ポッドのリソースパラメータを動的に変更する - Container Service for Kubernetes

ack-koordinatorコンポーネントを使用すると、ポッドのメモリパラメータを動的に変更できます。 ack-koordinatorを使用して、ポッドのCPUパラメーター、メモリパラメーター、およびディスクIOPS制限を変更できます。このトピックでは、ack-koordinatorを使用してポッドのリソースパラメーターを動的に変更する方法について説明します。

前提条件

kubectlクライアントがクラスターに接続されています。詳細については、「クラスターのkubeconfigファイルを取得し、kubectlを使用してクラスターに接続する」をご参照ください。
ack-koordinator (FKA ack-slo-manager) 0.5.0以降がインストールされています。 ack-koordinatorのインストール方法の詳細については、「ack-koordinator (ack-slo-manager) 」をご参照ください。
説明
ack-koordinatorは、リソースコントローラーに基づいてアップグレードおよび最適化されます。 resource-controllerを使用する場合は、ack-koordinatorをインストールする前にアンインストールする必要があります。詳細については、「Uninstall resource-controller」をご参照ください。

課金ルール

ack-koordinatorコンポーネントをインストールして使用する場合、料金はかかりません。ただし、次のシナリオでは料金が請求される場合があります。

ack-koordinatorは、インストール後にワーカーノードリソースを占有する管理対象外のコンポーネントです。コンポーネントのインストール時に、各モジュールが要求するリソースの量を指定できます。
既定では、ack-koordinatorは、リソースプロファイリングやきめ細かいスケジューリングなどの機能のモニタリングメトリックをPrometheusメトリックとして公開します。 ack-koordinatorのPrometheusメトリクスを有効にし、PrometheusのManaged Serviceを使用する場合、これらのメトリクスはカスタムメトリクスと見なされ、料金が課金されます。料金は、クラスターのサイズやアプリケーションの数などの要因によって異なります。 Prometheusメトリクスを有効にする前に、Prometheusのマネージドサービスの課金概要トピックを読んで、カスタムメトリクスの無料クォータと課金ルールを確認することをお勧めします。リソース使用量を監視および管理する方法の詳細については、「リソース使用量と請求書」をご参照ください。

背景情報

Kubernetesクラスターで実行されているポッドのコンテナーパラメーターを変更する場合は、PodSpecパラメーターを変更して変更を送信する必要があります。ただし、変更を送信すると、ポッドは削除され、再作成されます。 ack-koordinatorを使用すると、ポッドを再起動することなく、ポッドのリソースパラメータを動的に変更できます。

シナリオ

この機能は、一時的な調整が必要なシナリオに適しています。たとえば、ポッドのメモリ使用量が増加します。この場合、メモリ不足 (OOM) キラーがトリガーされないように、ポッドのメモリ制限を増やす必要があります。一般的なO&M操作を実行するには、Container Service for Kubernetes (ACK) が提供する関連機能を使用することを推奨します。詳細については、「CPU Burst」、「Topology-aware CPU scheduling」、および「Resource profiling」をご参照ください。

メモリ制限の変更

cgroupsを使用してポッドのメモリ制限を動的に変更するには、次の手順を実行します。

説明

Kubernetes 1.22以前でのみ、メモリ制限を変更できます。他のリソースパラメーターは、すべてのKubernetesバージョンで変更できます。
一般的な要件を満たすようにCPU制限を変更する場合は、CPUバースト機能を使用することを推奨します。この機能は、ポッドのCPU制限を自動的に変更できます。詳細については、「CPU Burst」をご参照ください。ポッドのCPU制限を動的に変更する場合は、「resource-controllerからack-koordinatorへのアップグレード」をご参照ください。

次のyamlテンプレートを使用してpod-demo. YAMLファイルを作成します。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-demo
spec:
  containers:
  - name: pod-demo
    image: polinux/stress
    resources:
      requests:
        cpu: 1
        memory: "50Mi"
      limits:
        cpu: 1 
        memory: "1Gi" # Set the memory limit to 1 GB. 
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "256M", "-c", "2", "--vm-hang", "1"]

次のコマンドを実行して、pod-demoポッドをクラスターにデプロイします。
```
kubectl apply -f pod-demo.yaml
```

次のコマンドを実行して、コンテナの元のメモリ制限を照会します。

# The actual path consists of the UID of the pod and the ID of the container. 
cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podaf44b779_41d8_43d5_a0d8_8a7a0b17****.slice/memory.limit_in_bytes

期待される出力:

# In this example, 1073741824 is returned, which is the result of 1 × 1024 × 1024 × 1024. This indicates that the original memory limit of the container is 1 GB. 
1073741824

出力は、コンテナーの元のメモリ制限が1 GBであることを示しています。これは、手順1で作成したYAMLファイルのspec.containers.resources.limits.memoryパラメーターの値と同じです。

次のyamlテンプレートを使用して、cgroups-sample. YAMLファイルを作成します。

テンプレートは、コンテナのメモリ制限を変更するために使用されます。

apiVersion: resources.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: Cgroups
metadata:
  name: cgroups-sample
spec:
  pod:
    name: pod-demo
    namespace: default
    containers:
    - name: pod-demo
      memory: 5Gi  # Change the memory limit of the pod to 5 GB.

