Administrando los recursos de los contenedores

Cuando especificas un Pod, opcionalmente puedes especificar los recursos que necesita un Contenedor. Los recursos que normalmente se definen son CPU y memoria (RAM); pero hay otros.

Cuando especificas el recurso request para Contenedores en un Pod, el Scheduler de Kubernetes usa esta información para decidir en qué nodo colocar el Pod. Cuando especificas el recurso limit para un Contenedor, Kubelet impone estos límites, así que el contenedor no puede utilizar más recursos que el límite que le definimos. Kubelet también reserva al menos la cantidad especificada en request para el contenedor.

Peticiones y límites

Si el nodo donde está corriendo un pod tiene suficientes recursos disponibles, es posible (y válido) que el contenedor utilice más recursos de los especificados en request. Sin embargo, un contenedor no está autorizado a utilizar más de lo especificado en limit.

Por ejemplo, si configuras una petición de memory de 256 MiB para un contenedor, y ese contenedor está en un Pod colocado en un nodo con 8GiB de memoria y no hay otros Pod, entonces el contenedor puede intentar usar más RAM.

Si configuras un límite de memory de 4GiB para el contenedor, kubelet) (y motor de ejecución del contenedor) impone el límite. El Runtime evita que el contenedor use más recursos de los configurados en el límite. Por ejemplo: cuando un proceso en el contenedor intenta consumir más cantidad de memoria de la permitida, el Kernel del sistema termina el proceso que intentó la utilización de la memoria, con un error de out of memory (OOM).

Los límites se pueden implementar de forma reactiva (el sistema interviene cuando ve la violación) o por imposición (el sistema previene al contenedor de exceder el límite). Diferentes Runtimes pueden tener distintas implementaciones a las mismas restricciones.

Tipos de recursos

CPU y memoria son cada uno un tipo de recurso. Un tipo de recurso tiene una unidad base. CPU representa procesos de computación y es especificada en unidades de Kubernetes CPUs. Memoria es especificada en unidades de bytes. Si estás usando Kubernetes v1.14 o posterior, puedes especificar recursos huge page. Huge pages son una característica de Linux específica donde el kernel del nodo asigna bloques de memoria que son más grandes que el tamaño de paginación por defecto.

Por ejemplo, en un sistema donde el tamaño de paginación por defecto es de 4KiB, podrías especificar un límite, hugepages-2Mi: 80Mi. Si el contenedor intenta asignar más de 40 2MiB huge pages (un total de 80 MiB), la asignación fallará.

CPU y memoria son colectivamente conocidos como recursos de computación, o simplemente como recursos. Los recursos de computación son cantidades medibles que pueden ser solicitadas, asignadas y consumidas. Son distintas a los Recursos API. Los recursos API , como Pods y Services son objetos que pueden ser leídos y modificados a través de la API de Kubernetes.

Peticiones y límites de recursos de Pods y Contenedores

Cada contenedor de un Pod puede especificar uno o más de los siguientes:

• spec.containers[].resources.limits.cpu
• spec.containers[].resources.limits.memory
• spec.containers[].resources.limits.hugepages-<size>
• spec.containers[].resources.requests.cpu
• spec.containers[].resources.requests.memory
• spec.containers[].resources.requests.hugepages-<size>

Aunque las peticiones y límites pueden ser especificadas solo en contenedores individuales, es conveniente hablar sobre los recursos de peticiones y límites del Pod. Un limite/petición de recursos de un Pod para un tipo de recurso particular es la suma de peticiones/límites de cada tipo para cada contenedor del Pod.

Unidades de recursos en Kubernetes

Significado de CPU

Límites y peticiones para recursos de CPU son medidos en unidades de cpu. Una cpu, en Kubernetes, es equivalente a 1 vCPU/Core para proveedores de cloud y 1 hyperthread en procesadores bare-metal Intel.

