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本篇内容主要讲解“Kubelet Node Allocatable 怎么配置”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让丸趣 TV 小编来带大家学习“Kubelet Node Allocatable 怎么配置”吧!
Kubelet Node Allocatable
Kubelet Node Allocatable 用来为 Kube 组件和 System 进程预留资源，从而保证当节点出现满负荷时也能保证 Kube 和 System 进程有足够的资源。
目前支持 cpu, memory, ephemeral-storage 三种资源预留。
Node Capacity 是 Node 的所有硬件资源，kube-reserved 是给 kube 组件预留的资源，system-reserved 是给 System 进程预留的资源，eviction-threshold 是 kubelet eviction 的阈值设定，allocatable 才是真正 scheduler 调度 Pod 时的参考值（保证 Node 上所有 Pods 的 request resource 不超过 Allocatable）。
Node Allocatable Resource = Node Capacity – Kube-reserved – system-reserved – eviction-threshold
如何配置
–enforce-node-allocatable，默认为 pods，要为 kube 组件和 System 进程预留资源，则需要设置为 pods,kube-reserved,system-reserve。
–cgroups-per-qos，Enabling QoS and Pod level cgroups，默认开启。开启后，kubelet 会将管理所有 workload Pods 的 cgroups。
–cgroup-driver，默认为 cgroupfs，另一可选项为 systemd。取决于容器运行时使用的 cgroup driver，kubelet 与其保持一致。比如你配置 docker 使用 systemd cgroup driver，那么 kubelet 也需要配置 –cgroup-driver=systemd。
–kube-reserved, 用于配置为 kube 组件（kubelet,kube-proxy,dockerd 等）预留的资源量，比如—kube-reserved=cpu=1000m,memory=8Gi，ephemeral-storage=16Gi。
–kube-reserved-cgroup，如果你设置了 –kube-reserved，那么请一定要设置对应的 cgroup，并且该 cgroup 目录要事先创建好，否则 kubelet 将不会自动创建导致 kubelet 启动失败。比如设置为 kube-reserved-cgroup=/kubelet.service。
–system-reserved，用于配置为 System 进程预留的资源量，比如—system-reserved=cpu=500m,memory=4Gi,ephemeral-storage=4Gi。
–system-reserved-cgroup，如果你设置了 –system-reserved，那么请一定要设置对应的 cgroup，并且该 cgroup 目录要事先创建好，否则 kubelet 将不会自动创建导致 kubelet 启动失败。比如设置为 system-reserved-cgroup=/system.slice。
–eviction-hard，用来配置 kubelet 的 hard eviction 条件，只支持 memory 和 ephemeral-storage 两种不可压缩资源。当出现 MemoryPressure 时，Scheduler 不会调度新的 Best-Effort QoS Pods 到此节点。当出现 DiskPressure 时，Scheduler 不会调度任何新 Pods 到此节点。关于 Kubelet Eviction 的更多解读，请参考我的相关博文。
Kubelet Node Allocatable 的代码很简单，主要在 pkg/kubelet/cm/node_container_manager.go，感兴趣的同学自己去走读一遍。
关于如何规划 Node 的 Cgroup 结构，请参考官方建议: recommended-cgroups-setup
Sample
以如下的 kubelet 资源预留为例，Node Capacity 为 memory=32Gi, cpu=16, ephemeral-storage=100Gi，我们对 kubelet 进行如下配置：
--enforce-node-allocatable=pods,kube-reserved,system-reserved
--kube-reserved-cgroup=/kubelet.service
--system-reserved-cgroup=/system.slice
--kube-reserved=cpu=1,memory=2Gi,ephemeral-storage=1Gi
--system-reserved=cpu=500m,memory=1Gi,ephemeral-storage=1Gi
--eviction-hard=memory.available 500Mi,nodefs.available 10%NodeAllocatable = NodeCapacity – Kube-reserved – system-reserved – eviction-threshold = cpu=14.5,memory=28.5Gi,ephemeral-storage=98Gi.
Scheduler 会确保 Node 上所有的 Pod Resource Request 不超过 NodeAllocatable。Pods 所使用的 memory 和 storage 之和超过 NodeAllocatable 后就会触发 kubelet Evict Pods。
我踩的坑 kube-reserved-cgroup 及 system-reserved-cgroup 配置
最开始，我只对 kubelet 做了如下配置 –kube-reserved, –system-reserved, 我就以为 kubelet 会自动给 kube 和 system 创建对应的 Cgroup，并设置对应的 cpu share, memory limit 等，然后高枕无忧了。
然而实际上并非如此，直到在线上有一次某个 TensorFlow worker 的问题，无限制的使用节点的 cpu，导致节点上 cpu usage 持续 100% 运行，并且压榨到了 kubelet 组件的 cpu 使用，导致 kubelet 与 APIServer 的心跳断了，这个节点便 Not Ready 了。
接着，Kubernetes 会在其他某个最优的 Ready Node 上启动这个贪婪的 worker，进而把这个节点的 cpu 也跑满了，节点 Not Ready 了。
如此就出现了集群雪崩，集群内的 Nodes 逐个的 Not Ready 了, 后果非常严重。
把 kublet 加上如下配置后，即可保证在 Node 高负荷时，也能保证当 kubelet 需要 cpu 时至少能有 –kube-reserved 设置的 cpu cores 可用。
--enforce-node-allocatable=pods,kube-reserved,system-reserved
--kube-reserved-cgroup=/kubelet.service
--system-reserved-cgroup=/system.slice注意, 因为 kube-reserved 设置的 cpu 其实最终是写到 kube-reserved-cgroup 下面的 cpu shares。了解 cpu shares 的同学知道，只有当集群的 cpu 跑满需要抢占时才会起作用，因此你会看到 Node 的 cpu usage 还是有可能跑到 100% 的，但是不要紧，kubelet 等组件并没有收到影响，如果 kubelet 此时需要更多的 cpu，那么它就能抢到更多的时间片，最多可以抢到 kube-reserved 设置的 cpu nums。
Kubernetes 会检查的 cgroup subsystem
在 Kubernetes 1.7 版本，Kubelet 启动会检查以下 cgroup subsystem 的存在：
在 Kubernetes 1.8 及 1.9 版本，Kubelet 启动会检查以下 cgroup subsystem 的存在：
对于 Centos 系统，cpuset 和 hugetlb subsystem 是默认没有初始化 system.slice，因此需要手动创建，否则会报 Failed to start ContainerManager Failed to enforce System Reserved Cgroup Limits on /system.slice : /system.slice cgroup does not exist 的错误日志。
我们可以通过在 kubelet service 中配置 ExecStartPre 来实现。
到此，相信大家对“Kubelet Node Allocatable 怎么配置”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是丸趣 TV 网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