次のコマンドを実行して、cgroups-sampleオブジェクトをクラスターにデプロイします。
```
kubectl apply -f cgroups-sample.yaml
```

次のコマンドを実行して、変更の送信後にコンテナの新しいメモリ制限を照会します。

# The actual path consists of the UID of the pod and the ID of the container. 
cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podaf44b779_41d8_43d5_a0d8_8a7a0b17****.slice/memory.limit_in_bytes

期待される出力:

# In this example, 5368709120 is returned, which is the result of 5 × 1024 × 1024 × 1024. This indicates that the new memory limit of the container is 5 GB.
5368709120

出力は、コンテナーのメモリ制限が5 GBであることを示しています。これは、手順4で作成したYAMLファイルのspec.pod.containers.memoryパラメーターの値と同じです。

次のコマンドを実行して、ポッドのステータスを照会します。

kubectl describe pod pod-demo

期待される出力:

Events:
Type    Reason            Age   From                                   Message
----    ------            ----  ----                                   -------
Normal  Scheduled         13m   default-scheduler                      Successfully assigned default/pod-demo to cn-zhangjiakou.192.168.3.238
Normal  Pulling           13m   kubelet, cn-zhangjiakou.192.168.3.238  Pulling image "polinux/stress"
Normal  Pulled            13m   kubelet, cn-zhangjiakou.192.168.3.238  Successfully pulled image "polinux/stress"

出力は、ポッドが正常に実行され、再起動イベントが生成されないことを示します。

ポッドにバインドされているvCoresを変更する

cgroupsを使用して、vCoresのシリアル番号を指定してvCoresをポッドにバインドできます。ポッドにバインドされているvCoresを変更するには、次の手順を実行します。

説明

一般的なケースでは、トポロジ対応のCPUスケジューリングを使用して、CPU依存ワークロードのCPUリソースを管理することをお勧めします。詳細については、「Topology-aware CPU scheduling」をご参照ください。

次のyamlテンプレートを使用して、pod-cpuset-demo. YAMLファイルを作成します。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-cpuset-demo
spec:
  containers:
  - name: pod-cpuset-demo
    image: polinux/stress
    resources:
      requests:
        memory: "50Mi"
      limits:
        memory: "1000Mi"
        cpu: 0.5
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "556M", "-c", "2", "--vm-hang", "1"]

次のコマンドを実行して、pod-cpuset-demoオブジェクトをクラスターにデプロイします。
```
kubectl apply -f pod-cpuset-demo.yaml
```
次のコマンドを実行して、コンテナーにバインドされているvCoresを照会します。
```
cat /sys/fs/cgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podf9b79bee_eb2a_4b67_befe_51c270f8****.slice/cri-containerd-aba883f8b3ae696e99c3a920a578e3649fa957c51522f3fb00ca943dc2c7****.scope/cpuset.cpus
```
期待される出力:
```
0-31
```
出力は、vCoresをコンテナにバインドする前に、コンテナで使用できるvCoresのシリアル番号が0から31の範囲であることを示しています。

を作成します。Create acgroups-sample-cpusetpod.yamlファイルに次のYAMLテンプレートを追加します。

YAMLファイルは、ポッドにバインドされているvCoresを指定します。

apiVersion: resources.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: Cgroups
metadata:
  name: cgroups-sample-cpusetpod
spec:
  pod:
    name: pod-cpuset-demo
    namespace: default
    containers:
    - name: pod-cpuset-demo
      cpuset-cpus: 2-3  # Bind vCore 2 and vCore 3 to the pod.

次のコマンドを実行して、cgroups-sample-cpusetpodオブジェクトをクラスターにデプロイします。
```
kubectl apply -f cgroups-sample-cpusetpod.yaml
```
次のコマンドを実行して、変更の送信後にコンテナにバインドされているvCoresを照会します。
```
# The actual path consists of the UID of the pod and the ID of the container. 
cat /sys/fs/cgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podf9b79bee_eb2a_4b67_befe_51c270f8****.slice/cri-containerd-aba883f8b3ae696e99c3a920a578e3649fa957c51522f3fb00ca943dc2c7****.scope/cpuset.cpus
```
期待される出力:
```
2-3
```
出力は、vCore 2とvCore 3がコンテナにバインドされていることを示しています。コンテナーにバインドされているvCoresは、手順4で作成したYAMLファイルのspec.pod.containers.cpuset-cpusパラメーターで指定されているvCoresと同じです。

配置レベルのパラメーターの変更

cgroupsを使用してデプロイメントレベルのパラメーターを変更するには、次の手順を実行します。

を作成します。Create ago-demo.yamlファイルに次のYAMLテンプレートを追加します。

展開は、ストレステストプログラムを実行する2つのポッドを作成します。各ポッドはvCores 0.5要求します。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: go-demo
  labels:
    app: go-demo
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: go-demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: go-demo
    spec:
      containers:
      - name: go-demo
        image: polinux/stress
        command: ["stress"]
        args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "556M", "-c", "1", "--vm-hang", "1"]
        imagePullPolicy: Always
        resources:
          requests:
            cpu: 0.5
          limits:
            cpu: 0.5

