名空间,以便使用与应用程序容器不同的文件系统,如访问应用程序容器无法访问的 Secret。

各个初始容器必须成功完成,然后下一个容器才能启动。因此,初始容器提供了一种简单的方法来阻止或延迟应用程序容器的启动,直至满足一定的前提条件。

例如,您可以通过如下一些方式来使用初始容器:

  • 通过类似以下示例的 shell 命令,等待创建服务:

    for i in {1..100}; do sleep 1; if dig myservice; then exit 0; fi; done; exit 1
  • 通过类似以下示例的命令,从 Downward API 将此 Pod 注册到远程服务器:

    $ curl -X POST http://$MANAGEMENT_SERVICE_HOST:$MANAGEMENT_SERVICE_PORT/register -d ‘instance=$()&ip=$()’
  • 通过类似 sleep 60 的命令,等待一段时间后再启动应用程序容器。
  • 将一个 git 存储库克隆到卷中。
  • 将值放在配置文件中,并且运行模板工具为主应用程序容器动态生成配置文件。例如,将 POD_IP 值放在配置中,并且使用 Jinja 生成主应用程序配置文件。

如需更多信息,请参阅 Kubernetes 文档

5.2.2. 创建初始容器

下例概述了一个包含两个初始容器的简单 Pod。一个用于等待 myservice,另一个用于等待 mydb。两个容器都完成后,该 Pod 就会启动。

流程

  1. 为初始容器创建 YAML 文件:

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: myapp-pod
      labels:
        app: myapp
    spec:
      containers:
      - name: myapp-container
        image: busybox
        command: ['sh', '-c', 'echo The app is running! && sleep 3600']
      initContainers:
      - name: init-myservice
        image: busybox
        command: ['sh', '-c', 'until nslookup myservice; do echo waiting for myservice; sleep 2; done;']
      - name: init-mydb
        image: busybox
        command: ['sh', '-c', 'until nslookup mydb; do echo waiting for mydb; sleep 2; done;']
  2. myservice 服务创建 YAML 文件。

    kind: Service
    apiVersion: v1
    metadata:
      name: myservice
    spec:
      ports:
      - protocol: TCP
        port: 80
        targetPort: 9376
  3. mydb 服务创建 YAML 文件。

    kind: Service
    apiVersion: v1
    metadata:
      name: mydb
    spec:
      ports:
      - protocol: TCP
        port: 80
        targetPort: 9377
  4. 运行以下命令来创建 myapp-pod

    $ oc create -f myapp.yaml

    输出示例

    pod/myapp-pod created

  5. 查看 pod 的状态:

    $ oc get pods

    输出示例

    NAME                          READY     STATUS              RESTARTS   AGE
    myapp-pod                     0/1       Init:0/2            0          5s

    注意 pod 状态指出它正在等待

  6. 运行以下命令来创建上述服务:

    $ oc create -f mydb.yaml
    $ oc create -f myservice.yaml
  7. 查看 pod 的状态:

    $ oc get pods

    输出示例

    NAME                          READY     STATUS              RESTARTS   AGE
    myapp-pod                     1/1       Running             0          2m

5.3. 使用卷来持久保留容器数据

容器中的文件是临时的。因此,当容器崩溃或停止时,其数据就会丢失。您可以使用来持久保留 pod 中容器使用的数据。卷是在 pod 的生命周期内保存数据的一个目录,可供 pod 中的容器访问。

5.3.1. 了解卷

卷是挂载的文件系统,供 pod 及其容器使用,可以通过多个主机上本地或网络附加存储端点来支持。默认情况下,容器不具持久性;重启之后,其中的内容会被清除。

为确保卷上的文件系统不包含任何错误,并在出现错误时尽可能进行修复,OpenShift Container Platform 在调用 mount 实用程序之前会先调用 fsck。在添加卷或更新现有卷时会出现这种情况。

最简单的卷类型是 emptyDir,这是单一机器上的一个临时目录。管理员也可以允许您请求自动附加到 pod 的持久性卷。

注意

如果集群管理员启用了 FSGroup 参数,则 emptyDir 卷存储可能会受到基于 pod FSGroup 的配额的限制。

5.3.2. 使用 OpenShift Container Platform CLI 操作卷

您可以使用 CLI 命令 oc set volume,为任何使用 pod 模板的对象(如复制控制器或部署配置)添加和移除卷和卷挂载。您还可以列出 pod 中的卷,或列出使用 pod 模板的任何对象。

oc set volume 命令使用以下通用语法:

$ oc set volume <object_selection> <operation> <mandatory_parameters> <options>
对象选择
oc set volume 命令中为 object_selection 参数指定以下内容之一:

表 5.1. 对象选择

语法描述示例

<object_type> <name>

选择类型为 <object_type><name>

deploymentConfig registry

<object_type>/<name>

选择类型为 <object_type><name>

deploymentConfig/registry

<object_type> --selector=<object_label_selector>

选择与给定标签选择器匹配且类型为 <object_type> 的资源。

deploymentConfig --selector="name=registry"

<object_type> --all

选择类型为 <object_type> 的所有资源。

deploymentConfig --all

-f--filename=<file_name>

用于编辑资源的文件名、目录或文件 URL。

-f registry-deployment-config.json

操作
oc set volume 命令中的 operation 参数指定 --add--remove
必要参数
所有必需的参数都特定于所选操作,并在后续小节中阐述。
选项
所有选项都特定于所选操作,并在后续小节中讨论。

5.3.3. 列出 pod 中的卷和卷挂载

您可以列出 pod 或 pod 模板中的卷和卷挂载:

流程

列出卷:

$ oc set volume <object_type>/<name> [options]

列出卷支持的选项:

选项描述默认

--name

卷的名称。

 

-c, --containers

按名称选择容器。它还可以使用通配符 '*’ 来匹配任意字符。

'*'

例如:

  • 列出 pod p1 的所有卷:

    $ oc set volume pod/p1
  • 列出在所有部署配置中定义的卷 v1

    $ oc set volume dc --all --name=v1

5.3.4. 将卷添加到 pod

您可以将卷和卷挂载添加到 pod。

流程

将卷和/或卷挂载添加到 pod 模板中:

$ oc set volume <object_type>/<name> --add [options]

表 5.2. 添加卷时支持的选项

选项描述默认

--name

卷的名称。

若未指定,则自动生成。

-t, --type

卷源的名称。支持的值有 emptyDirhostPathsecretconfigmappersistentVolumeClaimprojected

emptyDir

-c, --containers

按名称选择容器。它还可以使用通配符 '*’ 来匹配任意字符。

'*'

-m, --mount-path

所选容器内的挂载路径。

 

--path

主机路径。--type=hostPath 的必要参数。

 

--secret-name

secret 的名称。--type=secret 的必要参数。

 

--configmap-name

configmap 的名称。--type=configmap 的必要参数。

 

--claim-name

持久性卷声明的名称。--type=persistentVolumeClaim 的必要参数。

 

--source

以 JSON 字符串表示的卷源详情。如果 --type 不支持所需的卷源,则建议使用此参数。

 

-o, --output

显示修改后的对象,而不在服务器上更新它们。支持的值有 jsonyaml

 

--output-version

输出给定版本的修改后对象。

api-version

例如:

  • 将新卷源 emptyDir 添加到 registry DeploymentConfig 对象中:

    $ oc set volume dc/registry --add
  • 为复制控制器 r1 添加含有 secret secret1 的卷 v1 并挂载到容器中的 /data

    $ oc set volume rc/r1 --add --name=v1 --type=secret --secret-name='secret1' --mount-path=/data
  • 使用声明名称 pvc1 将现有持久性卷 v1 添加到磁盘上的部署配置 dc.json,将该卷挂载到容器 c1 中的 /data 并更新服务器上的 DeploymentConfig

    $ oc set volume -f dc.json --add --name=v1 --type=persistentVolumeClaim \
      --claim-name=pvc1 --mount-path=/data --containers=c1
  • 为所有复制控制器添加基于 Git 存储库 https://github.com/namespace1/project1 且具有修订 5125c45f9f563 的卷 v1

    $ oc set volume rc --all --add --name=v1 \
      --source='{"gitRepo": {
                    "repository": "https://github.com/namespace1/project1",
                    "revision": "5125c45f9f563"
                }}'

5.3.5. 更新 pod 中的卷和卷挂载

您可以修改 pod 中的卷和卷挂载。

流程

使用 --overwrite 选项更新现有卷:

$ oc set volume <object_type>/<name> --add --overwrite [options]

例如:

  • 使用现有持久性卷声明 pvc1 替换复制控制器 r1 的现有卷 v1

    $ oc set volume rc/r1 --add --overwrite --name=v1 --type=persistentVolumeClaim --claim-name=pvc1
  • 将卷 v1DeploymentConfig d1 挂载点更改为 /opt

    $ oc set volume dc/d1 --add --overwrite --name=v1 --mount-path=/opt

5.3.6. 从 pod 中删除卷和卷挂载

您可以从 pod 中移除卷或卷挂载。

流程

从 pod 模板中移除卷:

$ oc set volume <object_type>/<name> --remove [options]

表 5.3. 移除卷时支持的选项

选项描述默认

--name

卷的名称。

 

-c, --containers

按名称选择容器。它还可以使用通配符 '*’ 来匹配任意字符。

'*'

--confirm

指定您想要一次性移除多个卷。

 

-o, --output

显示修改后的对象,而不在服务器上更新它们。支持的值有 jsonyaml

 

--output-version

输出给定版本的修改后对象。

api-version

例如:

  • DeploymentConfig 对象 d1 中删除卷 v1

    $ oc set volume dc/d1 --remove --name=v1
  • DeploymentConfig 对象从 d1 的容器 c1 中卸载卷 v1,并在 d1 上的任何容器都没有引用时删除卷 v1

    $ oc set volume dc/d1 --remove --name=v1 --containers=c1
  • 移除复制控制器 r1 的所有卷:

    $ oc set volume rc/r1 --remove --confirm

5.3.7. 配置卷以在 pod 中用于多种用途

您可以使用 volumeMounts.subPath 属性来指定卷中的 subPath 而非卷的根目录,将卷配置为允许在一个 pod 中多处使用这个卷。

流程

  1. 运行 oc rsh 命令来查看卷中的文件列表:

    $ oc rsh <pod>

    输出示例

    sh-4.2$ ls /path/to/volume/subpath/mount
    example_file1 example_file2 example_file3

  2. 指定 subPath

    带有 subPath 参数的 Pod spec 示例

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: my-site
    spec:
        containers:
        - name: mysql
          image: mysql
          volumeMounts:
          - mountPath: /var/lib/mysql
            name: site-data
            subPath: mysql 1
        - name: php
          image: php
          volumeMounts:
          - mountPath: /var/www/html
            name: site-data
            subPath: html 2
        volumes:
        - name: site-data
          persistentVolumeClaim:
            claimName: my-site-data

    1
    数据库存储在 mysql 文件夹中。
    2
    HTML 内容存储在 html 文件夹中。

5.4. 使用投射卷来映射卷

投射卷会将几个现有的卷源映射到同一个目录中。

可以投射以下类型的卷源:

  • Secret
  • Config Map
  • Downward API
注意

所有源都必须位于与 pod 相同的命名空间中。

5.4.1. 了解投射卷

投射卷可将这些卷源的任何组合映射到一个目录中,让用户能够:

  • 使用来自多个 secret、配置映射的密钥和 downward API 信息自动填充单个卷,以便在一个目录中整合不同来源的信息;
  • 使用来自多个 secret、配置映射的密钥和 downward API 信息填充单个卷,并且明确指定各个项目的路径,以便能够完全掌控卷中的内容。

以下一般情景演示了如何使用投射卷。

配置映射、secret、Downward API。
通过投射卷,使用包含密码的配置数据来部署容器。使用这些资源的应用程序可以在 Kubernetes 上部署 Red Hat OpenStack Platform(RHOSP)。根据服务要用于生产环境还是测试环境,可能需要对配置数据进行不同的编译。如果 pod 标记了生产或测试用途,可以使用 Downward API 选择器 metadata.labels 来生成正确的 RHOSP 配置。
配置映射 + secret。
借助投射卷来部署涉及配置数据和密码的容器。例如,您可以执行含有某些敏感加密任务的配置映射,这些任务需要使用保险箱密码文件来解密。
ConfigMap + Downward API。
借助投射卷来生成包含 pod 名称的配置(可通过 metadata.name 选择器使用)。然后,此应用程序可以将 pod 名称与请求一起传递,以在不使用 IP 跟踪的前提下轻松地判断来源。
Secret + Downward API。
借助投射卷,将 secret 用作公钥来加密 pod 的命名空间(可通过 metadata.namespace 选择器使用)。这个示例允许 Operator 使用应用程序安全地传送命名空间信息,而不必使用加密传输。

5.4.1.1. Pod specs 示例

以下是用于创建投射卷的 Pod spec 示例。

带有 secret、Downward API 和配置映射的 Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-test
spec:
  containers:
  - name: container-test
    image: busybox
    volumeMounts: 1
    - name: all-in-one
      mountPath: "/projected-volume"2
      readOnly: true 3
  volumes: 4
  - name: all-in-one 5
    projected:
      defaultMode: 0400 6
      sources:
      - secret:
          name: mysecret 7
          items:
            - key: username
              path: my-group/my-username 8
      - downwardAPI: 9
          items:
            - path: "labels"
              fieldRef:
                fieldPath: metadata.labels
            - path: "cpu_limit"
              resourceFieldRef:
                containerName: container-test
                resource: limits.cpu
      - configMap: 10
          name: myconfigmap
          items:
            - key: config
              path: my-group/my-config
              mode: 0777 11

1
为每个需要 secret 的容器添加 volumeMounts 部分。
2
指定一个到还未使用的目录的路径,secret 将出现在这个目录中。
3
readOnly 设为 true
4
添加一个 volumes 块,以列出每个投射卷源。
5
为卷指定任意名称。
6
设置文件的执行权限。
7
添加 secret。输入 secret 对象的名称。必须列出您要使用的每个 secret。
8
指定 mountPath 下 secret 文件的路径。此处,secret 文件位于 /projected-volume/my-group/my-username
9
添加 Downward API 源。
10
添加 ConfigMap 源。
11
设置具体的投射模式
注意

如果 pod 中有多个容器,则每个容器都需要一个 volumeMounts 部分,但 volumes 部分只需一个即可。

具有设定了非默认权限模式的多个 secret 的 Pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-test
spec:
  containers:
  - name: container-test
    image: busybox
    volumeMounts:
    - name: all-in-one
      mountPath: "/projected-volume"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: all-in-one
    projected:
      defaultMode: 0755
      sources:
      - secret:
          name: mysecret
          items:
            - key: username
              path: my-group/my-username
      - secret:
          name: mysecret2
          items:
            - key: password
              path: my-group/my-password
              mode: 511

注意

defaultMode 只能在投射级别上指定,而不针对每个卷源指定。但如上方所示,您可以明确设置每一个投射的 mode

5.4.1.2. 路径注意事项

配置路径相同时发生密钥间冲突

如果您使用同一路径配置多个密钥,则 pod 规格会视其为有效。以下示例中为 mysecretmyconfigmap 指定了相同的路径:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: volume-test
spec:
  containers:
  - name: container-test
    image: busybox
    volumeMounts:
    - name: all-in-one
      mountPath: "/projected-volume"
      readOnly: true
  volumes:
  - name: all-in-one
    projected:
      sources:
      - secret:
          name: mysecret
          items:
            - key: username
              path: my-group/data
      - configMap:
          name: myconfigmap
          items:
            - key: config
              path: my-group/data

请考虑以下与卷文件路径相关的情况。

未配置路径的密钥之间发生冲突
只有在创建 pod 时所有路径都已知,才会进行运行时验证,这与上述情景类似。否则发生冲突时,最新指定的资源会覆盖所有之前指定的资源(在 pod 创建后更新的资源也是如此)。
一个路径为显式而另一个路径为自动投射时发生冲突
如果因为用户指定的路径与自动投射的数据匹配,从而发生冲突,则像前文所述一样,后面的资源将覆盖前面的资源

