Kubernetes 服务质量和 OOM 详解-轻识

用了这么久 Kubernetes 资源，你有没有真正花时间研究过它们在节点级别的真正含义？本文将深入探讨节点内存限制是如何影响容器的。

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资源的不同使用方式

众所周知，在 Kubernetes 中，每个 Pod 都有 QoS 标记，即服务质量。QoS 有三个不同的类：

Guaranteed
Burstable
BestEffort

它们之间的区别主要体现在两个指标上：一是 CPU，二是内存。在实际运行过程中，Kubernetes 会根据 Pod 的不同 QoS 标记采取不同的资源调度、驱逐策略。尤其是在资源稀缺时，QoS 差异会直接影响驱逐 Pod 的优先级。

Guaranteed vs Burstable

根据官网文档， QoS 为 Guaranteed 的 Pod 需要满足以下条件：

Pod 中的每个容器必须指定内存限制和内存请求，且两者必须相等
Pod 中的每个容器必须指定 CPU 限制和 CPU 请求，且两者必须相等

下面是一个示例：

    apiVersion: v1    kind: Pod    metadata:      name: limits-and-requests      namespace: test    spec:      containers:        - name: container          image: busybox          command: [ /bin/sleep, 33d ]          resources:            limits:              cpu: 100m              memory: 10Mi            requests:              cpu: 100m              memory: 10Mi

在以上配置中，我们把所有容器的请求和限制（内存和 CPU）都设置成了相等的值，所以这个 Pod 的 QoS 类为 Guaranteed。

    kubectl describe pod limits-and-requests
    Name:         limits-and-requests    Namespace:    test    Priority:     0    Status:       Running    QoS Class:    Guaranteed

对于 Burstable，文档的定义是：

Pod 不符合 Guaranteed QoS 类标准
Pod 中至少一个有容器具备内存或 CPU 请求

也就是说，如果我们取消之前示例中的内存请求（将其设置为 0-unlimited），那么 Kubernetes 就会把 Pod 归为 Burstable QoS 类：

    apiVersion: v1    kind: Pod    metadata:      name: limits      namespace: test    spec:      containers:        - name: container          image: busybox          command: [ /bin/sleep, 33d ]          resources:            limits:              cpu: 100m              memory: 10Mi            requests:              cpu: 100m              memory: 0

这意味着 Kubernetes 在将该 Pod 调度到一个节点时，它不会考虑内存约束，因为根本没有内存保留。我们可以验证 Pod 目前的 QoS 是不是 Burstable：

    kubectl describe pod limits
    Name:         limits    Namespace:    test    Priority:     0    Status:       Running    QoS Class:    Burstable

那么 Guaranteed 和 Burstable 在容器运行时级别上有何不同？我们可以看一下为这些容器生成的 OCI 规范之间的差异。

示例使用了 microk8s（它用了 containerd 实现的容器运行时接口 CRI），所以我们可以通过 ctr（containerd 的 CLI 工具）来收集规范：

    # use `kubectl` to get the id of the container    #    function container_id() {            local name=$1
            kubectl get pod limits \                    -o jsonpath={.status.containerStatuses[0].containerID} \                    | cut -d '/' -f3    }
    # use `ctr` to get the oci spec    #    function oci_spec () {            local id=$1
            microk8s.ctr container info $id | jq '.Spec'    }

    spec $(container_id "limits-and-requests") > /tmp/guaranteed    spec $(container_id "limits") > /tmp/burstable
    git diff --no-index /tmp/guaranteed /tmp/burstable

可以看到，差异非常大：

    diff --git a/guaranteed.json b/burstable.json    index 046d16f..da7596a 100644    --- a/guaranteed.json    +++ b/burstable.json    @@ -14,15 +14,15 @@         ],         "cwd": "/",         "capabilities": {    @@ -92,7 +92,7 @@           ]         },    -    "oomScoreAdj": -998    +    "oomScoreAdj": 999       },
       "linux": {         "resources": {           "memory": {             "limit": 10485760           },    @@ -247,25 +247,25 @@             "period": 100000           }         },    -    "cgroupsPath": "/kubepods/pod477062c0-1c.../05bef2...",    +    "cgroupsPath": "/kubepods/burstable/podfbb122d5-ca/59...",

首先，cgroupsPath 完全不同：是 /kubepods/burstable，而不是 kubepods。

其次，初始进程的 oomScoreAdj 是根据执行的计算进行配置的，以便在 OOM 时降低优先级。

这里我们先记住这些变化，之后再分析具体原因。

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Guaranteed vs BestEffort

对于 QoS 类为 BestEffort 的 Pod，Pod 中的容器不得设置任何内存、CPU 限制或请求。

根据文档定义，我们可以将请求和限制都设置为 0：

    apiVersion: v1    kind: Pod    metadata:      name: nothing      namespace: test    spec:      containers:        - name: container          image: busybox          command: [ /bin/sleep, 33d ]          resources:            limits:              cpu: 0              memory: 0            requests:              cpu: 0              memory: 0

