Kubernetes-23：详解如何将CPU Manager做到游刃有余

k8s中为什么要用CPU Manager？

默认情况下，kubelet 使用CFS配额来执行 Pod 的 CPU 约束。Kubernetes的Node节点会运行多个Pod，其中会有部分的Pod属于CPU密集型的工作负载。在这种情况下，Pod之间会争抢节点的CPU资源。当争抢剧烈的时候，Pod会在不同的CPU Core之间进行频繁的切换，更糟糕的是在NUMA Node之间的切换。这种大量的上下文切换，会影响程序运行的性能。

什么是cpu密集型？
通俗来讲就是对cpu依赖很高，操作cpu的频率非常高，充分的使用cpu资源来实现本地计算任务。
另外还有io密集型：
io密集型就是讲磁盘/内存的io操作会非常频繁，文件读写、网络请求等，这种一般cpu利用率会非常低

CPU Manager有什么缺点？

CPU Manager特性是节点级别的CPU调度选择，所以无法在集群维度中选择最优的CPU Core组合。同时CPU Manager特性要求Pod是Guaranteed时（Pod中的每个容器必须指定CPU Request和CPU Limit，并且两者要相等）才能生效，且无法适用于所有类型的Pod。

如何开启CPU Manager

cpu Manager 在 Kubernetes v1.12 引用为 [beta]，故想要更好的使用它，版本需>=v1.12。
CPU 管理策略通过 kubelet 参数 –cpu-manager-policy 或 KubeletConfiguration 中的 cpuManagerPolicy 字段来指定。支持两种策略：

  • none: 默认策略，表示现有的调度行为。可以理解为不开启cpu manager。
  • static: 允许为节点上具有某些资源特征的 Pod 赋予增强的 CPU 亲和性和独占性。

none 策略

none 策略显式地启用现有的默认 CPU 亲和方案，不提供操作系统调度器默认行为之外的亲和性策略。通过 CFS 配额来实现 Guaranteed Pods和 Burstable Pods的 CPU 使用限制。

static 策略

static 策略针对具有整数型 CPU requests 的 Guaranteed Pod ，它允许该类 Pod中的容器访问节点上的独占 CPU 资源。这种独占性是使用cpuset cgroup 控制器来实现的。

CPU 管理器定期通过 CRI 写入资源更新，以保证内存中 CPU 分配与 cgroupfs 一致。同步频率通过新增的 Kubelet 配置参数 –cpu-manager-reconcile-period 来设置。如果不指定，默认与 –node-status-update-frequency 的周期（默认10s）相同。
Static 策略的行为可以使用 –cpu-manager-policy-options 参数来微调。该参数采用一个逗号分隔的 key=value 策略选项列表。此特性可以通过 CPUManagerPolicyOptions 特性门控来完全禁用。

更改CPU Manager策略

由于 CPU 管理器策略只能在 kubelet 生成新 Pod 时应用，所以简单地从 “none” 更改为 “static”将不会对现有的 Pod 起作用。因此，为了正确更改节点上的 CPU 管理器策略，请执行以下步骤：

  1. 腾空节点。就是将pod都在此节点驱逐，或者索性stop container。
  2. 停止 kubelet。
  3. 删除旧的 CPU 管理器状态文件。该文件的路径默认为 /var/lib/kubelet/cpu_manager_state。这将清除CPUManager 维护的状态，以便新策略设置的 cpu-sets 不会与之冲突。
  4. 编辑 kubelet 配置以将 CPU 管理器策略更改为所需的值。
  5. 启动 kubelet。
    对需要更改其 CPU 管理器策略的每个节点重复此过程。

说明： CPU 管理器不支持运行时下线和上线 CPUs。此外，如果节点上的 CPUs 集合发生变化，则必须驱逐节点上的 Pod，并通过删除 kubelet 根目录中的状态文件cpu_manager_state来手动重置 CPU Manager。

CPU Manager使用注意事项

此策略管理一个 CPU 共享池，该共享池最初包含节点上所有的 CPU 资源。可独占性 CPU 资源数量等于节点的 CPU 总量减去通过 kubelet –kube-reserved 或 –system-reserved参数保留的 CPU 资源。从 1.17 版本开始，可以通过 kubelet –reserved-cpus 参数显式地指定 CPU 预留列表。由 –reserved-cpus 指定的显式 CPU 列表优先于由 –kube-reserved 和 –system-reserved指定的 CPU 预留。通过这些参数预留的 CPU 是以整数方式，按物理核心 ID 升序从初始共享池获取的。共享池是 BestEffort 和 Burstable Pod 运行的 CPU 集合。Guaranteed Pod 中的容器，如果声明了非整数值的 CPU requests，也将运行在共享池的 CPU 上。只有 Guaranteed Pod 中，指定了整数型 CPU requests 的容器，才会被分配独占 CPU 资源。

