开始之前我们先了解下Kubernetes QoS概念

在Kubernetes里面，将资源分成不同的QoS类别，并且通过pod里面的资源定义来区分pod对于平台提供的资源保障的SLA等级：

• Guaranteed: pod中每个容器都为CPU和内存设置了相同的requests和limits，此类pod具有最高优先级
• Burstable: 至少有一个容器设置了CPU或内存的requests属性，但不满足Guaranteed类别要求的pod，它们具有中等优先级
• BestEffort: 未为任何一个容器设置requests和limits属性的pod，它们的优先级为最低级别

针对不同的优先级的业务，在资源紧张或者超出的时候会有不同的处理策略。
同时，针对CPU和内存两类不同类型的资源，一种是可压缩的，一种是不可压缩的，所以资源的分配和调控策略也会有很大区别。

CPU资源紧缺时，如果节点处于超卖状态，则会根据各自的requests配置，按比例分配CPU时间片，而内存资源紧缺时需要内核的oom killer进行管控，
Kubernetes负责为OOM killer提供管控依据：

1. BestEfford类容器由于没有要求系统供任何级别的资源保证，将最先被终止；但是在资源不紧张时，它们能尽可能多地占用资源，实现资源的复用和部署密度的提高
2. 如果BestEfford类容器都已经终止，Burstable中等优先级的的pod将被终止
3. Guaranteed类容器拥有最高优先级，只有在内存资源使用超出limits的时候或者节点OOM时得分最高，才会被终止；

OOM得分主要根据QoS类和容器的requests内存占机器总内存比来计算：

oom-score.png

OOM得分越高，该进程的优先级越低，越容易被终止；根据公式，Burstable优先级的pod中，requests内存申请越多，越容易在OOM的时候被终止。

pod的cpu控制组解析

首先我们先看下pod的控制组层级

$ ls -l /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods.slice
total 0
-rw-r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cgroup.clone_children
-rw-r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cgroup.procs
-r--r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpuacct.stat
-rw-r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpuacct.usage
-r--r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpuacct.usage_all
-r--r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpuacct.usage_percpu
-r--r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpuacct.usage_percpu_sys
-r--r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpuacct.usage_percpu_user
-r--r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpuacct.usage_sys
-r--r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpuacct.usage_user
-rw-r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpu.rt_period_us
-rw-r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpu.rt_runtime_us
-rw-r--r--  1 root root 0 Sep  1 17:38 cpu.shares
-r--r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 cpu.stat
drwxr-xr-x 55 root root 0 Aug 23 16:32 kubepods-besteffort.slice
drwxr-xr-x 51 root root 0 Aug 23 16:32 kubepods-burstable.slice
drwxr-xr-x  4 root root 0 Aug 23 16:54 kubepods-pod934b0aa2_1d1b_4a81_bfcf_89c4beef899e.slice
drwxr-xr-x  4 root root 0 Aug 23 16:39 kubepods-podca849e84_aa86_4402_bf31_e7e73faa77fe.slice
-rw-r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 notify_on_release
-rw-r--r--  1 root root 0 Aug 23 16:32 tasks

其中kubepods-besteffort.slice存放besteffort类型pod控制组配置，kubepods-burstable.slice存放burstable类型pod控制组配置。

kubepods-pod934b0aa2_1d1b_4a81_bfcf_89c4beef899e.slice、kubepods-podca849e84_aa86_4402_bf31_e7e73faa77fe.slice则为Guaranteed类型pod

为了更好的解释说明，我们创建一个新的Guaranteed类型的pod用于测试:

cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-demo
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
        memory: 1Gi
      requests:
        cpu: 1
        memory: 1Gi
EOF

1. 再次查看/sys/fs/cgroup/cpu/kubepods.slice下，发现新增了一个kubepods-podf56bf66f_3efb_4c80_8818_37de69ee5b72.slice目录

2. 名称解析

kubepods-podf56bf66f_3efb_4c80_8818_37de69ee5b72.slice这个名称是怎么命名的呢？

命名格式为：kubepods-pod<pod uid>.slice，并且会将uid中-转换为_

$ kubectl get pod nginx-demo -o yaml|grep uid
  uid: f56bf66f-3efb-4c80-8818-37de69ee5b72