上述设置意味着在进行调度时，不应对 Pod 设置任何内存和 CPU 约束，在运行容器时，也不对其施加任何限制。我们可以验证该 Pod 目前的 QoS 是不是 BestEffort：

    kubectl describe pod nothing
    Name:         nothing    Namespace:    test    Priority:     0    Status:       Running    QoS Class:    BestEffort

注：资源只是 Pod 是否能运行的一个检查项，QoS 类为 BestEffort 的 Pod 并不是始终可调度的。

那么 BestEffort 和 Guaranteed 又有什么不同呢？

diff --git a/guaranteed.json b/besteffort.jsonindex 046d16f..bd16d6b 100644--- a/guaranteed.json+++ b/besteffort.json@@ -92,7 +92,7 @@       ]     },-    "oomScoreAdj": -998+    "oomScoreAdj": 1000    },    "linux": {     "resources": {    @@ -239,33 +239,33 @@         }       ],      "memory": {-        "limit": 10485760+        "limit": 0       },       "cpu": {-        "shares": 102,-        "quota": 10000,+        "shares": 2,+        "quota": 0,         "period": 100000        }     },-    "cgroupsPath": "/kubepods/pod477062c0-1c/05bef2cca07a...",+    "cgroupsPath": "/kubepods/besteffort/pod31b936/1435...",

如上所示，CPU 资源调用和限制都是非零的，因为我们没有对它做任何设置（设置就成了 Burstable）。但这里我们要关注的并不是 CPU 资源被用了多少，而是在“unlimited CPU”的情况下，Pod 在使用 CPU 时几乎没有得到任何优先级。

此外，容器被放在了不同的 cgroup 路径中，oomScoreAdj 也被更改了。要了解这些细节背后的原因，我们得回顾一下 Linux 中的 OOM 是怎么发生的。

oom score

在遇到较高内存使用压力时，Linux 内核会杀掉一些不太重要的进程，腾出空间保障系统正常运行。它会给每个进程（/proc/$ pid / oom_score）分配一个得分（oom_score），分数越高，被 OOM 的概率就越大。

这个参数本身只反映该进程的可用资源在系统中所占的百分比，并没有“该进程有多重要”的概念。例如，假设有一个双进程系统，其中一个进程（PROC1）需要占用系统中 95% 的内存，其他进程占用剩余内存：

            MEM
    PROC1   95%    PROC2   1%    PROC3   1%

当我们检查分配给每个进程的 oom score 时，我们会发现 PROC1 的分数相比其他进程会非常高：

            MEM     OOM_SCORE
    PROC1   95%     907    PROC2   1%      9    PROC3   1%      9

如果我们现在创建一个 PROC4，给它分配 5% 的内存，这时系统就会触发 OOM，杀死 PROC1（而不是 PROC4）：

    [951799.046579] Out of memory:             Killed process 18163 (mem-alloc)             total-vm:14850668kB,             anon-rss:14133628kB,             file-rss:4kB,             shmem-rss:0kB    [951799.441402] oom_reaper:             reaped process 18163 (mem-alloc),             now anon-rss:0kB,             file-rss:0kB,             shmem-rss:0kB
    (that's the one we're calling PROC1 here)

在大多数情况下，PROC1 肯定是系统里最重要的，无论内存压力有多大，我们都不希望它被杀死，因此这时就需要对 OOM 的分数进行调整。

oomScoreAdj

手动调整 oom_score 可以通过 oom_score_adj 来实现，它允许开发者在内存不足的情况下杀死指定进程。

具体做法是把可调参数 /proc/pid/oom_score_adj 直接添加到 badness() 分数中，范围从 -1000（OOM_SCORE_ADJ_MIN）到 +1000（OOM_SCORE_ADJ_MAX），使某些任务总是会被考虑 OOM，某些任务则永远不会被 OOM。

如果我们调整了 PROC1 的 oom_score_adj (echo "-1000" > /proc/$(pidof PROC1)/oom_score_adj），系统在 OOM 时就会先杀死其他进程。

            MEM     OOM_SCORE       OOM_SCORE_ADJ
    PROC1   95%     0               -1000    PROC2   1%      9               0    PROC3   1%      9               0

放在 Kubernetes 的例子里，它决定的就是系统 OOM 时 Pod 被杀死的优先级：

Guaranteed 具有高优先级
BestEffort 具有极低优先级

不同的 cgroup trees

在之前提到的不同中，比较特别的是为 Guaranteed 和 BestEffort 形成的两个不同的 cgroup trees。

    "cgroupsPath": "/kubepods/pod477062c0-1c.../05bef2...",    "cgroupsPath": "/kubepods/besteffort/pod31b936/1435...",    "cgroupsPath": "/kubepods/burstable/podfbb122d5-ca/59...",