5.4.2. 为 Pod 配置投射卷

在创建投射卷时,请注意了解投射卷中介绍的卷文件路径情况。

以下示例演示了如何使用投射卷挂载现有的 secret 卷源。可以使用这些步骤从本地文件创建用户名和密码 secret。然后,创建一个只运行一个容器的 pod,使用投射卷将 secret 挂载到同一个共享目录中。

流程

使用投射卷挂载现有的 secret 卷源。

  1. 输入以下内容并相应地替换密码和用户信息,创建包含这些 secret 的文件:

    apiVersion: v1
    kind: Secret
    metadata:
      name: mysecret
    type: Opaque
    data:
      pass: MWYyZDFlMmU2N2Rm
      user: YWRtaW4=

    userpass 值可以是采用 base64 编码的任意有效字符串。

    以下示例显示 admin(base64 编码):

    $ echo -n "admin" | base64

    输出示例

    YWRtaW4=

    以下示例显示 1f2d1e2e67df 密码(base64 编码):

    $ echo -n "1f2d1e2e67df" | base64

    输出示例

    MWYyZDFlMmU2N2Rm

  2. 使用以下命令来创建 secret:

    $ oc create -f <secrets-filename>

    例如:

    $ oc create -f secret.yaml

    输出示例

    secret "mysecret" created

  3. 您可以使用以下命令来检查是否创建了 secret:

    $ oc get secret <secret-name>

    例如:

    $ oc get secret mysecret

    输出示例

    NAME       TYPE      DATA      AGE
    mysecret   Opaque    2         17h

    $ oc get secret <secret-name> -o yaml

    例如:

    $ oc get secret mysecret -o yaml
    apiVersion: v1
    data:
      pass: MWYyZDFlMmU2N2Rm
      user: YWRtaW4=
    kind: Secret
    metadata:
      creationTimestamp: 2017-05-30T20:21:38Z
      name: mysecret
      namespace: default
      resourceVersion: "2107"
      selfLink: /api/v1/namespaces/default/secrets/mysecret
      uid: 959e0424-4575-11e7-9f97-fa163e4bd54c
    type: Opaque
  4. 创建类似以下示例的 pod 配置文件,使其包含 volumes 部分:

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: test-projected-volume
    spec:
      containers:
      - name: test-projected-volume
        image: busybox
        args:
        - sleep
        - "86400"
        volumeMounts:
        - name: all-in-one
          mountPath: "/projected-volume"
          readOnly: true
      volumes:
      - name: all-in-one
        projected:
          sources:
          - secret:      1
              name: user
          - secret:      2
              name: pass
    1 2
    您创建的 secret 的名称。
  5. 从配置文件创建 pod:

    $ oc create -f <your_yaml_file>.yaml

    例如:

    $ oc create -f secret-pod.yaml

    输出示例

    pod "test-projected-volume" created

  6. 验证 pod 容器是否在运行,然后留意 pod 的更改:

    $ oc get pod <name>

    例如:

    $ oc get pod test-projected-volume

    输出结果应该类似以下示例:

    输出示例

    NAME                    READY     STATUS    RESTARTS   AGE
    test-projected-volume   1/1       Running   0          14s

  7. 在另一个终端中,使用 oc exec 命令来打开连接到运行中容器的 shell:

    $ oc exec -it <pod> <command>

    例如:

    $ oc exec -it test-projected-volume -- /bin/sh
  8. 在 shell 中,验证 projected-volumes 目录是否包含您的投射源:

    / # ls

    输出示例

    bin               home              root              tmp
    dev               proc              run               usr
    etc               projected-volume  sys               var

5.5. 允许容器消耗 API 对象

Downward API 是一种允许容器消耗 API 对象的相关信息且不与 OpenShift Container Platform 耦合的机制。此类信息包括 pod 的名称、命名空间和资源值。容器可以使用环境变量或卷插件来消耗来自 Downward API 的信息。

5.5.1. 使用 Downward API 向容器公开 Pod 信息

Downward API 包含 pod 的名称、项目和资源值等信息。容器可以使用环境变量或卷插件来消耗来自 Downward API 的信息。

pod 中的字段通过 FieldRef API 类型来选择。FieldRef 有两个字段:

字段描述

fieldPath

要选择的字段的路径,这相对于 pod。

apiVersion

要在其中解释 fieldPath 选择器的 API 版本。

目前,v1 API 中的有效选择器包括:

选择器描述

metadata.name

pod 的名称。在环境变量和卷中均受支持。

metadata.namespace

pod 的命名空间。在环境变量和卷中均受支持。

metadata.labels

pod 的标签。仅在卷中支持,环境变量中不支持。

metadata.annotations

pod 的注解。仅在卷中支持,环境变量中不支持。

status.podIP

pod 的 IP。仅在环境变量中支持,卷中不支持。

若未指定 apiVersion 字段,则默认为所属 pod 模板的 API 版本。

5.5.2. 了解如何通过 Downward API 消耗容器值

容器可以使用环境变量或卷插件来消耗 API 值。根据您选择的方法,容器可以消耗:

  • Pod 名称
  • Pod 项目/命名空间
  • Pod 注解
  • Pod 标签

注解和标签只能通过卷插件来使用。

5.5.2.1. 使用环境变量消耗容器值

在使用容器的环境变量时,请使用 EnvVar 类型的 valueFrom 字段(类型为 EnvVarSource)来指定变量的值应来自 FieldRef 源,而非 value 字段指定的字面值。

只有 pod 常量属性可以这种方式消耗,因为一旦进程启动并且将变量值已更改的通知发送给进程,就无法更新环境变量。使用环境变量支持的字段包括:

  • Pod 名称
  • Pod 项目/命名空间

流程

使用环境变量

  1. 创建 pod.yaml 文件:

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: dapi-env-test-pod
    spec:
      containers:
        - name: env-test-container
          image: gcr.io/google_containers/busybox
          command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
          env:
            - name: MY_POD_NAME
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: metadata.name
            - name: MY_POD_NAMESPACE
              valueFrom:
                fieldRef:
                  fieldPath: metadata.namespace
      restartPolicy: Never
  2. pod.yaml 文件创建 pod:

    $ oc create -f pod.yaml
  3. 检查容器的日志,以查看 MY_POD_NAMEMY_POD_NAMESPACE 值:

    $ oc logs -p dapi-env-test-pod

5.5.2.2. 使用卷插件消耗容器值

容器可以使用卷插件来消耗 API 值。

容器可以消耗:

  • Pod 名称
  • Pod 项目/命名空间
  • Pod 注解
  • Pod 标签

流程

使用卷插件:

  1. 创建 volume-pod.yaml 文件:

    kind: Pod
    apiVersion: v1
    metadata:
      labels:
        zone: us-east-coast
        cluster: downward-api-test-cluster1
        rack: rack-123
      name: dapi-volume-test-pod
      annotations:
        annotation1: "345"
        annotation2: "456"
    spec:
      containers:
        - name: volume-test-container
          image: gcr.io/google_containers/busybox
          command: ["sh", "-c", "cat /tmp/etc/pod_labels /tmp/etc/pod_annotations"]
          volumeMounts:
            - name: podinfo
              mountPath: /tmp/etc
              readOnly: false
      volumes:
      - name: podinfo
        downwardAPI:
          defaultMode: 420
          items:
          - fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
            path: pod_name
          - fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
            path: pod_namespace
          - fieldRef:
              fieldPath: metadata.labels
            path: pod_labels
          - fieldRef:
              fieldPath: metadata.annotations
            path: pod_annotations
      restartPolicy: Never
  2. volume-pod.yaml 文件创建 pod:

    $ oc create -f volume-pod.yaml
  3. 检查容器的日志,并验证配置的字段是否存在:

    $ oc logs -p dapi-volume-test-pod

    输出示例

    cluster=downward-api-test-cluster1
    rack=rack-123
    zone=us-east-coast
    annotation1=345
    annotation2=456
    kubernetes.io/config.source=api

5.5.3. 了解如何使用 Downward API 消耗容器资源

在创建 pod 时,您可以使用 Downward API 注入关于计算资源请求和限制的信息,以便镜像和应用程序作者能够正确地为特定环境创建镜像。

您可以使用环境变量或卷插件进行此操作。

5.5.3.1. 使用环境变量消耗容器资源

在创建 pod 时,您可以利用环境变量来使用 Downward API 注入有关计算资源请求和限制的信息。

流程

使用环境变量:

  1. 在创建 pod 配置时,在 spec.container 字段中指定与 resources 字段的内容对应的环境变量:

    ....
    spec:
      containers:
        - name: test-container
          image: gcr.io/google_containers/busybox:1.24
          command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
          resources:
            requests:
              memory: "32Mi"
              cpu: "125m"
            limits:
              memory: "64Mi"
              cpu: "250m"
          env:
            - name: MY_CPU_REQUEST
              valueFrom:
                resourceFieldRef:
                  resource: requests.cpu
            - name: MY_CPU_LIMIT
              valueFrom:
                resourceFieldRef:
                  resource: limits.cpu
            - name: MY_MEM_REQUEST
              valueFrom:
                resourceFieldRef:
                  resource: requests.memory
            - name: MY_MEM_LIMIT
              valueFrom:
                resourceFieldRef:
                  resource: limits.memory
    ....

    如果容器配置中没有包含资源限制,Downward API 会默认使用节点的 CPU 和内存可分配量。

  2. pod.yaml 文件创建 pod:

    $ oc create -f pod.yaml

5.5.3.2. 使用卷插件消耗容器资源

在创建 pod 时,您可以利用卷插件来使用 Downward API 注入有关计算资源请求和限制的信息。

流程

使用卷插件:

  1. 在创建 pod 配置时,使用 spec.volumes.downwardAPI.items 字段来描述与 spec.resources 字段对应的所需资源:

    ....
    spec:
      containers:
        - name: client-container
          image: gcr.io/google_containers/busybox:1.24
          command: ["sh", "-c", "while true; do echo; if [[ -e /etc/cpu_limit ]]; then cat /etc/cpu_limit; fi; if [[ -e /etc/cpu_request ]]; then cat /etc/cpu_request; fi; if [[ -e /etc/mem_limit ]]; then cat /etc/mem_limit; fi; if [[ -e /etc/mem_request ]]; then cat /etc/mem_request; fi; sleep 5; done"]
          resources:
            requests:
              memory: "32Mi"
              cpu: "125m"
            limits:
              memory: "64Mi"
              cpu: "250m"
          volumeMounts:
            - name: podinfo
              mountPath: /etc
              readOnly: false
      volumes:
        - name: podinfo
          downwardAPI:
            items:
              - path: "cpu_limit"
                resourceFieldRef:
                  containerName: client-container
                  resource: limits.cpu
              - path: "cpu_request"
                resourceFieldRef:
                  containerName: client-container
                  resource: requests.cpu
              - path: "mem_limit"
                resourceFieldRef:
                  containerName: client-container
                  resource: limits.memory
              - path: "mem_request"
                resourceFieldRef:
                  containerName: client-container
                  resource: requests.memory
    ....

    如果容器配置中没有包含资源限制,Downward API 会默认使用节点的 CPU 和内存可分配量。

  2. volume-pod.yaml 文件创建 pod:

    $ oc create -f volume-pod.yaml

5.5.4. 使用 Downward API 消耗 secret

在创建 pod 时,您可以使用 Downward API 注入 Secret,以便镜像和应用程序作者能够为特定环境创建镜像。

流程

  1. 创建一个 secret.yaml 文件:

    apiVersion: v1
    kind: Secret
    metadata:
      name: mysecret
    data:
      password: cGFzc3dvcmQ=
      username: ZGV2ZWxvcGVy
    type: kubernetes.io/basic-auth
  2. secret.yaml 文件创建 Secret 对象:

    $ oc create -f secret.yaml
  3. 创建 pod.yaml 文件来引用上述 Secret 对象中的 username 字段:

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: dapi-env-test-pod
    spec:
      containers:
        - name: env-test-container
          image: gcr.io/google_containers/busybox
          command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
          env:
            - name: MY_SECRET_USERNAME
              valueFrom:
                secretKeyRef:
                  name: mysecret
                  key: username
      restartPolicy: Never
  4. pod.yaml 文件创建 pod:

    $ oc create -f pod.yaml
  5. 检查容器日志中的 MY_SECRET_USERNAME 值:

    $ oc logs -p dapi-env-test-pod

5.5.5. 使用 Downward API 消耗配置映射

在创建 pod 时,您可以使用 Downward API 注入配置映射值,以便镜像和应用程序作者能够为特定环境创建镜像。

流程

  1. 创建 configmap.yaml 文件:

    apiVersion: v1
    kind: ConfigMap
    metadata:
      name: myconfigmap
    data:
      mykey: myvalue
  2. configmap.yaml 文件创建 ConfigMap 对象:

    $ oc create -f configmap.yaml
  3. 创建 pod.yaml 文件来引用上述 ConfigMap 对象:

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: dapi-env-test-pod
    spec:
      containers:
        - name: env-test-container
          image: gcr.io/google_containers/busybox
          command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
          env:
            - name: MY_CONFIGMAP_VALUE
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  name: myconfigmap
                  key: mykey
      restartPolicy: Always
  4. pod.yaml 文件创建 pod:

    $ oc create -f pod.yaml
  5. 检查容器日志中的 MY_CONFIGMAP_VALUE 值:

    $ oc logs -p dapi-env-test-pod

5.5.6. 引用环境变量

在创建 pod 时,您可以使用 $() 语法引用之前定义的环境变量的值。如果无法解析环境变量引用,则该值将保留为提供的字符串。

流程

  1. 创建 pod.yaml 文件来引用现有的环境变量

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: dapi-env-test-pod
    spec:
      containers:
        - name: env-test-container
          image: gcr.io/google_containers/busybox
          command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
          env:
            - name: MY_EXISTING_ENV
              value: my_value
            - name: MY_ENV_VAR_REF_ENV
              value: $(MY_EXISTING_ENV)
      restartPolicy: Never
  2. pod.yaml 文件创建 pod:

    $ oc create -f pod.yaml
  3. 检查容器日志中的 MY_ENV_VAR_REF_ENV 值:

    $ oc logs -p dapi-env-test-pod

5.5.7. 转义环境变量引用

在创建 pod 时,您可以使用双美元符号来转义环境变量引用。然后,其值将设为所提供值的单美元符号版本。

流程

  1. 创建 pod.yaml 文件来引用现有的环境变量

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: dapi-env-test-pod
    spec:
      containers:
        - name: env-test-container
          image: gcr.io/google_containers/busybox
          command: [ "/bin/sh", "-c", "env" ]
          env:
            - name: MY_NEW_ENV
              value: $$(SOME_OTHER_ENV)
      restartPolicy: Never
  2. pod.yaml 文件创建 pod:

    $ oc create -f pod.yaml
  3. 检查容器日志中的 MY_NEW_ENV 值:

    $ oc logs -p dapi-env-test-pod

5.6. 将文件复制到 OpenShift Container Platform 容器或从中复制

您可以使用 rsync 命令,通过 CLI 将本地文件复制到容器中的远程目录,或从中复制文件。

5.6.1. 了解如何复制文件

oc rsync 命令(或远程同步)是一个实用的工具,能够将数据库存档复制到 pod 中或从 pod 中复制,以满足备份和恢复的需要。当运行的 pod 支持源文件热重载时,您还可以使用 oc rsync 将源代码更改复制到运行的 pod,从而进行开发调试。

$ oc rsync <source> <destination> [-c <container>]

5.6.1.1. 要求

指定复制来源
oc rsync 命令的 source 参数必须指向本地目录或 pod 目录。不支持单个文件。

指定 pod 目录时,目录名称必须加上 pod 名称前缀:

<pod name>:<dir>

如果目录名以路径分隔符 (/) 结尾,则只有目录的内容会复制到目的地。否则,目录及其内容都会复制到目的地。

指定复制目的地
oc rsync 命令的 destination 参数必须指向某个目录。如果该目录不存在,但使用 rsync 进行复制,系统会为您创建这个目录。
删除目的地上的文件
可以使用 --delete 标志,在远程目录中删除本地目录中没有的文件。
在文件更改时持续同步
如果使用 --watch 选项,命令可以监控源路径上的任何文件系统更改,并在发生更改时同步它们。使用这个参数时,命令会永久运行。

同步会在短暂的静默期后进行,以确保迅速更改的文件系统不会导致持续的同步调用。

使用 --watch 选项时,其行为实际上和手动反复调用 oc rsync 一致,通常传递给 oc rsync 的所有参数也一样。因此,您可以使用与手动调用 oc rsync 时相同的标记来控制其行为,比如 --delete

5.6.2. 将文件复制到容器或从容器中复制

CLI 中内置了将本地文件复制到容器或从容器中复制文件的支持。

先决条件

在使用 oc rsync 时,请注意以下几点:

必须安装 rsync
oc rsync 命令将使用本地的 rsync 工具(如果存在于客户端机器和远程容器上)。

如果本地或远程容器上找不到 rsync,则会在本地创建 tar 存档并发送到容器(在那里使用 tar 实用程序来解压文件)。如果远程容器中没有 tar,则复制会失败。

tar 复制方法不提供与 oc rsync 相同的功能。例如,oc rsync 会在目的地目录不存在时创建这个目录,而且仅发送来源与目的地上不同的文件。

注意

在 Windows 中,应当安装 cwRsync 客户端并添加到 PATH 中,以便与 oc rsync 命令搭配使用。

流程

  • 将本地目录复制到 pod 目录:

    $ oc rsync <local-dir> <pod-name>:/<remote-dir>

    例如:

    $ oc rsync /home/user/source devpod1234:/src

    输出示例

    WARNING: cannot use rsync: rsync not available in container
    status.txt

  • 将 pod 目录复制到本地目录:

    $ oc rsync devpod1234:/src /home/user/source

    输出示例

    $ oc rsync devpod1234:/src/status.txt /home/user/
    WARNING: cannot use rsync: rsync not available in container
    status.txt

5.6.3. 使用高级 rsync 功能

与标准的 rsync 相比,oc rsync 命令可用的命令行选项比较少。如果您想要使用某个标准 rsync 命令行选项,但 oc rsync 中没有这个选项(例如,--exclude-from=FILE 选项),您可以使用标准 rsync--rsh (-e) 选项或 RSYNC_RSH 变量来作为权宜之计,如下所示:

$ rsync --rsh='oc rsh' --exclude-from=FILE SRC POD:DEST

或:

导出 RSYNC_RSH 变量:

$ export RSYNC_RSH='oc rsh'

然后运行 rsync 命令:

$ rsync --exclude-from=FILE SRC POD:DEST

以上两个示例将标准 rsync 配置为使用 oc rsh 作为远程 shell 程序,从而连接到远程 pod,它们是运行 oc rsync 的替代方法。

5.7. 在 OpenShift Container Platform 容器中执行远程命令

您可以使用 CLI 在 OpenShift Container Platform 容器中执行远程命令。

5.7.1. 在容器中执行远程命令

CLI 中内置了对执行远程容器命令的支持。

流程

在容器中运行命令:

$ oc exec <pod> [-c <container>] <command> [<arg_1> ... <arg_n>]

例如:

$ oc exec mypod date

输出示例

Thu Apr  9 02:21:53 UTC 2015

重要

为了安全起见oc exec 命令在访问特权容器时无法工作,除非该命令由 cluster-admin 用户执行。

5.7.2. 用于从客户端发起远程命令的协议

客户端通过向 Kubernetes API 服务器发出请求,来发起在容器中执行远程命令的操作:

/proxy/nodes/<node_name>/exec/<namespace>/<pod>/<container>?command=<command>

在以上 URL 中:

  • <node_name> 是节点的 FQDN。
  • <namespace> 是目标 pod 的项目。
  • <pod> 是目标 pod 的名称。
  • <container> 是目标容器的名称。
  • <command> 是要执行的命令。

例如:

/proxy/nodes/node123.openshift.com/exec/myns/mypod/mycontainer?command=date

另外,客户端也可以在请求中添加参数来指示是否有以下要求:

  • 客户端应向远程容器的命令发送输入 (stdin)。
  • 客户端的终端是 TTY。
  • 远程容器的命令应该将来自 stdout 的输出发送到客户端。
  • 远程容器的命令应该将来自 stderr 的输出发送到客户端。

在向 API 服务器发送 exec 请求后,客户端会将连接升级到支持多路复用的流;当前使用 SPDY

客户端为 stdin、stdout 和 stderr 分别创建一个流。为了区分流,客户端将流的 streamType 标头设置为 stdinstdoutstderr 之一。

在完成远程命令执行请求后,客户端关闭所有流、升级的连接和底层连接。

5.8. 使用端口转发访问容器中的应用程序

OpenShift Container Platform 支持向 pod 转发端口。

5.8.1. 了解端口转发

您可以使用 CLI 将一个或多个本地端口转发到 pod。这样,您可以在本地侦听一个指定或随机端口,并且与 pod 中的指定端口来回转发数据。

CLI 中内置了端口转发支持:

$ oc port-forward <pod> [<local_port>:]<remote_port> [...[<local_port_n>:]<remote_port_n>]

CLI 侦听用户指定的本地端口,并通过以下协议进行转发。

可使用以下格式来指定端口:

5000

客户端在本地侦听端口 5000,并转发到 pod 中的 5000。

6000:5000

客户端在本地侦听端口 6000,并转发到 pod 中的 5000。

:50000:5000

客户端选择本地的一个空闲端口,并转发到 pod 中的 5000 。

OpenShift Container Platform 处理来自客户端的端口转发请求。在收到请求后,OpenShift Container Platform 会升级响应并等待客户端创建端口转发流。当 OpenShift Container Platform 收到新流时,它会在流和 pod 端口之间复制数据。

从架构上看,有不同的选项可用于转发到 pod 端口。支持的 OpenShift Container Platform 实施会直接调用节点主机上的 nsenter 来进入 pod 的网络命名空间,然后调用 socat 在流和 pod 端口之间复制数据。不过,自定义实施中可能会包括运行一个 helper pod,然后运行 nsentersocat,从而不需要在主机上安装这些二进制代码。

5.8.2. 使用端口转发

您可以使用 CLI 将一个或多个本地端口转发到 pod。

流程

使用以下命令侦听 pod 中的指定端口:

$ oc port-forward <pod> [<local_port>:]<remote_port> [...[<local_port_n>:]<remote_port_n>]

例如:

  • 使用以下命令,侦听本地的 50006000 端口,并与 pod 中的 50006000 端口来回转发数据:

    $ oc port-forward <pod> 5000 6000

    输出示例

    Forwarding from 127.0.0.1:5000 -> 5000
    Forwarding from [::1]:5000 -> 5000
    Forwarding from 127.0.0.1:6000 -> 6000
    Forwarding from [::1]:6000 -> 6000

  • 使用以下命令,侦听本地的 8888 端口并转发到 pod 中的 5000

    $ oc port-forward <pod> 8888:5000

    输出示例

    Forwarding from 127.0.0.1:8888 -> 5000
    Forwarding from [::1]:8888 -> 5000

  • 使用以下命令,侦听本地的一个空闲端口并转发到 pod 中的 5000

    $ oc port-forward <pod> :5000

    输出示例

    Forwarding from 127.0.0.1:42390 -> 5000
    Forwarding from [::1]:42390 -> 5000

    或者:

    $ oc port-forward <pod> 0:5000

5.8.3. 用于从客户端发起端口转发的协议

客户端通过向 Kubernetes API 服务器发出请求,来发起向 pod 转发端口的操作:

/proxy/nodes/<node_name>/portForward/<namespace>/<pod>

在以上 URL 中:

  • <node_name> 是节点的 FQDN。
  • <namespace> 是目标 pod 的命名空间。
  • <pod> 是目标 pod 的名称。

例如:

/proxy/nodes/node123.openshift.com/portForward/myns/mypod

向 API 服务器发送端口转发请求后,客户端会将连接升级到支持多路复用的流;当前使用 SPDY

客户端创建 port 标头中包含 pod 中目标端口的流。写入流的所有数据都通过 Kubelet 传送到目标 pod 和端口。同样,针对被转发连接从 pod 发送的所有数据都会被传回客户端上的同一流。

在完成端口转发请求后,客户端关闭所有流、升级的连接和底层连接。

5.9. 在容器中使用 sysctl

Sysctl 设置可以通过 Kubernetes 来公开,允许用户在运行时为容器内的命名空间修改某些内核参数。只有拥有命名空间的 sysctl 才能独立于 pod 进行设置。如果 sysctl 没有命名空间,则称为节点级别,无法在 OpenShift Container Platform 中设置。此外,只有被认为是安全的 sysctl 才会默认列在白名单中;您可以在节点上手动启用其他不安全 sysctl 来供用户使用。

5.9.1. 关于 sysctl

在 Linux 中,管理员可通过 sysctl 接口在运行时修改内核参数。参数可通过 /proc/sys/ 虚拟进程文件系统提供。这些参数涵盖了各种不同的子系统,例如:

  • 内核(通用前缀:kernel.
  • 网络(通用前缀:net.
  • 虚拟内存(通用前缀:vm.
  • MDADM(通用前缀:dev.

如需了解更多子系统,请参阅 Kernel 文档。要获取所有参数的列表,请运行:

$ sudo sysctl -a

5.9.1.1. 命名空间和节点级 sysctl

许多 sysctl 在 Linux 内核中是有命名空间的。这意味着您可以针对节点上的每个 pod 单独设置它们。sysctl 必须拥有命名空间,才能在 Kubernetes 内的 pod 上下文中访问它们。

以下 sysctl 已知是拥有命名空间的:

  • kernel.shm*
  • kernel.msg*
  • kernel.sem
  • fs.mqueue.*

另外,net.* 组中的大多数 sysctl 都已知是拥有命名空间的。其命名空间的采用根据内核版本和发行方而有所不同。

无命名空间的 sysctl 被视为节点级别,且必须由集群管理员手动设置,或者通过使用节点的底层 Linux 发行版,如修改 /etc/sysctls.conf 文件,或者通过使用带有特权容器的守护进程集。

注意

可以考虑将带有特殊 sysctl 节点标记为污点。仅将 pod 调度到需要这些 sysctl 设置的节点。使用污点和容限功能来标记节点。

5.9.1.2. 安全与不安全 sysctl

sysctl 划分为安全不安全 sysctl。

sysctl 若要被视为安全,必须使用正确的命名空间,且必须在同一节点的不同 pod 之间进行适当的隔离。也就是说,如果您为一个 pod 设置了 sysctl,它不得:

  • 影响节点上的其他任何 pod
  • 危害节点的健康
  • 获取超过 pod 资源限制的 CPU 或内存资源

OpenShift Container Platform 支持(或列入白名单)安全集合中的以下 sysctl:

  • kernel.shm_rmid_forced
  • net.ipv4.ip_local_port_range
  • net.ipv4.tcp_syncookies

所有安全 sysctl 都默认启用。您可以通过修改 Pod 规格来在 pod 中使用 sysctl。

任何未在 OpenShift Container Platform 白名单中列出的 sysctl 都被视为对 OpenShift Container Platform 而言不安全。请注意,仅拥有命名空间还不足以使 sysctl 被视为安全。

所有不安全 sysctl 都默认禁用,集群管理员必须逐个节点手动启用它们。禁用了不安全 sysctl 的 Pod 会被调度,但不会启动。

$ oc get pod

输出示例

NAME        READY   STATUS            RESTARTS   AGE
hello-pod   0/1     SysctlForbidden   0          14s

5.9.2. 为 pod 设置 sysctl

您可以使用 pod 的 securityContext 在 pod 上设置 sysctl。securityContext 适用于同一 pod 中的所有容器。

默认允许安全 sysctl。带有不安全 sysctl 的 pod 无法在任何节点上启动,除非集群管理员在某个节点上明确启用了不安全 sysctl。与节点级 sysctl 一样,使用污点和容限功能或节点上的标签将这些 pod 调度到正确的节点。

以下示例使用 pod securityContext 设置一个安全 sysctl kernel.shm_rmid_forced,以及两个不安全 sysctl net.ipv4.route.min_pmtukernel.msgmax。在规格中,安全不安全 sysctl 并无区别。

警告

为了避免让操作系统变得不稳定,只有在了解了参数的作用后才修改 sysctl 参数。

流程

使用安全和不安全 sysctl:

  1. 修改定义 pod 的 YAML 文件并添加 securityContext 规格,如下例所示:

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: sysctl-example
    spec:
      securityContext:
        sysctls:
        - name: kernel.shm_rmid_forced
          value: "0"
        - name: net.ipv4.route.min_pmtu
          value: "552"
        - name: kernel.msgmax
          value: "65536"
      ...
  2. 创建 pod:

    $ oc apply -f <file-name>.yaml

    如果节点不允许不安全 sysctl,则 pod 会被调度,但不会部署:

    $ oc get pod

    输出示例

    NAME        READY   STATUS            RESTARTS   AGE
    hello-pod   0/1     SysctlForbidden   0          14s

5.9.3. 启用不安全 sysctl

集群管理员可在非常特殊的情况下允许某些不安全 sysctl,比如高性能或实时应用程序性能优化。

如果要使用不安全 sysctl,集群管理员必须为特定类型的节点单独启用它们。sysctl 必须拥有命名空间。

您可以通过在 forbiddenSysctlsallowedUnsafeSysctls 字段中指定 Security Context Constraints 字段中的 sysctl 模式列表来控制 pod 中可以设置哪些 sysctl。

  • forbiddenSysctls 选项用来排除特定 sysctls。
  • allowedUnsafeSysctls 选项用来控制特定的需求,如高性能或实时应用程序调整。
警告

由于其不安全特性,使用不安全 sysctl 的风险由您自行承担,而且可能会造成严重问题,例如容器行为不当、资源短缺或节点受损。

流程

  1. 在运行带有不安全 sysctl 的容器的机器配置池中添加标签:

    $ oc edit machineconfigpool worker
    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: MachineConfigPool
    metadata:
      creationTimestamp: 2019-02-08T14:52:39Z
      generation: 1
      labels:
        custom-kubelet: sysctl 1
    1
    添加 key: pair 标签。
  2. 创建 KubeletConfig 自定义资源(CR):

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: KubeletConfig
    metadata:
      name: custom-kubelet
    spec:
      machineConfigPoolSelector:
        matchLabels:
          custom-kubelet: sysctl 1
      kubeletConfig:
        allowedUnsafeSysctls: 2
          - "kernel.msg*"
          - "net.ipv4.route.min_pmtu"
    1
    指定机器配置池中的标签。
    2
    列出您想要允许的不安全 sysctl。
  3. 创建对象:

    $ oc apply -f set-sysctl-worker.yaml

    创建了一个新的 MachineConfig 对象,命名格式是 99-worker-XXXXXX-XXXXX-XXXX-XXXXX-kubelet

  4. 使用 machineconfigpool 对象 status 字段等待集群重启:

    例如:

    status:
      conditions:
        - lastTransitionTime: '2019-08-11T15:32:00Z'
          message: >-
            All nodes are updating to
            rendered-worker-ccbfb5d2838d65013ab36300b7b3dc13
          reason: ''
          status: 'True'
          type: Updating

    集群就绪时会显示类似如下的消息:

       - lastTransitionTime: '2019-08-11T16:00:00Z'
          message: >-
            All nodes are updated with
            rendered-worker-ccbfb5d2838d65013ab36300b7b3dc13
          reason: ''
          status: 'True'
          type: Updated
  5. 集群就绪后,在新的 MachineConfig 对象中检查合并的 KubeletConfig 对象:

    $ oc get machineconfig 99-worker-XXXXXX-XXXXX-XXXX-XXXXX-kubelet -o json | grep ownerReference -A7
            "ownerReferences": [
                {
                    "apiVersion": "machineconfiguration.openshift.io/v1",
                    "blockOwnerDeletion": true,
                    "controller": true,
                    "kind": "KubeletConfig",
                    "name": "custom-kubelet",
                    "uid": "3f64a766-bae8-11e9-abe8-0a1a2a4813f2"

    现在,您可以根据需要为 pod 添加不安全 sysctl。

第 6 章 操作集群

6.1. 查看 OpenShift Container Platform 集群中的系统事件信息

OpenShift Container Platform 中的事件根据 OpenShift Container Platform 集群中 API 对象的事件进行建模。

6.1.1. 了解事件

事件允许 OpenShift Container Platform 以无关资源的方式记录实际事件的信息。它们还允许开发人员和管理员以统一的方式消耗系统组件的信息。

6.1.2. 使用 CLI 查看事件

您可以使用 CLI,获取给定项目中的事件列表。

流程

  • 要查看某一项目中的事件,请使用以下命令:

    $ oc get events [-n <project>] 1
    1
    项目的名称。

    例如:

    $ oc get events -n openshift-config

    输出示例

    LAST SEEN   TYPE      REASON                   OBJECT                      MESSAGE
    97m         Normal    Scheduled                pod/dapi-env-test-pod       Successfully assigned openshift-config/dapi-env-test-pod to ip-10-0-171-202.ec2.internal
    97m         Normal    Pulling                  pod/dapi-env-test-pod       pulling image "gcr.io/google_containers/busybox"
    97m         Normal    Pulled                   pod/dapi-env-test-pod       Successfully pulled image "gcr.io/google_containers/busybox"
    97m         Normal    Created                  pod/dapi-env-test-pod       Created container
    9m5s        Warning   FailedCreatePodSandBox   pod/dapi-volume-test-pod    Failed create pod sandbox: rpc error: code = Unknown desc = failed to create pod network sandbox k8s_dapi-volume-test-pod_openshift-config_6bc60c1f-452e-11e9-9140-0eec59c23068_0(748c7a40db3d08c07fb4f9eba774bd5effe5f0d5090a242432a73eee66ba9e22): Multus: Err adding pod to network "openshift-sdn": cannot set "openshift-sdn" ifname to "eth0": no netns: failed to Statfs "/proc/33366/ns/net": no such file or directory
    8m31s       Normal    Scheduled                pod/dapi-volume-test-pod    Successfully assigned openshift-config/dapi-volume-test-pod to ip-10-0-171-202.ec2.internal

  • 从 OpenShift Container Platform 控制台查看项目中的事件。

    1. 启动 OpenShift Container Platform 控制台。
    2. 点击 HomeEvents,再选择您的项目。
    3. 移到您想要查看事件的资源。例如,Home → Project <project-name> → <resource-name>。

      pod 和部署等许多对象也具有自己的 Events 选项卡,其中显示与该对象相关的事件。

6.1.3. 事件列表

本节介绍 OpenShift Container Platform 的事件。

表 6.1. 配置事件

名称描述

FailedValidation

pod 配置验证失败。

表 6.2. 容器事件

名称描述

BackOff

避退重启使容器失败。

Created

已创建容器。

Failed

拉取/创建/启动失败。

Killing

正在终止容器。

Started

容器已启动。

Preempting

正在抢占其他 pod。

ExceededGracePeriod

在指定宽限期内,容器运行时没有停止 pod。

表 6.3. 健康事件

名称描述

Unhealthy

容器不健康。

表 6.4. 镜像事件

名称描述

BackOff

避退容器启动,镜像拉取。

ErrImageNeverPull

违反了镜像的 NeverPull 策略

Failed

拉取镜像失败。

InspectFailed

检查镜像失败。

Pulled

成功拉取了镜像,或容器镜像已存在于机器上。

Pulling

正在拉取镜像。

表 6.5. 镜像管理器事件

名称描述

FreeDiskSpaceFailed

可用磁盘空间失败。

InvalidDiskCapacity

磁盘容量无效。

表 6.6. 节点事件

名称描述

FailedMount

卷挂载已失败。

HostNetworkNotSupported

主机网络不受支持。

HostPortConflict

主机/端口冲突。

InsufficientFreeCPU

可用 CPU 不足。

InsufficientFreeMemory

可用内存不足。

KubeletSetupFailed

kubelet 设置失败。

NilShaper

未定义整形器。

NodeNotReady

节点未就绪。

NodeNotSchedulable

节点不可调度。

NodeReady

节点已就绪。

NodeSchedulable

节点可以调度。

NodeSelectorMismatching

节点选择器不匹配。

OutOfDisk

磁盘空间不足。

Rebooted

节点已重启。

Starting

正在启动 kubelet。

FailedAttachVolume

附加卷失败。

FailedDetachVolume

分离卷失败。

VolumeResizeFailed

扩展/缩减卷失败。

VolumeResizeSuccessful

成功扩展/缩减卷。

FileSystemResizeFailed

扩展/缩减文件系统失败。

FileSystemResizeSuccessful

成功扩展/缩减文件系统。

FailedUnMount

卸载卷失败。

FailedMapVolume

映射卷失败。

FailedUnmapDevice

取消映射设备失败。

AlreadyMountedVolume

卷已经挂载。

SuccessfulDetachVolume

卷已被成功分离。

SuccessfulMountVolume

卷已被成功挂载。

SuccessfulUnMountVolume

卷已被成功卸载。

ContainerGCFailed

容器垃圾回收失败。

ImageGCFailed

镜像垃圾回收失败。

FailedNodeAllocatableEnforcement

未能强制实施系统保留的 Cgroup 限制。

NodeAllocatableEnforced

已强制实施系统保留的 Cgroup 限制。

UnsupportedMountOption

不支持的挂载选项。

SandboxChanged

Pod 沙盒已更改。

FailedCreatePodSandBox

未能创建 pod 沙盒。

FailedPodSandBoxStatus

pod 沙盒状态失败。

表 6.7. Pod worker 事件

名称描述

FailedSync

Pod 同步失败。

表 6.8. 系统事件

名称描述

SystemOOM

集群遇到 OOM(内存不足)状况。

表 6.9. Pod 事件

名称描述

FailedKillPod

停止 pod 失败。

FailedCreatePodContainer

创建 pod 容器失败。

Failed

创建 pod 数据目录失败。

NetworkNotReady

网络未就绪。

FailedCreate

创建时出错:<error-msg>

SuccessfulCreate

已创建 pod:<pod-name>

FailedDelete

删除时出错:<error-msg>

SuccessfulDelete

已删除 pod:<pod-id>

表 6.10. Pod 横向自动扩展事件

名称描述

SelectorRequired

需要选择器。

InvalidSelector

无法将选择器转换为对应的内部选择器对象。

FailedGetObjectMetric

HPA 无法计算副本数。

InvalidMetricSourceType

未知的指标源类型。

ValidMetricFound

HPA 能够成功计算副本数。

FailedConvertHPA

未能转换给定的 HPA。

FailedGetScale

HPA 控制器无法获取目标的当前规模。

SucceededGetScale

HPA 控制器成功获取了目标的当前规模。

FailedComputeMetricsReplicas

未能根据列出的指标计算所需的副本数。

FailedRescale

新大小:<size>;原因:<msg>:错误:<error-msg>

SuccessfulRescale

新大小:<size>;原因:<msg>

FailedUpdateStatus

未能更新状态。

表 6.11. 网络事件(openshift-sdn)

名称描述

Starting

正在启动 OpenShift-SDN。

NetworkFailed

pod 的网络接口已经丢失,pod 也将被停止。

表 6.12. 网络事件(kube-proxy)

名称描述

NeedPods

服务端口 <serviceName>:<port> 需要 pod。

表 6.13. 卷事件

名称描述

FailedBinding

没有可用的持久性卷,而且未设置存储类。

VolumeMismatch

卷大小或类与声明中请求的不同。

VolumeFailedRecycle

创建回收 pod 时出错。

VolumeRecycled

回收卷时发生。

RecyclerPod

回收 pod 时发生。

VolumeDelete

删除卷时发生。

VolumeFailedDelete

删除卷时出错。

ExternalProvisioning

在手动或通过外部软件置备声明的卷时发生。

ProvisioningFailed

未能置备卷。

ProvisioningCleanupFailed

清理置备的卷时出错。

ProvisioningSucceeded

在成功置备了卷时发生。

WaitForFirstConsumer

将绑定延迟到 pod 调度为止。

表 6.14. 生命周期 hook

名称描述

FailedPostStartHook

处理程序因为 pod 启动而失败。

FailedPreStopHook

处理程序因为预停止而失败。

UnfinishedPreStopHook

预停止 hook 未完成。

表 6.15. 部署

名称描述

DeploymentCancellationFailed

未能取消部署。

DeploymentCancelled

已取消的部署。

DeploymentCreated

已创建新的复制控制器。

IngressIPRangeFull

没有可用的入口 IP 可分配给服务。

表 6.16. 调度程序事件

名称描述

FailedScheduling

未能调度 pod:<pod-namespace>/<pod-name>。引发此事件有多种原因,如 AssumePodVolumes 失败或绑定遭拒等。

Preempted

被节点 <node-name> 上的 <preemptor-namespace>/<preemptor-name> 抢占。

Scheduled

成功将 <pod-name> 分配给 <node-name>

表 6.17. 守护进程集事件

名称描述

SelectingAll

此 daemon 选择所有 pod。需要非空选择器。

FailedPlacement

未能将 pod 放置到 <node-name>

FailedDaemonPod

在节点 <node-name> 上找到了失败的守护进程 pod <pod-name>,会尝试将它终止。

表 6.18. 负载均衡器服务事件

名称描述

CreatingLoadBalancerFailed

创建负载均衡器时出错。

DeletingLoadBalancer

正在删除负载均衡器。

EnsuringLoadBalancer

正在确保负载均衡器。

EnsuredLoadBalancer

已确保负载均衡器。

UnAvailableLoadBalancer

没有可用于 LoadBalancer 服务的节点。

LoadBalancerSourceRanges

列出新的 LoadBalancerSourceRanges。例如,<old-source-range> → <new-source-range>

LoadbalancerIP

列出新 IP 地址。例如,<old-ip> → <new-ip>

ExternalIP

列出外部 IP 地址。例如,Added: <external-ip>

UID

列出新 UID。例如,<old-service-uid> → <new-service-uid>

ExternalTrafficPolicy

列出新 ExternalTrafficPolicy。例如,<old-policy> → <new-policy>

HealthCheckNodePort

列出新 HealthCheckNodePort。例如,<old-node-port> → new-node-port>

UpdatedLoadBalancer

使用新主机更新负载均衡器。

LoadBalancerUpdateFailed

使用新主机更新负载均衡器时出错。

DeletingLoadBalancer

正在删除负载均衡器。

DeletingLoadBalancerFailed

删除负载均衡器时出错。

DeletedLoadBalancer

已删除负载均衡器。

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 Pod spec 文件示例,工具将使用该文件来估算资源用量。podspeclimitsrequests 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 spec 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 spec 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

    输出示例

    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涉及使用 ConfigMap 对象。

先决条件

下载并安装 集群容量工具

流程

运行集群容量工具:

  1. 创建集群角色:

    $ cat << EOF| oc create -f -

    输出示例

    kind: ClusterRole
    apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
    metadata:
      name: cluster-capacity-role
    rules:
    - apiGroups: [""]
      resources: ["pods", "nodes", "persistentvolumeclaims", "persistentvolumes", "services", "replicationcontrollers"]
      verbs: ["get", "watch", "list"]
    - apiGroups: ["apps"]
      resources: ["replicasets", "statefulsets"]
      verbs: ["get", "watch", "list"]
    - apiGroups: ["policy"]
      resources: ["poddisruptionbudgets"]
      verbs: ["get", "watch", "list"]
    - apiGroups: ["storage.k8s.io"]
      resources: ["storageclasses"]
      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-configmapConfigMap 对象挂载到卷中,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 对象,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 对象的 pod.yaml 键与 Pod spec 文件名称相同,但这不是必须的。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

    输出示例

    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)

6.3. 使用限制范围限制资源消耗

默认情况下,容器在 OpenShift Container Platform 集群上使用无限的计算资源运行。通过限制范围,您可以限制项目中特定对象的资源消耗:

  • pod 和容器:您可以为 pod 及其容器设置 CPU 和内存的最小和最大要求。
  • 镜像流:您可以设置 ImageStream 对象中的镜像和标签数量的限制。
  • 镜像:您可以限制可推送到内部 registry 的镜像大小。
  • 持久性卷声明(PVC):您可以限制请求的 PVC 的大小。

如果 pod 未满足限制范围强制的限制,则无法在命名空间中创建 pod。

6.3.1. 关于限制范围

LimitRange 对象定义的限值范围限制项目中的资源消耗。在项目中,您可以为 pod、容器、镜像、镜像流或持久性卷声明(PVC)设置特定资源限值。

要创建和修改资源的所有请求都会针对项目中的每个 LimitRange 对象进行评估。如果资源违反了任何限制,则会拒绝该资源。

以下显示了所有组件的限制范围对象: pod、容器、镜像、镜像流或 PVC。您可以在同一对象中为这些组件的一个或多个组件配置限值。您可以为每个要控制资源的项目创建不同的限制范围对象。

容器的限制范围对象示例

apiVersion: "v1"
kind: "LimitRange"
metadata:
  name: "resource-limits"
spec:
  limits:
    - type: "Container"
      max:
        cpu: "2"
        memory: "1Gi"
      min:
        cpu: "100m"
        memory: "4Mi"
      default:
        cpu: "300m"
        memory: "200Mi"
      defaultRequest:
        cpu: "200m"
        memory: "100Mi"
      maxLimitRequestRatio:
        cpu: "10"

6.3.1.1. 关于组件限制

以下示例显示每个组件的限制范围参数。为清楚起见,示例已被分隔。您可以根据需要为任何或所有组件创建一个 LimitRange 对象。

6.3.1.1.1. 容器限制

通过限制范围,您可以指定 pod 中每个容器可以请求的特定项目的最小和最大 CPU 和内存。如果在项目中创建容器,则 Pod spec 中的容器 CPU 和内存请求必须符合 LimitRange 对象中设置的值。如果没有,则 pod 不会被创建。

  • 对于在 LimitRange 对象中指定的容器,容器 CPU 或内存请求和限制必须大于或等于 min 资源约束。
  • 容器 CPU 或内存请求必须小于或等于 LimitRange 对象中指定的容器的 max 资源约束。

    如果 LimitRange 对象定义了 max CPU,则不需要在 Pod spec 中定义 CPU 请求(request) 值。但您必须指定一个 CPU limit 值,它需要满足在限制范围中指定的最大 CPU 限值。

  • 容器限制与请求的比例必须小于或等于 LimitRange 对象中指定的容器的 maxLimitRequestRatio 值。

    如果 LimitRange 对象定义了 maxLimitRequestRatio 约束,则任何新容器都必须同时具有 requestlimit 值。OpenShift Container Platform 通过 limit 除以 request 来计算限制与请求的比率。这个值应该是大于 1 的非负整数。

    例如,如果容器的 limit 值中包括 cpu: 500request 值中包括 cpu: 100,则 cpu 的限制与请求的比率是 5。这个比例必须小于或等于 maxLimitRequestRatio

