你真的了解 pod 的 cpu/memory 吗？

你真的了解 pod 的 cpu/memory 吗？

在 K8s/OpenShift 中，requests 和 limits 是 Pod 的资源分配机制，分别用于定义 Pod 的最低资源需求和最大资源限制。在这种情况下，如果一个 Pod 只设置了 requests 而没有设置 limits，其最大资源使用量的行为依赖于集的配置和调度机制。

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    resources:
      requests:
        cpu: 100m
        memory: 200Mi

如果只设置了 requests，而没有设置 limits，Pod 的 CPU 使用没有上限。这意味着 Pod 可以根据节点上的 CPU 可用性，尽可能多地使用 CPU。只要节点上有足够的空闲 CPU 资源，Pod 就可以消耗更多的 CPU。

内存的处理与 CPU 不同。如果未设置内存的 limits，Pod 内的进程可以使用的内存上限依然是无限的，只要节点上有足够的内存，Pod 就可以消耗更多的内存。

但需要注意，内存不足时不会像 CPU 那样限速，内存不足可能会触发节点的 Out-Of-Memory (OOM) 机制。如果 Pod 消耗了过多内存，超过了节点的可用内存，系统可能会通过 OOM 杀掉该 Pod 或其他占用过多内存的进程。这种情况下，Pod 的内存使用没有 limits 来加以限制，它有可能因为消耗过多资源导致被系统杀死。

我们知道容器其实是一个进程，而pod 包含一个或几个容器。在K8s/OpenShift 中，pod 是一个逻辑组，包含一个或多个容器，这些容器共享网络命名空间、存储卷以及其他资源。Pod 本身并不是一个单独的进程，但容器运行在该 Pod 中，容器内的进程可以相互通信。

在Linux 中，一个进程的cpu/memory 使用量是由cgroups 控制的。比如，

• cgroups 通过 cpu 控制器来管理进程的 CPU 使用。

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cpu.shares 允许为进程或容器设置相对的 CPU 份额。即使没有明确的 CPU 限制，cgroups 会根据系统负载，按比例为容器分配 CPU 资源。例如，假设一个容器设置了 cpu.shares 为 1024，另一个为 512，那么前者的 CPU 份额将是后者的两倍。
cfs_quota_us（CPU Quota）定义了某个进程组可以在指定的 cfs_period_us 时间内使用的 CPU 时间（以微秒为单位）。
cfs_period_us 是一个固定周期，通常是 100ms。例如，如果一个容器的 cfs_quota_us 设置为 50,000 微秒，cfs_period_us 为 100,000 微秒，意味着该容器在每个 100ms 的时间段内只能使用 50ms 的 CPU 时间（相当于使用一个 CPU 的 50%）。
cpuset 控制器可以限制容器使用特定的 CPU 核心。例如，通过  = 0-2，你可以限制某个进程只能在第 0 到第 2 个 CPU 核心上运行。

• cgroups 通过 memory 控制器限制进程的内存使用

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 用于限制某个进程或容器的最大内存使用量。如果容器超过了这个限制，Linux 内核的 OOM（Out-Of-Memory）管理器可能会杀死该容器中的进程，以释放内存。例如，设置  = 500M 表示该容器最多可以使用 500MB 的内存。
如果启用了交换内存，可以通过 memory. 限制容器使用的交换空间。例如，设置 memory. = 1G 表示该容器最多可以使用 1GB 的交换空间。
memory.anon 用于限制匿名内存（堆和栈）的使用，这是应用程序内存的一部分。
如果容器超出分配的内存限制，cgroups 会触发 OOM 事件，导致系统根据 OOM 策略杀死该容器内的进程。

我们大概了解了cgroups 对cpu/memory 的控制。在K8s/OpenShift 中, 也是通过 cgroups 控制 容器的cpu/memory的。Kubelet 使用 cAdvisor 来收集容器的资源使用数据。cAdvisor 是一个运行在每个节点上的工具，它能自动监控所有容器的 CPU、内存、文件系统和网络使用情况。cAdvisor 通过读取 Linux 系统中的 cgroups（控制组）来获取资源使用的详细信息。

K8s/OpenShift 通过 cgroups 来限制和隔离容器的资源使用。每个容器在启动时会被分配一个 cgroup，cgroups 会监控容器的 CPU 和内存等资源的使用情况。cAdvisor 通过访问这些 cgroups，收集每个 Pod 以及其容器的资源使用数据。