Las peticiones fraccionadas están permitidas. Un contenedor con spec.containers[].resources.requests.cpu de 0.5 tiene garantizada la mitad, tanto CPU como otro que requiere 1 CPU. La expresión 0.1 es equivalente a la expresión 100m, que puede ser leída como "cien millicpus". Algunas personas dicen "cienmilicores", y se entiende que quiere decir lo mismo. Una solicitud con un punto decimal, como 0.1, es convertido a 100m por la API, y no se permite una precisión mayor que 1m. Por esta razón, la forma 100m es la preferente. CPU es siempre solicitada como una cantidad absoluta, nunca como una cantidad relativa; 0.1 es la misma cantidad de cpu que un core-simple, dual-core, o máquina de 48-core.

Significado de memoria

Los límites y peticiones de memoria son medidos en bytes. Puedes expresar la memoria como un número entero o como un número decimal usando alguno de estos sufijos: E, P, T, G, M, k, m (millis). También puedes usar los equivalentes en potencia de dos: Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki. Por ejemplo, los siguientes valores representan lo mismo:

128974848, 129e6, 129M, 128974848000m, 123Mi

Aquí un ejemplo. El siguiente Pod tiene dos contenedores. Cada contenedor tiene una petición de 0.25 cpu y 64MiB (2²⁶ bytes) de memoria. Cada contenedor tiene un límite de 0.5 cpu y 128MiB de memoria. Puedes decirle al Pod que solicite 0.5 cpu y 128MiB de memoria y un límite de 1 cpu y 256MiB de memoria.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: app
    image: images.my-company.example/app:v4
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"
  - name: log-aggregator
    image: images.my-company.example/log-aggregator:v6
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

Cómo son programados los Pods con solicitudes de recursos

Cuando creas un Pod, el planificador de Kubernetes determina el nodo para correr dicho Pod. Cada nodo tiene una capacidad máxima para cada tipo de recurso: la cantidad de CPU y memoria que dispone para los Pods. El planificador de Kubernetes se asegura de que, para cada tipo de recurso, la suma de los recursos solicitados de los contenedores programados sea menor a la capacidad del nodo. Cabe mencionar que aunque la memoria actual o CPU en uso de los nodos sea muy baja, el planificador todavía rechaza programar un Pod en un nodo si la comprobación de capacidad falla. Esto protege contra escasez de recursos en un nodo cuando el uso de recursos posterior crece, por ejemplo, durante un pico diario de solicitud de recursos.

Cómo corren los Pods con límites de recursos

Cuando el kubelet inicia un contenedor de un Pod, este pasa los límites de CPU y memoria al runtime del contenedor.

Cuando usas Docker:

• El spec.containers[].resources.requests.cpu es convertido a su valor interno, el cuál es fraccional, y multiplicado por 1024. El mayor valor de este número o 2 es usado por el valor de --cpu-shares en el comando docker run.

• El spec.containers[].resources.limits.cpu se convierte a su valor en milicore y multiplicado por 100. El resultado es el tiempo total de CPU que un contenedor puede usar cada 100ms. Un contenedor no puede usar más tiempo de CPU que del solicitado durante este intervalo.

  Nota: El período por defecto es de 100ms. La resolución mínima de cuota mínima es 1ms.

• El spec.containers[].resources.limits.memory se convierte a entero, y se usa como valor de --memory del comando docker run.

Si el contenedor excede su límite de memoria, este quizá se detenga. Si es reiniciable, el kubelet lo reiniciará, así como cualquier otro error.

Si un Contenedor excede su petición de memoria, es probable que ese Pod sea desalojado en cualquier momento que el nodo se quede sin memoria.

Un Contenedor puede o no tener permitido exceder el límite de CPU por algunos períodos de tiempo. Sin embargo, esto no lo destruirá por uso excesivo de CPU.

Para conocer cuando un Contenedor no puede ser programado o será destruido debido a límite de recursos, revisa la sección de Troubleshooting.

