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17.4. 配置巨页

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

17.4.1. 在引导时

流程

要减少节点重启的情况,请按照以下步骤顺序进行操作:

  1. 通过标签标记所有需要相同巨页设置的节点。

    $ oc label node <node_using_hugepages> node-role.kubernetes.io/worker-hp=
  2. 创建一个包含以下内容的文件,并把它命名为 hugepages_tuning.yaml

    apiVersion: tuned.openshift.io/v1
    kind: Tuned
    metadata:
      name: hugepages 1
      namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
    spec:
      profile: 2
      - data: |
          [main]
          summary=Boot time configuration for hugepages
          include=openshift-node
          [bootloader]
          cmdline_openshift_node_hugepages=hugepagesz=2M hugepages=50 3
        name: openshift-node-hugepages
    
      recommend:
      - machineConfigLabels: 4
          machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-hp"
        priority: 30
        profile: openshift-node-hugepages
    1
    将 Tuned 资源的 name 设置为 hugepages
    2
    profile 部分设置为分配巨页。
    3
    请注意,参数顺序是非常重要的,因为有些平台支持各种大小的巨页。
    4
    启用基于机器配置池的匹配。
  3. 创建 Tuned hugepages 对象

    $ oc create -f hugepages-tuned-boottime.yaml
  4. 创建一个带有以下内容的文件,并把它命名为 hugepages-mcp.yaml

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

    $ oc create -f hugepages-mcp.yaml

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

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

目前,这个功能只在 Red Hat Enterprise Linux CoreOS(RHCOS)8.x worker 节点上被支持。在 Red Hat Enterprise Linux(RHEL)7.x worker 节点上,目前不支持 TuneD [bootloader] 插件。