如果 Pod spec 没有指定容器资源内存或限制,则将限制范围对象中指定的容器的 defaultdefaultRequest CPU 和内存值分配给容器。

容器 LimitRange 对象定义

apiVersion: "v1"
kind: "LimitRange"
metadata:
  name: "resource-limits" 1
spec:
  limits:
    - type: "Container"
      max:
        cpu: "2" 2
        memory: "1Gi" 3
      min:
        cpu: "100m" 4
        memory: "4Mi" 5
      default:
        cpu: "300m" 6
        memory: "200Mi" 7
      defaultRequest:
        cpu: "200m" 8
        memory: "100Mi" 9
      maxLimitRequestRatio:
        cpu: "10" 10

1
LimitRange 对象的名称。
2
pod 中单个容器可以请求的最大 CPU 量。
3
pod 中单个容器可以请求的最大内存量。
4
pod 中单个容器可以请求的最小 CPU 量。
5
pod 中单个容器可以请求的最小内存量。
6
如果未在 Pod spec 中指定,容器可以使用的默认 CPU 量。
7
如果未在 Pod spec 中指定,容器可以使用的默认内存量。
8
如果没有在 Pod spec 中指定,容器可以请求的默认 CPU 量。
9
如果未在 Pod spec 中指定,容器可以请求的默认内存量。
10
容器最大的限制与请求的比率。
6.3.1.1.2. Pod 限值

限制范围允许您为给定项目中所有 pod 的容器指定最小和最大 CPU 和内存限值。要在项目中创建容器,Pod spec 中的容器 CPU 和内存请求必须符合 LimitRange 对象中设置的值。如果没有,则 pod 不会被创建。

如果 Pod spec 没有指定容器资源内存或限制,则将限制范围对象中指定的容器的 defaultdefaultRequest CPU 和内存值分配给容器。

在 pod 中的所有容器中,需要满足以下条件:

  • 对于在 LimitRange 对象中指定的 pod,容器 CPU 或内存请求和限制必须大于或等于 min 资源约束。
  • 容器 CPU 或内存请求和限制必须小于或等于 LimitRange 对象中指定的 pod 的 max 资源约束。
  • 容器限制与请求的比例必须小于或等于 LimitRange 对象中指定的 maxLimitRequestRatio 约束。

Pod LimitRange 对象定义

apiVersion: "v1"
kind: "LimitRange"
metadata:
  name: "resource-limits" 1
spec:
  limits:
    - type: "Pod"
      max:
        cpu: "2" 2
        memory: "1Gi" 3
      min:
        cpu: "200m" 4
        memory: "6Mi" 5
      maxLimitRequestRatio:
        cpu: "10" 6

1
限制范围对象的名称。
2
pod 可在所有容器间请求的最大 CPU 量。
3
pod 可在所有容器间请求的最大内存量。
4
pod 可在所有容器间请求的最小 CPU 量。
5
pod 可在所有容器间请求的最小内存量。
6
容器最大的限制与请求的比率。
6.3.1.1.3. 镜像限制

LimitRange 对象允许您指定可推送到内部 registry 的镜像的最大大小。

将镜像推送到内部 registry 时,需要满足以下条件:

  • 镜像的大小必须小于或等于 LimitRange 对象中指定的镜像的最大值

镜像 LimitRange 对象定义

apiVersion: "v1"
kind: "LimitRange"
metadata:
  name: "resource-limits" 1
spec:
  limits:
    - type: openshift.io/Image
      max:
        storage: 1Gi 2

1
LimitRange 对象的名称。
2
可以推送到内部 registry 的最大镜像大小。
注意

要防止超过限制的 Blob 上传到 registry,则必须将 registry 配置为强制实施配额。

警告

在上传的镜像清单中,镜像大小并非始终可用。这对使用 Docker 1.10 或更高版本构建并推送到 v2 registry 的镜像来说尤为如此。如果这样的镜像使用旧的 Docker 守护进程拉取,由 registry 将镜像清单转换为 schema v1 时缺少了所有与大小相关的信息。镜像没有设置存储限制会阻止镜像被上传。

这个问题正在被决。

6.3.1.1.4. 镜像流限值

LimitRange 对象允许您为镜像流指定限值。

对于每个镜像流,需要满足以下条件:

  • ImageStream 规格中镜像标签的数量必须小于或等于 LimitRange 对象中的 openshift.io/image-tags 约束。
  • ImageStream 规格中对镜像的唯一引用数量必须小于或等于限制范围对象中的 openshift.io/images 约束。

镜像流 LimitRange 对象定义

apiVersion: "v1"
kind: "LimitRange"
metadata:
  name: "resource-limits" 1
spec:
  limits:
    - type: openshift.io/ImageStream
      max:
        openshift.io/image-tags: 20 2
        openshift.io/images: 30 3

1
LimitRange 对象的名称。
2
镜像流 spec 中 imagestream.spec.tags 参数中唯一镜像标签的最大数量。
3
镜像流 specimagestream.status.tags 参数中唯一镜像引用的最大数量。

openshift.io/image-tags 资源代表唯一镜像引用。可能的引用是 ImageStreamTagImageStreamImageDockerImage。可以使用 oc tagoc import-image 命令创建标签。内部和外部引用之间没有区别。但是,ImageStream 规格中标记的每个唯一引用仅计算一次。它不以任何方式限制推送到内部容器镜像 registry,但对标签限制很有用。

openshift.io/images 资源代表镜像流状态中记录的唯一镜像名称。它允许对可以推送到内部 registry 的大量镜像进行限制。内部和外部引用无法区分。

6.3.1.1.5. 持久性卷声明(PVC)限制

LimitRange 对象允许您限制持久性卷声明(PVC)中请求的存储。

在一个项目中的所有持久性卷声明中,必须满足以下条件:

  • 持久性卷声明(PVC)中的资源请求必须大于或等于 LimitRange 对象中指定的 PVC 的 min 约束。
  • 持久性卷声明(PVC)中的资源请求必须小于或等于 LimitRange 对象中指定的 PVC 的 max 约束。

PVC LimitRange 对象定义

apiVersion: "v1"
kind: "LimitRange"
metadata:
  name: "resource-limits" 1
spec:
  limits:
    - type: "PersistentVolumeClaim"
      min:
        storage: "2Gi" 2
      max:
        storage: "50Gi" 3

1
LimitRange 对象的名称。
2
持久性卷声明中可请求的最小存储量。
3
在持久性卷声明中请求的最大存储量。

6.3.2. 创建限制范围

将限制范围应用到一个项目:

  1. 使用您的所需规格创建 LimitRange 对象:

    apiVersion: "v1"
    kind: "LimitRange"
    metadata:
      name: "resource-limits" 1
    spec:
      limits:
        - type: "Pod" 2
          max:
            cpu: "2"
            memory: "1Gi"
          min:
            cpu: "200m"
            memory: "6Mi"
        - type: "Container" 3
          max:
            cpu: "2"
            memory: "1Gi"
          min:
            cpu: "100m"
            memory: "4Mi"
          default: 4
            cpu: "300m"
            memory: "200Mi"
          defaultRequest: 5
            cpu: "200m"
            memory: "100Mi"
          maxLimitRequestRatio: 6
            cpu: "10"
        - type: openshift.io/Image 7
          max:
            storage: 1Gi
        - type: openshift.io/ImageStream 8
          max:
            openshift.io/image-tags: 20
            openshift.io/images: 30
        - type: "PersistentVolumeClaim" 9
          min:
            storage: "2Gi"
          max:
            storage: "50Gi"
    1
    LimitRange 对象指定一个名称。
    2
    要为 pod 设置限值,请根据需要指定最小和最大 CPU 和内存请求。
    3
    要为容器设置限值,请根据需要指定最小和最大 CPU 和内存请求。
    4
    可选。对于容器,如果没有在 Pod spec 中指定,则指定容器可以使用的默认 CPU 或内存量。
    5
    可选。对于容器,如果没有在 Pod spec 中指定,则指定容器可以请求的默认 CPU 或内存量。
    6
    可选。对于容器,指定 Pod spec 中可指定的最大限制与请求比例。
    7
    要为镜像对象设置限制,请设置可推送到内部 registry 的镜像的最大值。
    8
    要为镜像流设置限值,请根据需要设置 ImageStream 对象文件中的最大镜像标签和引用数。
    9
    要为持久性卷声明设置限制,请设置可请求的最小和最大存储量。
  2. 创建对象:

    $ oc create -f <limit_range_file> -n <project> 1
    1
    指定您创建的 YAML 文件的名称以及要应用限制的项目。

6.3.3. 查看限制

您可以通过在 web 控制台中导航到项目的 Quota 页面来查看项目中定义的任何限制。

您还可以使用 CLI 查看限制范围详情:

  1. 获取项目中定义的 LimitRange 对象列表。例如,对于名为 demoproject 的项目:

    $ oc get limits -n demoproject
    NAME              CREATED AT
    resource-limits   2020-07-15T17:14:23Z
  2. 描述您感兴趣的 LimitRange 对象,如 resource-limits 限制范围:

    $ oc describe limits resource-limits -n demoproject
    Name:                           resource-limits
    Namespace:                      demoproject
    Type                            Resource                Min     Max     Default Request Default Limit   Max Limit/Request Ratio
    ----                            --------                ---     ---     --------------- -------------   -----------------------
    Pod                             cpu                     200m    2       -               -               -
    Pod                             memory                  6Mi     1Gi     -               -               -
    Container                       cpu                     100m    2       200m            300m            10
    Container                       memory                  4Mi     1Gi     100Mi           200Mi           -
    openshift.io/Image              storage                 -       1Gi     -               -               -
    openshift.io/ImageStream        openshift.io/image      -       12      -               -               -
    openshift.io/ImageStream        openshift.io/image-tags -       10      -               -               -
    PersistentVolumeClaim           storage                 -       50Gi    -               -               -

6.3.4. 删除限制范围

要删除任何活跃的 LimitRange 对象,使其不再在项目中强制实施限制:

  1. 运行以下命令:

    $ oc delete limits <limit_name>

6.4. 配置集群内存以满足容器内存和风险要求

作为集群管理员,您可以通过以下方式管理应用程序内存,从而帮助集群有效运作:

  • 确定容器化应用程序组件的内存和风险要求,并配置容器内存参数以满足这些要求。
  • 配置容器化应用程序运行时(如 OpenJDK),以最佳的方式遵守配置的容器内存参数。
  • 诊断并解决与在容器中运行相关的内存错误情况。

6.4.1. 了解管理应用程序内存

在继续操作前,建议您仔细阅读 OpenShift Container Platform 如何管理计算资源的概述。

对于每种资源(内存、CPU 或存储),OpenShift Container Platform 允许在 pod 中的各个容器上设置可选的 requestlimit 值。

注意以下关于内存请求和内存限制的信息:

  • 内存请求

    • 如果指定,内存请求值会影响 OpenShift Container Platform 调度程序。将容器调度到节点时,调度程序会考虑内存请求,然后在所选节点上隔离出请求的内存供该容器使用。
    • 如果节点的内存已用尽,OpenShift Container Platform 将优先驱除其内存用量超出内存请求最多的容器。在严重的内存耗尽情形中,节点 OOM 终止程序可以根据类似的指标选择并终止容器中的一个进程。
    • 集群管理员可以分配配额,或者分配内存请求值的默认值。
    • 集群管理员可以覆盖开发人员指定的内存请求值,以便管理集群过量使用。
  • 内存限制

    • 如果指定,内存限制值针对可在容器中所有进程间分配的内存提供硬性限制。
    • 如果分配给容器中所有进程的内存超过内存限制,则节点超出内存(OOM)终止程序将立即选择并终止容器中的一个进程。
    • 如果同时指定了内存请求和限制,则内存限制必须大于或等于内存请求量。
    • 集群管理员可以分配配额,或者分配内存限制值的默认值。
    • 最小内存限值为 12MB。如果容器因为一个 Cannot allocate memory pod 事件启动失败,这代表内存限制太低。增加或删除内存限制。删除限制可让 pod 消耗无限的节点资源。

6.4.1.1. 管理应用程序内存策略

如下是 OpenShift Container Platform 上调整应用程序内存大小的步骤:

  1. 确定预期的容器内存用量

    从经验判断(例如,通过独立的负载测试),根据需要确定容器内存用量的预期平均值和峰值。需要考虑容器中有可能并行运行的所有进程:例如,主应用程序是否生成任何辅助脚本?

  2. 确定风险嗜好

    确定用于驱除的风险嗜好。如果风险嗜好较低,则容器应根据预期的峰值用量加上一个安全裕度百分比来请求内存。如果风险嗜好较高,那么根据预期的平均用量请求内存可能更为妥当。

  3. 设定容器内存请求

    根据以上所述设定容器内存请求。请求越能准确表示应用程序内存用量越好。如果请求过高,集群和配额用量效率低下。如果请求过低,应用程序驱除的几率就会提高。

  4. 根据需要设定容器内存限制

    在必要时,设定容器内存限制。如果容器中所有进程的总内存用量超过限制,那么设置限制会立即终止容器进程,所以这既有利也有弊。一方面,可能会导致过早出现意料之外的过量内存使用(“快速失败”);另一方面,也会突然终止进程。

    需要注意的是,有些 OpenShift Container Platform 集群可能要求设置限制;有些集群可能会根据限制覆盖请求;而且有些应用程序镜像会依赖于设置的限制,因为这比请求值更容易检测。

    如果设置内存限制,其大小不应小于预期峰值容器内存用量加上安全裕度百分比。

  5. 确保应用程序经过性能优化

    在适当时,确保应用程序已根据配置的请求和限制进行了性能优化。对于池化内存的应用程序(如 JVM),这一步尤为相关。本页的其余部分将介绍这方面的内容。

6.4.2. 了解 OpenShift Container Platform 的 OpenJDK 设置

默认的 OpenJDK 设置在容器化环境中效果不佳。因此在容器中运行 OpenJDK 时,务必要提供一些额外的 Java 内存设置。

JVM 内存布局比较复杂,并且视版本而异,因此本文不做详细讨论。但作为在容器中运行 OpenJDK 的起点,至少以下三个于内存相关的任务非常重要:

  1. 覆盖 JVM 最大堆大小。
  2. 在可能的情况下,促使 JVM 向操作系统释放未使用的内存。
  3. 确保正确配置了容器中的所有 JVM 进程。

优化容器中运行的 JVM 工作负载已超出本文讨论范畴,并且可能涉及设置多个额外的 JVM 选项。

6.4.2.1. 了解如何覆盖 JVM 最大堆大小

对于许多 Java 工作负载,JVM 堆是最大的内存用户。目前,OpenJDK 默认允许将计算节点最多 1/4 (1/-XX:MaxRAMFraction) 的内存用于该堆,不论 OpenJDK 是否在容器内运行。因此,务必要覆盖此行为,特别是设置了容器内存限制时。

达成以上目标至少有两种方式:

  1. 如果设置了容器内存限制,并且 JVM 支持那些实验性选项,请设置 -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap

    这会将 -XX:MaxRAM 设置为容器内存限制,并将最大堆大小 (-XX:MaxHeapSize / -Xmx) 设置为 1/-XX:MaxRAMFraction(默认为 1/4)。

  2. 直接覆盖 -XX:MaxRAM-XX:MaxHeapSize-Xmx

    这个选项涉及对值进行硬编码,但也有允许计算安全裕度的好处。

6.4.2.2. 了解如何促使 JVM 向操作系统释放未用的内存

默认情况下,OpenJDK 不会主动向操作系统退还未用的内存。这可能适合许多容器化的 Java 工作负载,但也有明显的例外,例如额外活跃进程与容器内 JVM 共存的工作负载,这些额外进程是原生或附加的 JVM,或者这两者的组合。

OpenShift Container Platform Jenkins maven slave 镜像使用以下 JVM 参数来促使 JVM 向操作系统释放未使用的内存:

-XX:+UseParallelGC
-XX:MinHeapFreeRatio=5 -XX:MaxHeapFreeRatio=10 -XX:GCTimeRatio=4
-XX:AdaptiveSizePolicyWeight=90.

