如何合理使用 CPU 管理策略,提升容器性能?
k8s技术圈
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· 2022-02-18
前言
Cloud Native
节点侧容器 CPU 资源管理
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容器 CPU 性能问题现状
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Kubelet 提供的 CPU 管理策略 “static policy”、以及拓扑管理策略 “single-numa-node”,会将容器与 CPU 绑定,可以提升应用负载与 CPU Cache,以及 NUMA 之间的亲和性,但这是否一定能够解决所有因 CPU 带来的性能问题呢,我们可以看下面的例子。
某 CPU Limit = 2 的容器,其应用在 100ms 时间点收到了 4 个请求需要处理,在 Kubelet 提供的 static 模式下,容器会被固定在 CPU0 和 CPU1 两个核心,各线程只能排队运行,而在 Default 模式下,容器获得了更多的 CPU 弹性,收到请求后各线程可以立即处理。可以看出,绑核策略并不是“银弹”,Default 模式也有适合自己的应用场景。
使用 CPU Burst 机制提升容器性能
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在开启 CPU Burst 能力后,应用的 RT 指标的 p99 分位值得到了明显的优化。 对比 CPU Throttled 及利用率指标,可以看到开启 CPU Burst 能力后,CPU Throttled 情况得到了消除,同时 Pod 整体利用率基本保持不变。
使用拓扑感知调度提升容器性能
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static policy 只支持 QoS 为 Guaranteed 的 Pod,其他 QoS 类型的 Pod 无法使用 策略对节点内所有 Pod 全部生效,而我们通过前面的分析知道,CPU 绑核并不是”银弹“ 中心调度并不感知节点实际的 CPU 分配情况,无法在集群范围内选择到最优组合
总结
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评论
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