次のコマンドを実行して、クラスターにgo-demo Deploymentをデプロイします。
```
kubectl apply -f go-demo.yaml
```

を作成します。Create acgroups-cpuset-sample.yamlファイルに次のYAMLテンプレートを追加します。

YAMLファイルは、ポッドにバインドされているvCoresを指定します。

apiVersion: resources.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: Cgroups
metadata:
  name: cgroups-cpuset-sample
spec:
  deployment:
    name: go-demo
    namespace: default
    containers:
    - name: go-demo
      cpuset-cpus: 2,3 # Bind vCore 2 and vCore 3 to the pods.

次のコマンドを実行して、cgroups-cpuset-sampleをクラスターにデプロイします。
```
kubectl apply -f cgroups-cpuset-sample.yaml
```
次のコマンドを実行して、変更の送信後にコンテナにバインドされているvCoresを照会します。
```
# The actual path consists of the UID of the pod and the ID of the container. 
cat /sys/fs/cgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-pod06de7408_346a_4d00_ba25_02833b6c****.slice/cri-containerd-733a0dc93480eb47ac6c5abfade5c22ed41639958e3d304ca1f85959edc3****.scope/cpuset.cpus
```
期待される出力:
```
2-3
```
出力は、vCore 2とvCore 3がコンテナにバインドされていることを示しています。コンテナーにバインドされているvCoresは、手順3で作成したYAMLファイルのspec.de ployment.containers.cpuset-cpusパラメーターで指定されているvCoresと同じです。

ディスクIOPSの変更

ポッドのディスクIOPSを変更する場合は、管理するワーカーノードのオペレーティングシステムとしてAlibaba Cloud Linuxを使用する必要があります。ポッドのディスクIOPSを変更するには、次の手順を実行します。

説明

cgroup v1でblkio制限を指定すると、OSカーネルはポッドの直接I/Oのみを制限します。 OSカーネルは、ポッドのバッファリングされたI/Oを制限しません。ポッドのバッファリングされたI/Oを制限するには、cgroup v2を使用するか、Alibaba Cloud Linuxのcgroupライトバック機能を有効にします。詳細については、「cgroupライトバック機能の有効化」をご参照ください。

次のYAMLテンプレートを使用してI/O集中型アプリケーションを作成します。

ホストディレクトリ /mntをポッドにマウントします。対応するディスクのデバイス名は /dev/vda1です。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: fio-demo
  labels:
    app: fio-demo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: fio-demo
  template:
    metadata:
      labels:
        app: fio-demo
    spec:
      containers:
      - name: fio-demo
        image: registry.cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/acs/fio-for-slo-test:v0.1
        command: ["sh", "-c"]
        # Use Fio to perform write stress tests on the disk. 
        args: ["fio -filename=/data/test -direct=1 -iodepth 1 -thread -rw=write -ioengine=psync -bs=16k -size=2G -numjobs=10 -runtime=12000 -group_reporting -name=mytest"]
        volumeMounts:
          - name: pvc
            mountPath: /data    # The disk volume is mounted to the /data path. 
      volumes:
        - name: pvc
          hostPath:
            path: /mnt

次のコマンドを実行して、クラスターにfio-demo Deploymentをデプロイします。
```
kubectl apply -f fio-demo.yaml
```

ディスクIOPSを制御するために使用されるCgroupsオブジェクトをデプロイして、ポッドのスループットを制限します。

を作成します。Create acgroups-sample-fio.yamlファイルに次のYAMLテンプレートを追加します。

YAMLファイルでは、/dev/vda1デバイスのIOPS制限をbit/sで指定します。

apiVersion: resources.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: Cgroups
metadata:
  name: cgroups-sample-fio
spec:
  deployment:
    name: fio-demo
    namespace: default
    containers:
    - name: fio-demo
      blkio:
        # The IOPS limit in bit/s. Example: 1048576, 2097152, or 3145728. 
        device_write_bps: [{device: "/dev/vda1", value: "1048576"}]

次のコマンドを実行して、変更の送信後にディスクのIOPS制限を照会します。

# The actual path consists of the UID of the pod and the ID of the container. 
cat /sys/fs/cgroup/blkio/kubepods.slice/kubepods-besteffort.slice/kubepods-besteffort-pod0840adda_bc26_4870_adba_f193cd00****.slice/cri-containerd-9ea6cc97a6de902d941199db2fcda872ddd543485f5f987498e40cd706dc****.scope/blkio.throttle.write_bps_device

期待される出力:

253:0 1048576

出力は、ディスクのIOPS制限が1048576ビット /秒であることを示しています。

ノードのモニタリングデータを表示します。
図は、ディスクのIOPS制限が、手順3で作成したYAMLファイルのdevice_write_bpsパラメーターで指定された値に変更されていることを示しています。変更を送信してもポッドは再起動されません。