说明： 当启用 static 策略时，要求使用 –kube-reserved 和/或 –system-reserved 或–reserved-cpus 来保证预留的 CPU 值大于零。这是因为零预留 CPU 值可能使得共享池变空。
例如：–kube-reserved=cpu=1,memory=0

当 Guaranteed Pod 调度到节点上时，如果其容器符合静态分配要求，相应的 CPU 会被从共享池中移除，并放置到容器的 cpuset 中。因为这些容器所使用的 CPU 受到调度域本身的限制，所以不需要使用 CFS 配额来进行 CPU 的绑定。换言之，容器 cpuset 中的 CPU 数量与 Pod 规约中指定的整数型 CPU limit 相等。这种静态分配增强了 CPU 亲和性，减少了 CPU 密集的工作负载在节流时引起的上下文切换。

CPU Manager yaml模板

正确模板：

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"

该 Pod 属于 Guaranteed QoS 类型，因为其 requests 值与 limits相等。同时，容器对 CPU 资源的限制值是一个大于或等于 1 的整数值。所以，该 nginx 容器被赋予 2 个独占 CPU。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"

该 Pod 属于 Guaranteed QoS 类型，因其指定了 limits 值，同未指定requests，requests 值被设置为与 limits 值相等。同时，容器对 CPU 资源的限制值是一个大于或等于 1 的整数值。所以，该 nginx 容器被赋予 2 个独占 CPU。

错误模板：

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "1.5"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "1.5"

该 Pod 属于 Guaranteed QoS 类型，因为其 requests 值与 limits相等。但是容器对 CPU 资源的限制值是一个小数。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
      requests:
        memory: "100Mi"
        cpu: "1"

该 Pod 属于 Burstable QoS 类型，因为其资源 requests 不等于 limits。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

Static 策略选项

你可以使用以下特性门控根据成熟度级别打开或关闭选项组：

  • CPUManagerPolicyBetaOptions 默认启用。禁用以隐藏 beta 级选项。
  • CPUManagerPolicyAlphaOptions 默认禁用。启用以显示 alpha 级选项。

必须使用CPUManagerPolicyOptions kubelet 选项启用某个选项。

静态 CPUManager 策略存在以下策略选项：

  • full-pcpus-only（beta，默认可见）
  • distribute-cpus-across-numa（alpha，默认隐藏）

如果使用 full-pcpus-only 策略选项，static 策略总是会分配完整的物理核心。默认情况下，如果不使用该选项，static 策略会使用拓扑感知最适合的分配方法来分配 CPU。在启用了 SMT 的系统上，此策略所分配是与硬件线程对应的、独立的虚拟核。这会导致不同的容器共享相同的物理核心，该行为进而会导致吵闹的邻居问题。
启用该选项之后，只有当一个 Pod 里所有容器的 CPU 请求都能够分配到完整的物理核心时，kubelet 才会接受该 Pod。如果 Pod 没有被准入，它会被置于 Failed 状态，错误消息是SMTAlignmentError。

如果使用 distribute-cpus-across-numa 策略选项，在需要多个 NUMA 节点来满足分配的情况下，static 策略会在 NUMA 节点上平均分配 CPU。默认情况下，CPUManager 会将 CPU 分配到一个 NUMA 节点上，直到它被填满，剩余的 CPU 会简单地溢出到下一个 NUMA 节点。这会导致依赖于同步屏障（以及类似的同步原语）的并行代码出现不期望的瓶颈，因为此类代码的运行速度往往取决于最慢的工作线程（由于至少一个 NUMA 节点存在可用 CPU 较少的情况，因此速度变慢）。通过在 NUMA 节点上平均分配 CPU，应用程序开发人员可以更轻松地确保没有某个工作线程单独受到 NUMA 影响，从而提高这些类型应用程序的整体性能。

可以通过将 full-pcups-only=true 添加到 CPUManager 策略选项来启用 full-pcpus-only 选项。同样地，可以通过将 distribute-cpus-across-numa=true添加到 CPUManager 策略选项来启用 distribute-cpus-across-numa 选项。当两者都设置时，它们是“累加的”，因为 CPU 将分布在 NUMA 节点的 full-pcpus 块中，而不是单个核心。

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