3. 目录解析

$ ls -l /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods.slice/kubepods-podf56bf66f_3efb_4c80_8818_37de69ee5b72.slice
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cgroup.clone_children
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cgroup.procs
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpuacct.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpuacct.usage
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpuacct.usage_all
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpuacct.usage_percpu
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpuacct.usage_percpu_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpuacct.usage_percpu_user
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpuacct.usage_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpuacct.usage_user
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpu.rt_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpu.rt_runtime_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpu.shares
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 cpu.stat
drwxr-xr-x 2 root root 0 Nov 17 11:23 docker-08974ffd61043b34e4cd5710d5446eb423c6371afb4c9d106e608f08cc1182a3.scope
drwxr-xr-x 2 root root 0 Nov 17 11:24 docker-d33dc12340fd32b35148293c21f84dab14f2274046056bbeef9e9666d1d0dc2a.scope
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:23 tasks

我们发现怎么有两个容器呢？（docker-08974ffd61043b34e4cd5710d5446eb423c6371afb4c9d106e608f08cc1182a3.scope、docker-d33dc12340fd32b35148293c21f84dab14f2274046056bbeef9e9666d1d0dc2a.scope）

其实是业务容器 + infra沙箱容器，并且命名格式遵循：docker-<container id>.scope

$ docker ps|grep nginx
d33dc12340fd   nginx                                                                         "/docker-entrypoint.…"    7 minutes ago   Up 7 minutes             k8s_nginx_nginx-demo_default_f56bf66f-3efb-4c80-8818-37de69ee5b72_0
08974ffd6104   harbor.chs.neusoft.com/kubesphere/pause:3.2                                   "/pause"                  8 minutes ago   Up 8 minutes             k8s_POD_nginx-demo_default_f56bf66f-3efb-4c80-8818-37de69ee5b72_0

我们可根据以下命令获取业务容器id：

$ kubectl get pod nginx-demo -o yaml|grep containerID
  - containerID: docker://d33dc12340fd32b35148293c21f84dab14f2274046056bbeef9e9666d1d0dc2a

4. 业务容器cgroup解析

$ cd /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods.slice/kubepods-podf56bf66f_3efb_4c80_8818_37de69ee5b72.slice/docker-d33dc12340fd32b35148293c21f84dab14f2274046056bbeef9e9666d1d0dc2a.scope
$ ls -l 
total 0
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cgroup.clone_children
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cgroup.procs
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpuacct.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpuacct.usage
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpuacct.usage_all
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpuacct.usage_percpu
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpuacct.usage_percpu_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpuacct.usage_percpu_user
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpuacct.usage_sys
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpuacct.usage_user
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpu.cfs_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpu.cfs_quota_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpu.rt_period_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpu.rt_runtime_us
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpu.shares
-r--r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 cpu.stat
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 notify_on_release
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 17 11:24 tasks

我们上述对pod配额的定义为:

resources:
  limits:
    cpu: "1"
    memory: 1Gi
  requests:
    cpu: 1
    memory: 1Gi

其实等同于以以下方式启动docker容器:

$ docker run --rm -dt --cpu-shares=1024 --cpu-quota=1024 --memory=1g nginx

我们可以看下docker容器的配额：

$ docker inspect d33dc12340fd32b35148293c21f84dab14f2274046056bbeef9e9666d1d0dc2a -f {{.HostConfig.CpuShares}}
1024
$ docker inspect d33dc12340fd32b35148293c21f84dab14f2274046056bbeef9e9666d1d0dc2a -f {{.HostConfig.CpuQuota}}
100000
$ docker inspect d33dc12340fd32b35148293c21f84dab14f2274046056bbeef9e9666d1d0dc2a -f {{.HostConfig.CpuPeriod}}
100000

.HostConfig.CpuShares对应控制内的cpu.shares文件内容
.HostConfig.CpuPeriod对应控制内的cpu.cpu.cfs_period_us文件内容
.HostConfig.CpuQuota对应控制内的cpu.cfs_quota_us文件内容

并且我们发现k8s基于pod管理控制组（同一pod内的容器所属同一控制组）

"CgroupParent": "kubepods-podf56bf66f_3efb_4c80_8818_37de69ee5b72.slice",

我们可以得出记录：k8s通过控制组的cpu.shares、cpu.cpu.cfs_period_us、cpu.cfs_quota_us配置，达到限制CPU的目的。