Monitorización del uso de recursos de computación y memoria.

El uso de recursos de un Pod es reportado como parte del estado del Pod.

Si herramientas opcionales para monitorización están disponibles en tu cluster, entonces el uso de recursos del Pod puede extraerse directamente de Métricas API o desde tus herramientas de monitorización.

Almacenamiento local efímero

Los nodos tienen almacenamiento local efímero, respaldado por dispositivos de escritura agregados o, a veces, por RAM. "Efímero" significa que no se garantiza la durabilidad a largo plazo. . Los Pods usan el almacenamiento local efímero para añadir espacio, caché, y para logs. Kubelet puede proveer espacio añadido a los Pods usando almacenamiento local efímero para montar emptyDir volumes en los contenedores.

Kubelet también usa este tipo de almacenamiento para guardar logs de contenedores a nivel de nodo, imágenes de contenedores, y la capa de escritura de los contenedores.

Como característica beta, Kubernetes te deja probar, reservar y limitar la cantidad de almacenamiento local efímero que un Pod puede consumir.

Configuraciones para almacenamiento local efímero

Kubernetes soporta 2 maneras de configurar el almacenamiento local efímero en un nodo:

• Single filesystem
• Two filesystems

Kubelet puede medir la cantidad de almacenamiento local que se está usando. Esto es posible por:

• el LocalStorageCapacityIsolation feature gate está habilitado (esta caracterísitca está habilitada por defecto), y
• has configurado el nodo usando una de las configuraciones soportadas para almacenamiento local efímero..

Si tienes una configuración diferente, entonces Kubelet no aplica límites de recursos para almacenamiento local efímero.

Configurando solicitudes y límites para almacenamiento local efímero

Puedes usar ephemeral-storage para manejar almacenamiento local efímero. Cada contenedor de un Pod puede especificar uno o más de los siguientes:

• spec.containers[].resources.limits.ephemeral-storage
• spec.containers[].resources.requests.ephemeral-storage

Los límites y solicitudes para almacenamiento-efímero son medidos en bytes. Puedes expresar el almacenamiento como un numero entero o flotante usando los siguientes sufijos: E, P, T, G, M, K. También puedes usar las siguientes equivalencias: Ei, Pi, Ti, Gi, Mi, Ki. Por ejemplo, los siguientes representan el mismo valor:

128974848, 129e6, 129M, 123Mi

En el siguiente ejemplo, el Pod tiene dos contenedores. Cada contenedor tiene una petición de 2GiB de almacenamiento local efímero. Cada contenedor tiene un límite de 4GiB de almacenamiento local efímero. Sin embargo, el Pod tiene una petición de 4GiB de almacenamiento efímero , y un límite de 8GiB de almacenamiento local efímero.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: app
    image: images.my-company.example/app:v4
    resources:
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"
    volumeMounts:
      - name: ephemeral
        mountPath: "/tmp"
  - name: log-aggregator
    image: images.my-company.example/log-aggregator:v6
    resources:
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"
    volumeMounts:
      - name: ephemeral
        mountPath: "/tmp"
  volumes:
    - name: ephemeral
      emptyDir: {}

Como son programados los Pods con solicitudes de almacenamiento efímero

Cuando creas un Pod, el planificador de Kubernetes selecciona un nodo para el Pod donde sera creado. Cada nodo tiene una cantidad máxima de almacenamiento local efímero que puede proveer a los Pods. Para más información, mira Node Allocatable.

El planificador se asegura de que el total de los recursos solicitados para los contenedores sea menor que la capacidad del nodo.

Manejo del consumo de almacenamiento efímero

Si Kubelet está manejando el almacenamiento efímero local como un recurso, entonces Kubelet mide el uso de almacenamiento en:

• volúmenes emptyDir, excepto tmpfs volúmenesemptyDir
• directorios que guardan logs de nivel de nodo
• capas de escritura de contenedores

Si un Pod está usando más almacenamiento efímero que el permitido, Kubelet establece una señal de desalojo que desencadena el desalojo del Pod.