例如，你可以登录pod 所在的节点 查看某个pod 的cpu/memory 的使用情况,

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sh-5.1# cat /sys/fs/cgroup/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podfc25f4bb_baa_4dfe_b464_e9ecb59fed5f.slice/cpu.stat
usage_usec 2099
user_usec 9486
system_usec 1612
core_sched.force_idle_usec 0
nr_periods 0
nr_throttled 0
throttled_usec 0
nr_bursts 0
burst_usec 0
sh-5.1# cat /sys/fs/cgroup/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podfc25f4bb_baa_4dfe_b464_e9ecb59fed5f.slice/memory.stat 
anon 516096
file 24576
...
jiazha-mac:~ jiazha$ oc get pod --all-namespaces -o json | grep -B 10 fc25f4bb-baa-4dfe-b464-e9ecb59fed5f
                    "k8s.v1icf.io/network-status": "[{\n    \"name\": \"ovn-kubernetes\",\n    \"interface\": \"eth0\",\n    \"ips\": [\n        \"10.10.0.1\"\n    ],\n    \"mac\": \"0a:58:0a:82:00:0d\",\n    \"default\": true,\n    \"dns\": {}\n}]",
                    "target.io/management": "{\"effect\": \"PreferredDuringScheduling\"}"
                },
                "creationTimestamp": "2024-09-10T01:1:08Z",
                "labels": {
                    "app": "guard"
                },
                "name": "kube-controller-manager-guard-ip-10-0-92-158.us-east-2pute.internal",
                "namespace": "openshift-kube-controller-manager",
                "resourceVersion": "71607",
                "uid": "fc25f4bb-baa-4dfe-b464-e9ecb59fed5f"
                

那么为什么进程会随着时间的推移消耗的cpu/memory 越来越多呢？

• 如果应用执行的任务是计算密集型（如图像处理、大数据分析、加密计算等），则随着时间的推移，计算任务的增加会导致 CPU 使用增加。一些服务在处理越来越多的请求时需要更多的计算资源，因此 CPU 使用率会逐渐增长。
• 多线程应用可能会随着时间启动更多的线程，处理更多的任务。这会导致 CPU 使用上升，因为每个新线程都需要额外的计算资源。一些进程在运行时可能会生成新的子进程或线程来处理任务，而这些进程也会消耗更多的 CPU。
• 应用中可能存在繁忙轮询（busy waiting）或无限循环，这种情况会导致 CPU 长时间处于高负载状态。错误设计的算法或不良优化可能会导致 CPU 过度使用。
• 使用垃圾回收（GC）机制的语言（如 Java、Go 等），在处理大量内存分配和释放时，垃圾回收器的工作量会增加，从而导致 CPU 使用上升。
• 内存泄漏 是导致进程内存使用随着时间增长的常见原因。内存泄漏发生在程序没有正确释放已分配的内存。例如，应用程序在处理某些请求或任务时分配了内存，但未能在任务完成后释放这些内存。随着时间的推移，未释放的内存会越来越多，导致进程的内存消耗持续增加，最终可能导致 Out-Of-Memory (OOM) 错误
• 应用程序可能会缓存大量数据来提高性能，但如果缓存数据没有有效管理或清理，内存使用会不断增加。例如，Web 服务器或数据库应用程序可能会缓存请求、会话信息或数据块。如果缓存不定期清理或设置了不合理的缓存策略，内存会被占满。
• 一些进程在长时间运行后，内部的数据结构或状态信息（如日志、缓冲区）不断累积，导致内存使用逐渐增加。如果这些数据结构没有定期清理或复用，内存消耗会不断增加。
• 进程的内存分配和释放可能导致内存碎片化。随着进程运行时间的增加，分配和释放不均衡的内存块可能会导致系统无法充分利用内存，进而导致内存占用看似不断增加。这种问题在使用语言如 C 或 C++ 时更为常见。
• 进程创建的每个线程都有自己的堆栈空间。随着线程数量的增加，堆栈内存的需求也会增大。如果进程在运行过程中频繁创建新线程，但未能及时终止不需要的线程，则每个新线程的堆栈空间将消耗额外的内存。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自。原始发表：2024-09-10，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除进程内存容器cpumemory