那么这三个文件是用来干嘛的？

cpu.shares解析

1. cpu.shares用来设置CPU的相对值，并且是针对所有的CPU（内核），默认值是1024等同于一个cpu核心。
   CPU Shares将每个核心划分为1024个片，并保证每个进程将按比例获得这些片的份额。如果有1024个片(即1核)，并且两个进程设置cpu.shares均为1024，那么这两个进程中每个进程将获得大约一半的cpu可用时间。

当系统中有两个cgroup，分别是A和B，A的shares值是1024，B 的shares值是512，
那么A将获得1024/(1024+512)=66%的CPU资源，而B将获得33%的CPU资源。shares有两个特点：

• 如果A不忙，没有使用到66%的CPU时间，那么剩余的CPU时间将会被系统分配给B，即B的CPU使用率可以超过33%。
• 如果添加了一个新的cgroup C，且它的shares值是1024，那么A的限额变成了1024/(1024+512+1024)=40%，B的变成了20%。

从上面两个特点可以看出：

在闲的时候，shares基本上不起作用，只有在CPU忙的时候起作用，这是一个优点。

由于shares是一个绝对值，需要和其它cgroup的值进行比较才能得到自己的相对限额，而在一个部署很多容器的机器上，cgroup的数量是变化的，所以这个限额也是变化的，自己设置了一个高的值，但别人可能设置了一个更高的值，所以这个功能没法精确的控制CPU使用率。

2. cpu.shares对应k8s内的resources.requests.cpu字段：

值对应关系为：resources.requests.cpu * 1024 = cpu.shares

如：resources.requests.cpu为3的时候，cpu.shares值为3072；resources.requests.cpu为100m的时候，cpu.shares值为102

cpu.cpu.cfs_period_us、cpu.cfs_quota_us解析

1. cpu.cfs_period_us用来配置时间周期长度，cpu.cfs_quota_us用来配置当前cgroup在设置的周期长度内所能使用的CPU时间数。
   两个文件配合起来设置CPU的使用上限。两个文件的单位都是微秒（us），cfs_period_us的取值范围为1毫秒（ms）到1秒（s），cfs_quota_us的取值大于1ms即可，如果cfs_quota_us的值为-1（默认值），表示不受cpu时间的限制。

2. cpu.cpu.cfs_period_us、cpu.cfs_quota_us对应k8s中的resources.limits.cpu字段：

resources.limits.cpu = cpu.cfs_quota_us/cpu.cfs_period_us

并且k8s下容器控制组的cpu.cpu.cfs_period_us值固定为100000，实际只设置cpu.cfs_quota_us值

例如：

cpu.cpu.cfs_period_us为100000（单位微妙，即0.1秒），cpu.cfs_quota_us为500000（单位微妙，即0.5秒）时，resources.limits.cpu为5，即5个cpu核心。
cpu.cpu.cfs_period_us为100000（单位微妙，即0.1秒），cpu.cfs_quota_us为10000（单位微妙，即0.01秒）时，resources.limits.cpu为0.1（或100m），即0.1个cpu核心。

pod的内存控制组解析

与cpu不同，k8s里pod容器的requests.memory在控制组内没有对应的属性，未起到限制作用，只是协助k8s调度计算。
而pod容器的limits.memory对应控制组里的memory.limit_in_bytes值。

总结

1. k8s基于pod管理控制组，同一pod内的容器所属同一控制组，并且每个控制组内包含一个infra沙箱容器

2. k8s基于.spec.containers[x].resources对pod划分了三种类型，对应控制组路径如下:

3. 控制组中cpu.shares对应k8s内的resources.requests.cpu字段，值对应关系为：

resources.requests.cpu * 1024 = cpu.shares

4. 控制组中cpu.cpu.cfs_period_us、cpu.cfs_quota_us对应k8s中的resources.limits.cpu字段，值对应关系为：

resources.limits.cpu = cpu.cfs_quota_us/cpu.cfs_period_us

5. 控制组里的memory.limit_in_bytes对应k8s中的resources.limits.memory值

参考文章

• Kubernetes生产实践系列之三十：Kubernetes基础技术之集群计算资源管理
• Understanding resource limits in kubernetes: cpu time