Para aislamiento a nivel de contenedor, si una capa de escritura del contenedor y logs excede el límite de uso del almacenamiento, Kubelet marca el Pod para desalojo.

Para aislamiento a nivel de Pod, Kubelet calcula un límite de almacenamiento general para el Pod sumando los límites de los contenedores de ese Pod. En este caso, si la suma del uso de almacenamiento local efímero para todos los contenedores y los volúmenes emptyDir de los Pods excede el límite de almacenamiento general del Pod, Kubelet marca el Pod para desalojo.

Kubelet soporta diferentes maneras de medir el uso de almacenamiento del Pod:

• Periodic scanning
• Filesystem project quota

Recursos extendidos

Los recursos extendidos son nombres de recursos calificados fuera del dominio kubernetes.io. Permiten que los operadores de clústers publiciten y los usuarios consuman los recursos no integrados de Kubernetes.

Hay dos pasos necesarios para utilizar los recursos extendidos. Primero, el operador del clúster debe anunciar un Recurso Extendido. En segundo lugar, los usuarios deben solicitar el Recurso Extendido en los Pods.

Manejando recursos extendidos

Recursos extendido a nivel de nodo

Los recursos extendidos a nivel de nodo están vinculados a los nodos

Device plugin managed resources

Mira Plugins de Dispositivos para percibir como los plugins de dispositivos manejan los recursos en cada nodo.

Otros recursos

Para anunciar un nuevo recurso extendido a nivel de nodo, el operador del clúster puede enviar una solicitud HTTP PATCH al servidor API para especificar la cantidad disponible en el status.capacity para un nodo en el clúster. Después de esta operación, el status.capacity del nodo incluirá un nuevo recurso. El campo status.allocatable se actualiza automáticamente con el nuevo recurso de forma asíncrona por el kubelet. Tenga en cuenta que debido a que el planificador utiliza el valor de status.allocatable del nodo cuando evalúa la aptitud del Pod, puede haber un breve retraso entre parchear la capacidad del nodo con un nuevo recurso y el primer Pod que solicita el recurso en ese nodo.

Ejemplo:

Aquí hay un ejemplo que muestra cómo usar curl para formar una solicitud HTTP que anuncia cinco recursos "example.com/foo" en el nodo k8s-node-1 cuyo nodo master es k8s-master.

curl --header "Content-Type: application/json-patch+json" \
--request PATCH \
--data '[{"op": "add", "path": "/status/capacity/example.com~1foo", "value": "5"}]' \
http://k8s-master:8080/api/v1/nodes/k8s-node-1/status

Recursos extendidos a nivel de Clúster

Los recursos extendidos a nivel de clúster no están vinculados a los nodos. Suelen estar gestionados por extensores del scheduler, que manejan el consumo de recursos y la cuota de recursos.

Puedes especificar los recursos extendidos que son mantenidos por los extensores del scheduler en configuración de políticas del scheduler.

Ejemplo:

La siguiente configuración para una política del scheduler indica que el recurso extendido a nivel de clúster "example.com/foo" es mantenido por el extensor del scheduler.

• El scheduler envía un Pod al extensor del scheduler solo si la solicitud del Pod "example.com/foo".
• El campo ignoredByScheduler especifica que el schduler no compruba el recurso "example.com/foo" en su predicado PodFitsResources.

{
  "kind": "Policy",
  "apiVersion": "v1",
  "extenders": [
    {
      "urlPrefix":"<extender-endpoint>",
      "bindVerb": "bind",
      "managedResources": [
        {
          "name": "example.com/foo",
          "ignoredByScheduler": true
        }
      ]
    }
  ]
}

Consumiendo recursos extendidos

Los usuarios pueden consumir recursos extendidos en las especificaciones del Pod, como la CPU y la memoria. El planificador se encarga de la contabilidad de recursos para que no más de la cantidad disponible sea asignada simultáneamente a los Pods.