这些参数旨在当分配的内存超过 110% 使用中内存时 (-XX:MaxHeapFreeRatio) 将堆内存返还给操作系统,这将在垃圾回收器上最多花费 20% 的 CPU 时间 (-XX:GCTimeRatio)。应用程序堆分配一定不会小于初始堆分配(被 -XX:InitialHeapSize / - Xms 覆盖)。调节 Java 在 OpenShift 中的内存占用(第 1 部分)调节 Java 在 OpenShift 中的内存占用(第 2 部分)以及 OpenJDK 和容器提供了其他的详细信息。

6.4.2.3. 了解如何确保正确配置容器中的所有 JVM 进程

如果多个 JVM 在同一容器中运行,则必须保证它们的配置都正确无误。如果有许多工作负载,需要为每个 JVM 分配一个内存预算百分比,留出较大的额外安全裕度。

许多 Java 工具使用不同的环境变量(JAVA_OPTSGRADLE_OPTSMAVEN_OPTS 等)来配置它们的 JVM,或许难以确保将正确的设置传递给正确的 JVM。

OpenJDK 始终尊重 JAVA_TOOL_OPTIONS 环境变量,在 JAVA_TOOL_OPTIONS 中指定的值会被 JVM 命令行中指定的其他选项覆盖。默认情况下,为确保在 slave 镜像中运行的所有 JVM 工作负载都默认使用这些选项,OpenShift Container Platform Jenkins maven slave 镜像将进行以下设置:

JAVA_TOOL_OPTIONS="-XX:+UnlockExperimentalVMOptions
-XX:+UseCGroupMemoryLimitForHeap -Dsun.zip.disableMemoryMapping=true"

这不能保证不需要额外选项,只是用作一个实用的起点。

6.4.3. 从 pod 中查找内存请求和限制

希望从 pod 中动态发现内存请求和限制的应用程序应该使用 Downward API。

流程

  1. 配置 pod,以添加 MEMORY_REQUESTMEMORY_LIMIT 小节:

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: test
    spec:
      containers:
      - name: test
        image: fedora:latest
        command:
        - sleep
        - "3600"
        env:
        - name: MEMORY_REQUEST 1
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test
              resource: requests.memory
        - name: MEMORY_LIMIT 2
          valueFrom:
            resourceFieldRef:
              containerName: test
              resource: limits.memory
        resources:
          requests:
            memory: 384Mi
          limits:
            memory: 512Mi
    1
    添加此小节来发现应用程序内存请求值。
    2
    添加此小节来发现应用程序内存限制值。
  2. 创建 pod:

    $ oc create -f <file-name>.yaml
  3. 使用远程 shell 访问 pod:

    $ oc rsh test
  4. 检查是否应用了请求的值:

    $ env | grep MEMORY | sort

    输出示例

    MEMORY_LIMIT=536870912
    MEMORY_REQUEST=402653184

注意

内存限制值也可由 /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes 文件从容器内部读取。

6.4.4. 了解 OOM 终止策略

如果容器中所有进程的内存总用量超过内存限制,或者在严重的节点内存耗尽情形下,OpenShift Container Platform 可以终止容器中的某个进程。

当进程超出内存(OOM)终止时,这可能会导致容器立即退出。如果容器 PID 1 进程收到 SIGKILL,则容器会立即退出。否则,容器行为将取决于其他进程的行为。

例如,某个容器进程以代码 137 退出,这表示它收到了 SIGKILL 信号。

如果容器没有立即退出,则能够检测到 OOM 终止,如下所示:

  1. 使用远程 shell 访问 pod:

    # oc rsh test
  2. 运行以下命令,查看 /sys/fs/cgroup/memory/memory.oom_control 中的当前 OOM 终止计数:

    $ grep '^oom_kill ' /sys/fs/cgroup/memory/memory.oom_control
    oom_kill 0
  3. 运行以下命令来引发一个 OOM kill:

    $ sed -e '' </dev/zero

    输出示例

    Killed

  4. 运行以下命令查看 sed 命令的退出状态:

    $ echo $?

    输出示例

    137

    例如,137 代表容器进程以代码 137 退出,这表示它收到了 SIGKILL 信号。

  5. 运行以下命令,查看 /sys/fs/cgroup/memory/memory.oom_control 中的 OOM 终止计数器:

    $ grep '^oom_kill ' /sys/fs/cgroup/memory/memory.oom_control
    oom_kill 1

    如果 pod 中的一个或多个进程遭遇 OOM 终止,那么当 pod 随后退出时(不论是否立即发生),它都将会具有原因为 OOMKilledFailed 阶段。被 OOM 终止的 pod 可能会根据 restartPolicy 的值重启。如果不重启,复制控制器等控制器会看到 pod 的失败状态,并创建一个新 pod 来替换旧 pod。

    使用以下命令获取 pod 状态:

    $ oc get pod test

    输出示例

    NAME      READY     STATUS      RESTARTS   AGE
    test      0/1       OOMKilled   0          1m

    • 如果 pod 没有重启,请运行以下命令来查看 pod:

      $ oc get pod test -o yaml

      输出示例

      ...
      status:
        containerStatuses:
        - name: test
          ready: false
          restartCount: 0
          state:
            terminated:
              exitCode: 137
              reason: OOMKilled
        phase: Failed

    • 如果重启,运行以下命令来查看 pod:

      $ oc get pod test -o yaml

      输出示例

      ...
      status:
        containerStatuses:
        - name: test
          ready: true
          restartCount: 1
          lastState:
            terminated:
              exitCode: 137
              reason: OOMKilled
          state:
            running:
        phase: Running

6.4.5. 了解 pod 驱除

OpenShift Container Platform 可在节点内存耗尽时从节点上驱除 pod。根据内存耗尽的程度,驱除可能是安全操作,但也不一定。安全驱除表示,各个容器的主进程 (PID 1) 收到 SIGTERM 信号,稍等片刻后,如果进程还未退出,则会收到一个 SIGKILL 信号。非安全驱除暗示着各个容器的主进程会立即收到 SIGKILL 信号。

被驱除的 pod 具有 Failed 阶段,原因为 Evicted。无论 restartPolicy 的值是什么,该 pod 都不会重启。但是,复制控制器等控制器会看到 pod 的失败状态,并且创建一个新 pod 来取代旧 pod。

$ oc get pod test

输出示例

NAME      READY     STATUS    RESTARTS   AGE
test      0/1       Evicted   0          1m

$ oc get pod test -o yaml

输出示例

...
status:
  message: 'Pod The node was low on resource: [MemoryPressure].'
  phase: Failed
  reason: Evicted

6.5. 配置集群以将 pod 放置到过量使用的节点上

处于过量使用(overcommited)状态时,容器计算资源请求和限制的总和超过系统中可用的资源。例如,您可以在一个开发环境中使用过量使用功能,因为在这种环境中可以接受以牺牲保障性能来换取功能的情况。

容器可以指定计算资源的请求(request)和限值(limit)。请求用于调度容器,以提供最低服务保证。限值用于约束节点上可以消耗的计算资源数量。

调度程序会尝试优化集群中所有节点的计算资源使用。它将 pod 放置到特定的节点上,同时考虑 pod 的计算资源请求和节点的可用容量。

OpenShift Container Platform 管理员可以控制过量使用的程度,并管理节点上的容器密度。您可以使用 ClusterResourceOverride Operator 配置集群一级的过量使用,以覆盖开发人员容器上设置的请求和限值之间的比例。与节点过量使用项目内存以及 CPU 限值和默认值 一同使用,您可以调整资源限值和请求,以达到所需的过量使用程度。

注意

在 OpenShift Container Platform 中,您必须启用集群级别的过量使用。节点过量使用功能会被默认启用。请参阅禁用节点过量使用

6.5.1. 资源请求和过量使用

对于每个计算资源,容器可以指定一个资源请求和限制。根据确保节点有足够可用容量以满足请求值的请求来做出调度决策。如果容器指定了限制,但忽略了请求,则请求会默认采用这些限制。容器无法超过节点上指定的限制。

限制的强制实施取决于计算资源类型。如果容器没有请求或限制,容器会调度到没有资源保障的节点。在实践中,容器可以在最低本地优先级适用的范围内消耗指定的资源。在资源较少的情况下,不指定资源请求的容器将获得最低的服务质量。

调度基于请求的资源,而配额和硬限制指的是资源限制,它们可以设置为高于请求的资源。请求和限制的差值决定了过量使用程度;例如,如果为容器赋予 1Gi 内存请求和 2Gi 内存限制,则根据 1Gi 请求将容器调度到节点上,但最多可使用 2Gi;因此过量使用为 200%。

6.5.2. 使用 Cluster Resource Override Operator 的集群级别的过量使用

Cluster Resource Override Operator 是一个准入 Webhook,可让您控制过量使用的程度,并在集群中的所有节点上管理容器密度。Operator 控制特定项目中节点可以如何超过定义的内存和 CPU 限值。

您必须使用 OpenShift Container Platform 控制台或 CLI 安装 Cluster Resource override Operator,如下所示。在安装过程中,您会创建一个 ClusterResourceOverride 自定义资源 (CR),其中设置过量使用级别,如下例所示:

apiVersion: operator.autoscaling.openshift.io/v1
kind: ClusterResourceOverride
metadata:
-   name: cluster 1
spec:
   memoryRequestToLimitPercent: 50 2
   cpuRequestToLimitPercent: 25 3
   limitCPUToMemoryPercent: 200 4
1
名称必须是 cluster
2
可选。如果指定或默认指定了容器内存限值,则该内存请求会覆盖到限值的这个百分比,从 1 到 100 之间。默认值为 50.
3
可选。如果指定或默认指定了容器 CPU 限值,则将 CPU 请求覆盖到限值的这个百分比,从 1 到 100 之间。默认值为 25。
4
可选。如果指定或默认指定了容器内存限值,则 CPU 限值将覆盖的内存限值的百分比(如果指定)。以 100% 扩展 1Gi RAM, 等于 1 个 CPU 内核。这会在覆盖 CPU 请求前进行(如果配置了)。默认值为 200。
注意

如果容器上没有设置限值,则 Cluster Resourceoverride Operator 覆盖无效。创建一个针对单独项目的带有默认限制的 LimitRange 对象,或在 Pod specs 中配置要应用的覆盖的限制。

配置后,可通过将以下标签应用到每个项目的命名空间对象来启用每个项目的覆盖:

apiVersion: v1
kind: Namespace
metadata:

....

  labels:
    clusterresourceoverrides.admission.autoscaling.openshift.io/enabled: "true"

....

Operator 监视 ClusterResourceOverride CR, 并确保 ClusterResourceOverride 准入 Webhook 被安装到与 Operator 相同的命名空间。

6.5.2.1. 使用 Web 控制台安装 Cluster Resource Override Operator

您可以使用 OpenShift Container Platform Web 控制台来安装 Cluster Resource Override Operator,以帮助控制集群中的过量使用。

先决条件

  • 如果容器上未设置限值,Cluster Resourceoverride Operator 将没有作用。您必须使用一个 LimitRange 对象为项目指定默认限值,或在 Pod spec 中配置要应用的覆盖的限制。

流程

使用 OpenShift Container Platform web 控制台安装 Cluster Resource Override Operator:

  1. 在 OpenShift Container Platform web 控制台中进入 HomeProjects

    1. 点击 Create Project
    2. 指定 clusterresourceoverride-operator 作为项目的名称。
    3. 点击 Create
  2. 进入 OperatorsOperatorHub

    1. 从可用 Operator 列表中选择 ClusterResourceOverride Operator,再点击 Install
    2. Install Operator 页面中,确保为 Installation Mode 选择了 A specific Namespace on the cluster
    3. 确保为 Installed Namespace 选择了 clusterresourceoverride-operator
    4. 指定更新频道批准策略
    5. 点击 Install
  3. Installed Operators 页面中,点 ClusterResourceOverride

    1. ClusterResourceOverride Operator 详情页面中,点 Create Instance
    2. Create ClusterResourceOverride 页面 中,编辑 YAML 模板以根据需要设置过量使用值:

      apiVersion: operator.autoscaling.openshift.io/v1
      kind: ClusterResourceOverride
      metadata:
        name: cluster 1
      spec:
        podResourceOverride:
          spec:
            memoryRequestToLimitPercent: 50 2
            cpuRequestToLimitPercent: 25 3
            limitCPUToMemoryPercent: 200 4
      1
      名称必须是 cluster
      2
      可选。指定在 1-100 之间覆盖容器内存限值的百分比(如果使用的话)。默认值为 50.
      3
      可选。指定在 1-100 之间覆盖容器 CPU 限值的百分比(如果使用的话)。默认值为 25。
      4
      可选。如果使用,请指定覆盖容器内存限值的百分比。以 100% 扩展 1Gi RAM, 等于 1 个 CPU 内核。这会在覆盖 CPU 请求前进行处理(如果已配置)。默认值为 200。
    3. 点击 Create
  4. 通过检查集群自定义资源的状态来检查准入 Webhook 的当前状态:

    1. ClusterResourceOverride Operator 页面中,点击 cluster
    2. ClusterResourceOverride Details 页中,点 YAML。当 webhook 被调用时,mutatingWebhookConfigurationRef 项会出现。

      apiVersion: operator.autoscaling.openshift.io/v1
      kind: ClusterResourceOverride
      metadata:
        annotations:
          kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
            {"apiVersion":"operator.autoscaling.openshift.io/v1","kind":"ClusterResourceOverride","metadata":{"annotations":{},"name":"cluster"},"spec":{"podResourceOverride":{"spec":{"cpuRequestToLimitPercent":25,"limitCPUToMemoryPercent":200,"memoryRequestToLimitPercent":50}}}}
        creationTimestamp: "2019-12-18T22:35:02Z"
        generation: 1
        name: cluster
        resourceVersion: "127622"
        selfLink: /apis/operator.autoscaling.openshift.io/v1/clusterresourceoverrides/cluster
        uid: 978fc959-1717-4bd1-97d0-ae00ee111e8d
      spec:
        podResourceOverride:
          spec:
            cpuRequestToLimitPercent: 25
            limitCPUToMemoryPercent: 200
            memoryRequestToLimitPercent: 50
      status:
      
      ....
      
          mutatingWebhookConfigurationRef: 1
            apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1beta1
            kind: MutatingWebhookConfiguration
            name: clusterresourceoverrides.admission.autoscaling.openshift.io
            resourceVersion: "127621"
            uid: 98b3b8ae-d5ce-462b-8ab5-a729ea8f38f3
      
      ....
      1
      引用 ClusterResourceOverride 准入Webhook。

6.5.2.2. 使用 CLI 安装 Cluster Resource Override Operator

您可以使用 OpenShift Container Platform CLI 来安装 Cluster Resource Override Operator,以帮助控制集群中的过量使用。

先决条件

  • 如果容器上未设置限值,Cluster Resourceoverride Operator 将没有作用。您必须使用一个 LimitRange 对象为项目指定默认限值,或在 Pod spec 中配置要应用的覆盖的限制。

流程

使用 CLI 安装 Cluster Resource Override Operator:

  1. 为 Cluster Resource Override Operator 创建命名空间:

    1. 为 Cluster Resource Override Operator 创建一个 Namespace 空间对象 YAML 文件(如 cro-namespace.yaml):

      apiVersion: v1
      kind: Namespace
      metadata:
        name: clusterresourceoverride-operator
    2. 创建命名空间:

      $ oc create -f <file-name>.yaml

      例如:

      $ oc create -f cro-namespace.yaml
  2. 创建一个 Operator 组:

    1. 为 Cluster Resource Override Operator 创建一个 OperatorGroup 对象 YAML 文件(如 cro-og.yaml):

      apiVersion: operators.coreos.com/v1
      kind: OperatorGroup
      metadata:
        name: clusterresourceoverride-operator
        namespace: clusterresourceoverride-operator
      spec:
        targetNamespaces:
          - clusterresourceoverride-operator
    2. 创建 Operator 组:

      $ oc create -f <file-name>.yaml

      例如:

      $ oc create -f cro-og.yaml
  3. 创建一个订阅:

    1. 为 Cluster Resourceoverride Operator 创建一个 Subscription 对象 YAML 文件(如 cro-sub.yaml):

      apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1
      kind: Subscription
      metadata:
        name: clusterresourceoverride
        namespace: clusterresourceoverride-operator
      spec:
        channel: "4.7"
        name: clusterresourceoverride
        source: redhat-operators
        sourceNamespace: openshift-marketplace
    2. 创建订阅:

      $ oc create -f <file-name>.yaml

      例如:

      $ oc create -f cro-sub.yaml
  4. clusterresourceoverride-operator 命名空间中创建 ClusterResourceOverride 自定义资源(CR)对象:

    1. 进入 clusterresourceoverride-operator 命名空间。

      $ oc project clusterresourceoverride-operator
    2. 为 Cluster Resourceoverride Operator 创建 ClusterResourceOverride 对象 YAML 文件(如 cro-cr.yaml):

      apiVersion: operator.autoscaling.openshift.io/v1
      kind: ClusterResourceOverride
      metadata:
          name: cluster 1
      spec:
        podResourceOverride:
          spec:
            memoryRequestToLimitPercent: 50 2
            cpuRequestToLimitPercent: 25 3
            limitCPUToMemoryPercent: 200 4
      1
      名称必须是 cluster
      2
      可选。指定在 1-100 之间覆盖容器内存限值的百分比(如果使用的话)。默认值为 50.
      3
      可选。指定在 1-100 之间覆盖容器 CPU 限值的百分比(如果使用的话)。默认值为 25。
      4
      可选。如果使用,请指定覆盖容器内存限值的百分比。以 100% 扩展 1Gi RAM, 等于 1 个 CPU 内核。这会在覆盖 CPU 请求前进行处理(如果已配置)。默认值为 200。
    3. 创建 ClusterResourceOverride 对象:

      $ oc create -f <file-name>.yaml

      例如:

      $ oc create -f cro-cr.yaml
  5. 通过检查集群自定义资源的状态来验证准入 Webhook 的当前状态。

    $ oc get clusterresourceoverride cluster -n clusterresourceoverride-operator -o yaml

    当 webhook 被调用时,mutatingWebhookConfigurationRef 项会出现。

    输出示例

    apiVersion: operator.autoscaling.openshift.io/v1
    kind: ClusterResourceOverride
    metadata:
      annotations:
        kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: |
          {"apiVersion":"operator.autoscaling.openshift.io/v1","kind":"ClusterResourceOverride","metadata":{"annotations":{},"name":"cluster"},"spec":{"podResourceOverride":{"spec":{"cpuRequestToLimitPercent":25,"limitCPUToMemoryPercent":200,"memoryRequestToLimitPercent":50}}}}
      creationTimestamp: "2019-12-18T22:35:02Z"
      generation: 1
      name: cluster
      resourceVersion: "127622"
      selfLink: /apis/operator.autoscaling.openshift.io/v1/clusterresourceoverrides/cluster
      uid: 978fc959-1717-4bd1-97d0-ae00ee111e8d
    spec:
      podResourceOverride:
        spec:
          cpuRequestToLimitPercent: 25
          limitCPUToMemoryPercent: 200
          memoryRequestToLimitPercent: 50
    status:
    
    ....
    
        mutatingWebhookConfigurationRef: 1
          apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1beta1
          kind: MutatingWebhookConfiguration
          name: clusterresourceoverrides.admission.autoscaling.openshift.io
          resourceVersion: "127621"
          uid: 98b3b8ae-d5ce-462b-8ab5-a729ea8f38f3
    
    ....

    1
    引用 ClusterResourceOverride 准入Webhook。

6.5.2.3. 配置集群级别的过量使用

Cluster Resource Override Operator 需要一个 ClusterResourceOverride 自定义资源 (CR),以及您希望 Operator 来控制过量使用的每个项目的标识。

先决条件

  • 如果容器上未设置限值,Cluster Resourceoverride Operator 将没有作用。您必须使用一个 LimitRange 对象为项目指定默认限值,或在 Pod spec 中配置要应用的覆盖的限制。

流程

修改集群级别的过量使用:

  1. 编辑 ClusterResourceOverride CR:

    apiVersion: operator.autoscaling.openshift.io/v1
    kind: ClusterResourceOverride
    metadata:
    -   name: cluster
    spec:
       memoryRequestToLimitPercent: 50 1
       cpuRequestToLimitPercent: 25 2
       limitCPUToMemoryPercent: 200 3
    1
    可选。指定在 1-100 之间覆盖容器内存限值的百分比(如果使用的话)。默认值为 50.
    2
    可选。指定在 1-100 之间覆盖容器 CPU 限值的百分比(如果使用的话)。默认值为 25。
    3
    可选。如果使用,请指定覆盖容器内存限值的百分比。以 100% 扩展 1Gi RAM, 等于 1 个 CPU 内核。这会在覆盖 CPU 请求前进行处理(如果已配置)。默认值为 200。
  2. 确保在每个您希望 Cluster Resourceoverride Operator 来控制过量使用的项目中都添加了以下标识:

    apiVersion: v1
    kind: Namespace
    metadata:
    
    ....
    
      labels:
        clusterresourceoverrides.admission.autoscaling.openshift.io/enabled: "true" 1
    
    ....
    1
    把这个标识添加到每个项目。

6.5.3. 节点级别的过量使用

您可以使用各种方法来控制特定节点上的过量使用,如服务质量 (QOS) 保障、CPU 限值或保留资源。您还可以为特定节点和特定项目禁用过量使用功能。

6.5.3.1. 了解计算资源和容器

计算资源的节点强制行为特定于资源类型。

6.5.3.1.1. 了解容器 CPU 请求

容器可以保证获得其请求的 CPU 量,还可额外消耗节点上提供的超额 CPU,但不会超过容器指定的限制。如果多个容器试图使用超额 CPU,则会根据每个容器请求的 CPU 数量来分配 CPU 时间。

例如,如果一个容器请求了 500m CPU 时间,另一个容器请求了 250m CPU 时间,那么该节点上提供的额外 CPU 时间以 2:1 比例在这两个容器之间分配。如果容器指定了一个限制,它将被限速,无法使用超过指定限制的 CPU。使用 Linux 内核中的 CFS 共享支持强制实施 CPU 请求。默认情况下,使用 Linux 内核中的 CFS 配额支持以 100ms 测量间隔强制实施 CPU 限制,但这可以禁用。

6.5.3.1.2. 了解容器内存请求

容器可以保证获得其请求的内存量。容器可以使用高于请求量的内存,但一旦超过请求量,就有可能在节点上遇到内存不足情形时被终止。如果容器使用的内存少于请求量,它不会被终止,除非系统任务或守护进程需要的内存量超过了节点资源保留考虑在内的内存量。如果容器指定了内存限制,则超过限制数量时会立即被终止。

6.5.3.2. 了解过量使用和服务质量类

当节点上调度了没有发出请求的 pod,或者节点上所有 pod 的限制总和超过了机器可用容量时,该节点处于过量使用状态。

在过量使用环境中,节点上的 pod 可能会在任意给定时间点尝试使用超过可用量的计算资源。发生这种情况时,节点必须为 pod 赋予不同的优先级。有助于做出此决策的工具称为服务质量 (QoS) 类。

对于每个计算资源,容器划分到三个 QoS 类中的一个,它们按照优先级降序排列:

表 6.19. 服务质量类

优先级类名称描述

1(最高)

Guaranteed

如果为所有资源设置了限制和可选请求(不等于 0)并且它们相等,则容器被归类为 Guaranteed

2

Burstable

如果为所有资源设置了请求和可选限制(不等于 0)并且它们不相等,则容器被归类为 Burstable

3(最低)

BestEffort

如果没有为任何资源设置请求和限制,则容器被归类为 BestEffort

内存是一种不可压缩的资源,因此在内存量较低的情况下,优先级最低的容器首先被终止:

  • Guaranteed 容器优先级最高,并且保证只有在它们超过限制或者系统遇到内存压力且没有优先级更低的容器可被驱除时,才会被终止。
  • 在遇到系统内存压力时,Burstable 容器如果超过其请求量并且不存在其他 BestEffort 容器,则有较大的可能会被终止。
  • BestEffort 容器被视为优先级最低。系统内存不足时,这些容器中的进程最先被终止。
6.5.3.2.1. 了解如何为不同的服务质量层级保留内存

您可以使用 qos-reserved 参数指定在特定 QoS 级别上 pod 要保留的内存百分比。此功能尝试保留请求的资源,阻止较低 QoS 类中的 pod 使用较高 QoS 类中 pod 所请求的资源。

OpenShift Container Platform 按照如下所示使用 qos-reserved 参数:

  • 值为 qos-reserved=memory=100% 时,阻止 BurstableBestEffort QoS 类消耗较高 QoS 类所请求的内存。这会增加 BestEffortBurstable 工作负载上为了提高 GuaranteedBurstable 工作负载的内存资源保障而遭遇 OOM 的风险。
  • 值为 qos-reserved=memory=50% 时,允许 BurstableBestEffort QoS 类消耗较高 QoS 类所请求的内存的一半。
  • 值为 qos-reserved=memory=0% 时,允许 BurstableBestEffort QoS 类最多消耗节点的所有可分配数量(若可用),但会增加 Guaranteed 工作负载不能访问所请求内存的风险。此条件等同于禁用这项功能。

6.5.3.3. 了解交换内存和 QoS

您可以在节点上默认禁用交换,以便保持服务质量 (QoS) 保障。否则,节点上的物理资源会超额订阅,从而影响 Kubernetes 调度程序在 pod 放置过程中所做的资源保障。

例如,如果两个有保障 pod 达到其内存限制,各个容器可以开始使用交换内存。最终,如果没有足够的交换空间,pod 中的进程可能会因为系统被超额订阅而被终止。

如果不禁用交换,会导致节点无法意识到它们正在经历 MemoryPressure,从而造成 pod 无法获得它们在调度请求中索取的内存。这样节点上就会放置更多 pod,进一步增大内存压力,最终增加遭遇系统内存不足 (OOM) 事件的风险。

重要

如果启用了交换,则对于可用内存的资源不足处理驱除阈值将无法正常发挥作用。利用资源不足处理,允许在遇到内存压力时从节点中驱除 pod,并且重新调度到没有此类压力的备选节点上。

6.5.3.4. 了解节点过量使用

在过量使用的环境中,务必要正确配置节点,以提供最佳的系统行为。

当节点启动时,它会确保为内存管理正确设置内核可微调标识。除非物理内存不足,否则内核应该永不会在内存分配时失败。

为确保这一行为,OpenShift Container Platform 通过将 vm.overcommit_memory 参数设置为 1 来覆盖默认操作系统设置,从而将内核配置为始终过量使用内存。

OpenShift Container Platform 还通过将 vm.panic_on_oom 参数设置为 0,将内核配置为不会在内存不足时崩溃。设置为 0 可告知内核在内存不足 (OOM) 情况下调用 oom_killer,以根据优先级终止进程

您可以通过对节点运行以下命令来查看当前的设置:

$ sysctl -a |grep commit

输出示例

vm.overcommit_memory = 1

$ sysctl -a |grep panic

输出示例

vm.panic_on_oom = 0

注意

节点上应该已设置了上述标记,不需要进一步操作。

您还可以为每个节点执行以下配置:

  • 使用 CPU CFS 配额禁用或强制实施 CPU 限制
  • 为系统进程保留资源
  • 为不同的服务质量等级保留内存

6.5.3.5. 使用 CPU CFS 配额禁用或强制实施 CPU 限制

默认情况下,节点使用 Linux 内核中的完全公平调度程序 (CFS) 配额支持来强制实施指定的 CPU 限制。

如果禁用了 CPU 限制强制实施,了解其对节点的影响非常重要:

  • 如果容器有 CPU 请求,则请求仍由 Linux 内核中的 CFS 共享来实施。
  • 如果容器没有 CPU 请求,但没有 CPU 限制,则 CPU 请求默认为指定的 CPU 限值,并由 Linux 内核中的 CFS 共享强制。
  • 如果容器同时具有 CPU 请求和限制,则 CPU 请求由 Linux 内核中的 CFS 共享强制实施,且 CPU 限制不会对节点产生影响。

先决条件

  1. 为您要配置的节点类型获取与静态 MachineConfigPool CRD 关联的标签。执行以下步骤之一:

    1. 查看机器配置池:

      $ oc describe machineconfigpool <name>

      例如:

      $ oc describe machineconfigpool worker

      输出示例

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
      kind: MachineConfigPool
      metadata:
        creationTimestamp: 2019-02-08T14:52:39Z
        generation: 1
        labels:
          custom-kubelet: small-pods 1

      1
      如果添加了标签,它会出现在 labels 下。
    2. 如果标签不存在,则添加一个键/值对:

      $ oc label machineconfigpool worker custom-kubelet=small-pods

流程

  1. 为配置更改创建自定义资源 (CR)。

    禁用 CPU 限制的示例配置

    apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
    kind: KubeletConfig
    metadata:
      name: disable-cpu-units 1
    spec:
      machineConfigPoolSelector:
        matchLabels:
          custom-kubelet: small-pods 2
      kubeletConfig:
        cpuCfsQuota: 3
          - "false"

    1
    为 CR 分配一个名称。
    2
    指定要应用配置更改的标签。
    3
    cpuCfsQuota 参数设置为 false

6.5.3.6. 为系统进程保留资源

为提供更可靠的调度并且最大程度减少节点资源过量使用,每个节点都可以保留一部分资源供系统守护进程使用(节点上必须运行这些守护进程才能使集群正常工作)。特别是,建议您为内存等不可压缩的资源保留资源。

流程

要明确为非 pod 进程保留资源,请通过指定可用于调度的资源来分配节点资源。如需了解更多详细信息,请参阅“为节点分配资源”。

6.5.3.7. 禁用节点过量使用

启用之后,可以在每个节点上禁用过量使用。

流程

要在节点中禁用过量使用,请在该节点上运行以下命令:

$ sysctl -w vm.overcommit_memory=0

6.5.4. 项目级别限值

为帮助控制过量使用,您可以设置每个项目的资源限值范围,为过量使用无法超过的项目指定内存和 CPU 限值,以及默认值。

如需有关项目级别资源限值的信息,请参阅附加资源。

另外,您可以为特定项目禁用过量使用。

6.5.4.1. 禁用项目过量使用

启用之后,可以按项目禁用过量使用。例如,您可以允许独立于过量使用配置基础架构组件。

流程

在某个项目中禁用过量使用:

  1. 编辑项目对象文件
  2. 添加以下注解:

    quota.openshift.io/cluster-resource-override-enabled: "false"
  3. 创建项目对象:

    $ oc create -f <file-name>.yaml

6.5.5. 其他资源

有关每个项目资源限值的信息,请参阅设置部署资源

6.6. 使用 FeatureGate 启用 OpenShift Container Platform 功能

作为管理员,您可以开启技术预览功能。

6.6.1. 了解 FeatureGate 和技术预览功能

例如,这可让您确保为生产集群关闭技术预览功能,同时为测试集群保留这些功能,从而能完整地进行测试。

6.6.2. 受 FeatureGate 影响的功能

以下功能受到 FeatureGate 的影响:

FeatureGate描述默认

RotateKubeletServerCertificate

在集群中启用服务器 TLS 证书轮转。

True

SupportPodPidsLimit

启用对在 pod 中运行的进程(PID)数量进行限制。

True

MachineHealthCheck

启用自动修复机器池中不健康的机器。

True

LocalStorageCapacityIsolation

启用本地临时存储消耗,以及 emptyDir 卷的 sizeLimit 属性。

False

您可以通过编辑 Feature Gate 自定义资源启用这些功能。这些功能一旦开启便无法撤消,而且会妨碍集群升级。

6.6.3. 使用 FeatureGate 启用技术预览功能

您可以通过编辑 openshift-config 项目中的 FeatureGate 自定义资源(名为 cluster),为集群中的所有节点开启技术预览功能。

FeatureGate 可以启用以下技术预览功能:

  • RotateKubeletServerCertificate
  • SupportPodPidsLimit
重要

使用 FeatureGate 自定义资源开启技术预览功能后无法撤消并会阻止升级。

流程

为整个集群开启技术预览功能:

  1. 创建 FeatureGate 实例:

    1. 切换到 AdministrationCustom Resource Definitions 页面。
    2. Custom Resource Definitions 页面中,点击 FeatureGate
    3. Custom Resource Definitions 页面中,点击 Actions Menu 并选择 View Instances
    4. Feature Gates 页面中,点击 Create Feature Gates
    5. 用以下示例替换代码:

      apiVersion: config.openshift.io/v1
      kind: FeatureGate
      metadata:
        name: cluster
      spec: {}
    6. 点击 Create
  2. 要打开技术预览功能,请将 spec 参数更改为:

    apiVersion: config.openshift.io/v1
    kind: FeatureGate
    metadata:
      name: cluster
    spec:
      featureSet: TechPreviewNoUpgrade 1
    1
    添加 featureSet: TechPreviewNoUpgrade,以启用受 FeatureGate 影响的技术预览功能。
    注意

    开启技术预览功能后无法撤消操作,而且会妨碍升级。

第 7 章 网络边缘上的远程 worker 节点

7.1. 在网络边缘使用远程 worker 节点

您可以使用位于网络边缘的节点来配置 OpenShift Container Platform 集群。在本主题中,它们称为远程 worker 节点。带有远程 worker 节点的典型集群合并了内部 master 和 worker 节点,其他位置的 worker 节点会连接到集群。本主题旨在提供使用远程 worker 节点的最佳实践指导,且不包含特定配置详情。

在使用具有远程 worker 节点的部署模式时,不同行业有不同的用例,如电信、零售、制造企业和政府。例如,您可以通过将远程 worker 节点合并到 Kubernetes 区域来隔离项目和工作负载。

但是,具有远程 worker 节点可能会带来更高的延迟,以及网络连接间丢失的问题。使用带有远程 worker 节点的集群会有一些挑战,包括:

  • 网络隔离:OpenShift Container Platform control plane 和远程 worker 节点必须可以相互通信。由于 control plane 和远程 worker 节点之间很远,网络问题可能会阻止这种通信。如需了解 OpenShift Container Platform 如何响应网络分离以及减少对集群的影响的信息,请参阅使用远程 worker 节点进行网络隔离
  • 电源中断:因为 control plane 和远程 worker 节点位于不同的位置,因此在远程位置或在两个位置之间的任意点出现停机会给集群造成负面影响。如需了解 OpenShift Container Platform 如何响应节点丢失以及减少对集群的影响的信息,请参阅远程 worker 节点的电源中断
  • 延迟或临时减少吞吐量:与任何网络一样,集群和远程 worker 节点之间的网络状况改变都会对集群有负面影响。这类问题超出了本文档的范围。

在规划使用远程 worker 节点的集群时,请注意以下限制:

  • 只有在具有用户置备的基础架构的裸机集群上才支持远程 worker 节点。
  • OpenShift Container Platform 不支持使用与内部集群所使用的不同云供应商的远程 worker 节点。
  • 因为系统和环境中的问题(如特定类型的内存不在另一区中可用),将工作负载从一个 Kubernetes 区域移动到不同的 Kubernetes 区可能会有问题。
  • 使用代理和防火墙可能会遇到本文档所涉及到的范围以外的限制。有关如何处理这些限制,比如 配置防火墙,请参阅相关的 OpenShift Container Platform 文档。
  • 您需要配置和维护 control plane 和网络边缘节点之间的 L2/L3 级别网络连接。

7.1.1. 使用远程 worker 节点进行网络隔离

所有节点每 10 秒向 OpenShift Container Platform 集群中的 Kubernetes Controller Manager Operator(kube 控制器)发送 heartbeat。如果集群没有从节点获得 heartbeat,OpenShift Container Platform 会使用几个默认机制进行响应。

OpenShift Container Platform 旨在可以正确处理网络分区和其他中断问题的出现。您可以缓解一些常见中断的影响,如软件升级中断、网络分割和路由问题。缓解策略包括确保远程 worker 节点上的 pod 请求正确的 CPU 和内存资源量、配置适当的复制策略、使用跨区冗余以及在工作负载中使用 Pod Disruption Tables。

如果 kube 控制器在经过了配置的时间后无法访问节点,则 control plane 上的节点控制器会将节点健康状况更新为 Unhealthy,并将节点 Ready 条件标记为 Unknown。因此,调度程序会停止将 pod 调度到该节点。内部节点控制器添加了 node.kubernetes.io/unreachable 污点,对节点具有 NoExecute 效果,默认情况下,在五分钟后调度节点上的 pod 进行驱除。

在该节点上,kubelet 会添加 node.kubernetes.io/unreachable 污点,对节点产生 NoExecute 效果,默认情况下,在五分钟后开始驱除节点上的 pod。

如果工作负载控制器(如 Deployment 对象或 StatefulSet 对象)将流量定向到不健康节点上的 pod,而其他节点也可以访问集群,OpenShift Container Platform 会从节点上的 pod 路由流量。无法访问集群的节点不会使用新的流量路由进行更新。因此,这些节点上的工作负载可能会继续尝试访问不健康的节点。

您可以通过以下方法降低连接丢失的影响:

  • 使用守护进程集创建容许污点的 pod
  • 使用在节点停机时自动重启的静态 pod
  • 使用 Kubernetes 区域来控制 pod 驱除
  • 配置 pod 容限来延迟或避免 pod 驱除
  • 配置 kubelet 以控制它在将节点标记为不健康的时间。

有关在带有远程 worker 节点的集群中使用这些对象的更多信息,请参阅关于远程 worker 节点策略

7.1.2. 远程 worker 节点上的电源丢失

如果远程 worker 节点断电或重启不可用,OpenShift Container Platform 会使用几个默认机制进行响应。

如果 Kubernetes Controller Manager Operator(kube controller)在配置的时间后无法访问节点,control plane 会将节点健康状况更新为 Unhealthy,并将节点 Ready 条件标记为 Unknown。因此,调度程序会停止将 pod 调度到该节点。内部节点控制器添加了 node.kubernetes.io/unreachable 污点,对节点具有 NoExecute 效果,默认情况下,在五分钟后调度节点上的 pod 进行驱除。

在节点上当节点恢复电源并与 control plane 重新连接时, pod 必须重启。

注意

如果您希望 pod 重启后立即重启,请使用静态 pod。

节点重启后,kubelet 还会重启并尝试重启节点上调度的 pod。如果到 control plane 的连接时间超过默认的 5 分钟,则 control plane 无法更新节点健康状况并移除 node.kubernetes.io/unreachable 污点。在节点上,kubelet 会终止任何正在运行的 pod。当这些条件被清除后,调度程序就可以开始将 pod 调度到该节点。

您可以通过以下方法减轻电源损失的影响:

  • 使用守护进程集创建容许污点的 pod
  • 使用与节点自动重启的静态 pod
  • 配置 pod 容限以延迟或避免 pod 驱除
  • 配置 kubelet 以控制节点控制器何时将节点标记为不健康的时间。

有关在带有远程 worker 节点的集群中使用这些对象的更多信息,请参阅关于远程 worker 节点策略

7.1.3. 远程 worker 节点策略

如果您使用远程 worker 节点,请考虑使用哪个对象来运行应用程序。

建议根据所计划的在出现网络问题或电源丢失时需要进行的行为,使用守护进程集或静态 pod。另外,如果 control plane 无法访问远程 worker 节点,您可以使用 Kubernetes 区和容限来控制或避免 pod 驱除。

守护进程集
守护进程集是管理远程 worker 节点上的 pod 的最佳方法,理由如下:
  • 守护进程集通常不需要重新调度。如果节点断开与集群的连接,节点上的 pod 将继续运行。OpenShift Container Platform 不更改守护进程设置 pod 的状态,并使 pod 保留为最新报告的状态。例如,如果守护进程集 pod 处于 Running 状态,当节点停止通信时,pod 会继续运行,并假定 OpenShift Container Platform 正在运行。
  • 在默认情况下,守护进程集会被创建为带有对没有 tolerationSeconds 值的 node.kubernetes.io/unreachablenode.kubernetes.io/not-ready 污点的 NoExecute 容限。如果 control plane 无法访问节点,则守护进程集 pod 不会被驱除。例如:

    容限默认添加到守护进程集 pod

      tolerations:
        - key: node.kubernetes.io/not-ready
          operator: Exists
          effect: NoExecute
        - key: node.kubernetes.io/unreachable
          operator: Exists
          effect: NoExecute
        - key: node.kubernetes.io/disk-pressure
          operator: Exists
          effect: NoSchedule
        - key: node.kubernetes.io/memory-pressure
          operator: Exists
          effect: NoSchedule
        - key: node.kubernetes.io/pid-pressure
          operator: Exists
          effect: NoSchedule
        - key: node.kubernetes.io/unschedulable
          operator: Exists
          effect: NoSchedule

  • 守护进程集可以使用标签来确保工作负载在匹配的 worker 节点上运行。
  • 您可以使用 OpenShift Container Platform 服务端点来加载均衡守护进程设置 pod。
注意

如果 OpenShift Container Platform 无法访问该节点,守护进程集不会在节点重新引导后调度 pod。

静态 pod
如果您希望在一个节点重启后(例如发生了电源中断的情况)重启 pod,考虑使用静态 pod。节点上的 kubelet 会在节点重启时自动重启静态 pod。
注意

静态 pod 无法使用 secret 和配置映射。

Kubernetes 区域
Kubernetes 区域 可能会降低速率,或在某些情况下完全停止 pod 驱除。

当 control plane 无法访问节点时,节点控制器默认应用 node.kubernetes.io/unreachable 污点并驱除 pod,驱除率为每秒 0.1 个节点。但是,在使用 Kubernetes 区的集群中,pod 驱除行为会被改变。

如果区被完全破坏,区中的所有节点都具有 FalseUnknownReady 条件,control plane 不会将 node.kubernetes.io/unreachable 污点应用到那个区的节点。

对于部分受破坏的区,超过 55% 的节点具有 FalseUnknown 条件,pod 驱除率会降低为每秒 0.01 个节点。在较小集群(小于 50 个节点)中的节点不具有污点。您的集群必须具有超过三个区域才能使行为生效。

您可以通过应用节点规格中的 topology.kubernetes.io/region 标签将节点分配给特定区。

Kubernetes 区节点标签示例

kind: Node
apiVersion: v1
metadata:
  labels:
    topology.kubernetes.io/region=east

KubeletConfig 对象

您可以调整 kubelet 检查每个节点状态的时间长度。

要设置影响内部节点控制器何时标记具有 UnhealthyUnreachable 状况的节点的时间间隔,创建一个包含 node-status-update-frequency 参数的 KubeletConfig 对象,以及 node-status-report-frequency 参数。

每个节点上的 kubelet 决定 node-status-update-frequency 设置定义的节点状态,并根据 node-status-report-frequency 设置向集群报告这个状态。默认情况下,kubelet 每 10 秒决定 pod 状态,并每分钟报告状态。但是,如果节点状态更改,kubelet 会立即报告到集群的更改。只有在启用了 Node Lease 功能门时,OpenShift Container Platform 才会使用 node-status-report-frequency 设置,这是 OpenShift Container Platform 集群的默认设置。如果禁用了 Node Lease 功能门,节点会根据 node-status-update-frequency 设置报告其状态。

kubelet 配置示例

apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
kind: KubeletConfig
metadata:
  name: disable-cpu-units
spec:
  machineConfigPoolSelector:
    matchLabels:
      machineconfiguration.openshift.io/role: worker 1
  kubeletConfig:
    node-status-update-frequency: 2
      - "10s"
    node-status-report-frequency: 3
      - "1m"

1
使用 MachineConfig 对象中的标签指定此 KubeletConfig 对象应用到的节点类型。
2
指定 kubelet 检查与此 MachineConfig 对象关联的节点状态的频率。默认值为 10s。如果更改此默认值,则 node-status-report-frequency 值将更改为相同的值。
3
指定 kubelet 报告与此 MachineConfig 对象关联的节点状态的频率。默认值为 1m

此参数与 node-monitor-grace-periodpod-eviction-timeout 参数一同工作,这些参数不可配置。

  • node-monitor-grace-period 参数指定,如果控制器管理器未接收节点 heartbeat,OpenShift Container Platform 会在与 MachineConfig 对象关联的节点标记为 Unhealthy 后等待多久。该节点上的工作负载在此时间之后将继续运行。如果远程 worker 节点在 node-monitor-grace-period 过期后重新加入集群,pod 会继续运行。新的 pod 可以调度到该节点。node-monitor-grace-period 间隔为 40snode-status-update-frequency 值必须小于 node-monitor-grace-period 值。
  • pod-eviction-timeout 参数指定 OpenShift Container Platform 在将与 MachineConfig 对象关联的节点标记为 Unreachable 后等待的时间,以开始标记 pod 进行驱除。被驱除的 pod 会被在其他节点上重新调度。如果在 pod-eviction-timeout 过期后远程 worker 节点重新加入集群,则在远程 worker 节点上运行的 pod 将会被终止,因为节点控制器已逐出 pod。然后可将 Pod 重新调度到该节点。pod-eviction-timeout 周期为 5m0s
容限(Tolerations)
如果内部节点控制器添加了一个 node.kubernetes.io/unreachable 污点,它在无法访问时对节点有一个 NoExecute 的效果,则可以使用 pod 容限来减轻影响。

具有 NoExecute 效果的污点会影响节点上运行的 pod:

  • 不容许污点的 Pod 会被放入队列进行驱除。
  • 如果 Pod 容许污点,且没有在容限规格中指定 tolerationSeconds 值,则会永久保持绑定。
  • 如果 Pod 容许污点,且指定了 tolerationSeconds 值,则会在指定的时间里保持绑定。在这个时间过后, pod 会被放入队列以驱除。

您可以通过把 pod 配置为使 node.kubernetes.io/unreachablenode.kubernetes.io/not-ready 污点有 NoExecute 的效果来延迟或避免 pod 驱除。

pod 规格中的容限示例

...
tolerations:
- key: "node.kubernetes.io/unreachable"
  operator: "Exists"
  effect: "NoExecute" 1
  tolerationSeconds: 0
- key: "node.kubernetes.io/not-ready"
  operator: "Exists"
  effect: "NoExecute" 2
  tolerationSeconds: 0
...

1
带有 NoExecute 效果的 tolerationSeconds:0 允许在 control plane 无法访问节点时保留 pod。
2
带有 NoExecute 效果的 tolerationSeconds:0 允许在 control plane 把节点标记为 Unhealthy 时保留 pod。

OpenShift Container Platform 在 pod-eviction-timeout 值到期后使用 tolerationSeconds 值。

其他类型的 OpenShift Container Platform 对象
您可以使用副本集、部署和复制控制器。当节点断开连接五分钟后,调度程序可将这些 pod 重新调度到其他节点上。重新调度到其他节点对于某些工作负载(如 REST API)来说是很有帮助的,管理员可以保证特定数量的 pod 正在运行并可以被访问。
注意

在使用远程 worker 节点时,如果远程 worker 节点旨在保留给特定功能,则不同节点上重新调度 pod 可能会是无法接受的。

有状态集不会在停机时重启。pod 处于 terminating 状态,直到 control plane 可以确认 pod 已被终止。

为了避免调度到一个无法访问同一类型的持久性存储的节点,OpenShift Container Platform 不允许在网络分离时将需要持久性卷的 pod 迁移到其他区。

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