事实证明，对于这些不同的 tree，kubelet 能动态调整 CPU 配额及内存等不可压缩资源，向 Guaranteed 类 Pod 提供所需资源，并允许开发者把资源倾向更重要的 Pod，让 BestEffort 类 Pod 使用 Guaranteed 类和 Burstable 类占用后的剩余资源。

这允许我们把资源细粒度分配给一组 Pod，同时能够“将其余部分”分配给整个类。

    /kubepods            /pod123 (guaranteed)    cpu and mem limits well specified                            cpu.shares              = sum(resources.requests.cpu)                            cpu.cfs_quota_us        = sum(resources.limits.cpu)                            memory.limit_in_bytes   = sum(resources.limits.memory)
            /burstable             all - (guaranteed + reserved)                            cpu.shares              = max(sum(burstable pods cpu requests, 2))                            memory.limit_in_bytes   = allocatable - sum(requests guaranteed)
                    /pod789                            cpu.shares = sum(resources.requests.cpu)                            if all containers set cpu:                                    cpu.cfs_quota_us                            if all containers set mem:                                    memory.limit_in_bytes
            /besteffort              all - burstable                            cpu.shares = 2                            memory.limit_in_bytes = allocatable - (sum(requests guaranteed) + sum(requests burstable))                    /pod999                            cpu.shares = 2

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per-cgroup 内存统计

为了根据 memory.limit_in_bytes 的设置强制执行内存限制，内核必须跟踪资源分配情况，并以此判断进程是否可以继续进行。

关于这一点，我们可以举一个小例子：

    #include <signal.h>    #include <stddef.h>    #include <stdio.h>    #include <stdlib.h>    #include <string.h>    #include <unistd.h>
    static const ptrdiff_t len  = 1 << 25; // 32 MiB    static const ptrdiff_t incr = 1 << 12; // 4KiB
    void handle_sig(int sig) { }
    void wait_a_bit(char* msg) {            if (signal(SIGINT, handle_sig) == SIG_ERR) {                    perror("signal");                    exit(1);            }
            printf("wait: %s\n", msg);            pause();    }
    int main(void) {            char *start, *end;            void* pb;
            pb = sbrk(0);            if (pb == (void*)-1) {                    perror("sbrk");                    return 1;            }
            start = (char*)pb;            end   = start + len;
            wait_a_bit("next: brk");
            // "allocate" mem by increasing the program break.            //            if (!~brk(end)) {                    perror("brk");                    return 1;            }
            wait_a_bit("next: memset");
            // "touch" the memory so that we get it really utilized - at this point,            // we should see the faults taking place, and both RSS and active anon            // going up.            //            while (start < end) {                    memset(start, 123, incr);                    start += incr;            }
            wait_a_bit("next: exit");
            return 0;    }

将进程置于内存 cgroup 下，然后跟踪与 charging 相关的函数（mem_cgroup_try_charge），可以看到，charging 只在我们试图访问刚刚映射的新区域时发生。

    # leverage iovisor/bcc's `trace`    #    ./trace 'mem_cgroup_try_charge' -U -K -p $(pidof sample)
    PID     TID     COMM            FUNC    18223   18223   sample          mem_cgroup_try_charge
            mem_cgroup_try_charge+0x1 [kernel]            do_anonymous_page+0x139 [kernel]            __handle_mm_fault+0x760 [kernel]            handle_mm_fault+0xca [kernel]            do_user_addr_fault+0x1f9 [kernel]            __do_page_fault+0x58 [kernel]            do_page_fault+0x2c [kernel]            page_fault+0x34 [kernel]            main+0x57 [sample]

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per-cgroup oom

为了观察 cgroup 的 OOM，我们可以对创建的 cgroup 设置一个限制，在示例中，就是把 memory.limit_in_bytes 设置得比 32Mib 小。

    echo "4M" > /sys/fs/cgroup/memory/test/memory.limit_in_bytes

跟踪 mem_cgroup_out_of_memory 函数，我们可以找出所有这些情况是如何发生的：

    mem_cgroup_out_of_memory() {      out_of_memory() {        out_of_memory.part.0() {          mem_cgroup_get_max();          mem_cgroup_scan_tasks() {            mem_cgroup_iter() { }            css_task_iter_start() { }            css_task_iter_next() { }            oom_evaluate_task() {              oom_badness.part.0() { }            }            css_task_iter_next() { }            oom_evaluate_task() {              oom_badness.part.0() { }            }            css_task_iter_next() { }            css_task_iter_end() { }          }          oom_kill_process() { }        }      }    }