El servidor de API restringe las cantidades de recursos extendidos a números enteros. Ejemplos de cantidades validas son 3, 3000m y 3Ki. Ejemplos de cantidades no válidas son 0.5 y 1500m.

Para consumir un recurso extendido en un Pod, incluye un nombre de recurso como clave en spec.containers[].resources.limits en las especificaciones del contenedor.

Un pod se programa solo si se satisfacen todas las solicitudes de recursos, incluidas CPU, memoria y cualquier recurso extendido. El Pod permanece en estado PENDING siempre que no se pueda satisfacer la solicitud de recursos.

Ejemplo:

El siguiente Pod solicita 2CPUs y 1 "example.com/foo" (un recurso extendido).

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: myimage
    resources:
      requests:
        cpu: 2
        example.com/foo: 1
      limits:
        example.com/foo: 1

Solución de problemas

Mis Pods están en estado pendiente con un mensaje de failedScheduling

Si el planificador no puede encontrar ningún nodo donde pueda colocar un Pod, el Pod permanece no programado hasta que se pueda encontrar un lugar. Se produce un evento cada vez que el planificador no encuentra un lugar para el Pod, como este:

kubectl describe pod frontend | grep -A 3 Events

Events:
  FirstSeen LastSeen   Count  From          Subobject   PathReason      Message
  36s   5s     6      {scheduler }              FailedScheduling  Failed for reason PodExceedsFreeCPU and possibly others

En el ejemplo anterior, el Pod llamado "frontend" no se puede programar debido a recursos de CPU insuficientes en el nodo. Mensajes de error similares también pueden sugerir fallo debido a memoria insuficiente (PodExceedsFreeMemory). En general, si un Pod está pendiente con un mensaje de este tipo, hay varias cosas para probar:

• Añadir más nodos al clúster.
• Terminar Pods innecesarios para hacer hueco a los Pods en estado pendiente.
• Compruebe que el Pod no sea más grande que todos los nodos. Por ejemplo, si todos los los nodos tienen una capacidad de cpu: 1, entonces un Pod con una solicitud de cpu: 1.1 nunca se programará.

Puedes comprobar las capacidades del nodo y cantidad utilizada con el comando kubectl describe nodes. Por ejemplo:

kubectl describe nodes e2e-test-node-pool-4lw4

Name:            e2e-test-node-pool-4lw4
[ ... lines removed for clarity ...]
Capacity:
 cpu:                               2
 memory:                            7679792Ki
 pods:                              110
Allocatable:
 cpu:                               1800m
 memory:                            7474992Ki
 pods:                              110
[ ... lines removed for clarity ...]
Non-terminated Pods:        (5 in total)
  Namespace    Name                                  CPU Requests  CPU Limits  Memory Requests  Memory Limits
  ---------    ----                                  ------------  ----------  ---------------  -------------
  kube-system  fluentd-gcp-v1.38-28bv1               100m (5%)     0 (0%)      200Mi (2%)       200Mi (2%)
  kube-system  kube-dns-3297075139-61lj3             260m (13%)    0 (0%)      100Mi (1%)       170Mi (2%)
  kube-system  kube-proxy-e2e-test-...               100m (5%)     0 (0%)      0 (0%)           0 (0%)
  kube-system  monitoring-influxdb-grafana-v4-z1m12  200m (10%)    200m (10%)  600Mi (8%)       600Mi (8%)
  kube-system  node-problem-detector-v0.1-fj7m3      20m (1%)      200m (10%)  20Mi (0%)        100Mi (1%)
Allocated resources:
  (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
  CPU Requests    CPU Limits    Memory Requests    Memory Limits
  ------------    ----------    ---------------    -------------
  680m (34%)      400m (20%)    920Mi (11%)        1070Mi (13%)

EN la salida anterior, puedes ver si una solicitud de Pod mayor que 1120m CPUs o 6.23Gi de memoria, no cabrán en el nodo.

Echando un vistazo a la sección Pods, puedes ver qué Pods están ocupando espacio en el nodo.

La cantidad de recursos disponibles para los pods es menor que la capacidad del nodo, porque los demonios del sistema utilizan una parte de los recursos disponibles. El campo allocatable NodeStatus indica la cantidad de recursos que están disponibles para los Pods. Para más información, mira Node Allocatable Resources.

La característica resource quota se puede configurar para limitar la cantidad total de recursos que se pueden consumir. Si se usa en conjunto con espacios de nombres, puede evitar que un equipo acapare todos los recursos.

Mi contenedor está terminado

Es posible que su contenedor se cancele porque carece de recursos. Para verificar si un contenedor está siendo eliminado porque está alcanzando un límite de recursos, ejecute kubectl describe pod en el Pod de interés:

kubectl describe pod simmemleak-hra99

Name:                           simmemleak-hra99
Namespace:                      default
Image(s):                       saadali/simmemleak
Node:                           kubernetes-node-tf0f/10.240.216.66
Labels:                         name=simmemleak
Status:                         Running
Reason:
Message:
IP:                             10.244.2.75
Replication Controllers:        simmemleak (1/1 replicas created)
Containers:
  simmemleak:
    Image:  saadali/simmemleak
    Limits:
      cpu:                      100m
      memory:                   50Mi
    State:                      Running
      Started:                  Tue, 07 Jul 2015 12:54:41 -0700
    Last Termination State:     Terminated
      Exit Code:                1
      Started:                  Fri, 07 Jul 2015 12:54:30 -0700
      Finished:                 Fri, 07 Jul 2015 12:54:33 -0700
    Ready:                      False
    Restart Count:              5
Conditions:
  Type      Status
  Ready     False
Events:
  FirstSeen                         LastSeen                         Count  From                              SubobjectPath                       Reason      Message
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {scheduler }                                                          scheduled   Successfully assigned simmemleak-hra99 to kubernetes-node-tf0f
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    implicitly required container POD   pulled      Pod container image "k8s.gcr.io/pause:0.8.0" already present on machine
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    implicitly required container POD   created     Created with docker id 6a41280f516d
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    implicitly required container POD   started     Started with docker id 6a41280f516d
  Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700   Tue, 07 Jul 2015 12:53:51 -0700  1      {kubelet kubernetes-node-tf0f}    spec.containers{simmemleak}         created     Created with docker id 87348f12526a

En el ejemplo anterior, Restart Count: 5 indica que el contenedor simmemleak del Pod se reinició cinco veces.

Puedes ejecutar kubectl get pod con la opción -o go-template=... para extraer el estado previos de los Contenedores terminados:

kubectl get pod -o go-template='{{range.status.containerStatuses}}{{"Container Name: "}}{{.name}}{{"\r\nLastState: "}}{{.lastState}}{{end}}'  simmemleak-hra99

Container Name: simmemleak
LastState: map[terminated:map[exitCode:137 reason:OOM Killed startedAt:2015-07-07T20:58:43Z finishedAt:2015-07-07T20:58:43Z containerID:docker://0e4095bba1feccdfe7ef9fb6ebffe972b4b14285d5acdec6f0d3ae8a22fad8b2]]

Puedes ver que el Contenedor fué terminado a causa de reason:OOM Killed, donde OOM indica una falta de memoria.

Siguientes pasos

• Obtén experiencia práctica assigning Memory resources to Containers and Pods.

• Obtén experiencia práctica assigning CPU resources to Containers and Pods.

• Para más detalles sobre la diferencia entre solicitudes y límites, mira Resource QoS.

• Lee Container referencia de API

• Lee ResourceRequirements referencia de API

• Lee sobre cuotas de proyecto en XFS