当前位置: 首页 > news >正文

深入剖析Kubernetes之资源模型和GPU 管理

文章目录

    • 资源模型
    • QoS 模型
    • GPU 管理

资源模型

  • 在 Kubernetes 里,Pod 是最小的原子调度单位。这也就意味着,所有跟调度和资源管理相关的属性都应该是属于 Pod 对象的字段。而这其中最重要的部分,就是 Pod 的 CPU 和内存配置,如下所示:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: frontend
spec:containers:- name: dbimage: mysqlenv:- name: MYSQL_ROOT_PASSWORDvalue: "password"resources:requests:memory: "64Mi"cpu: "250m"limits:memory: "128Mi"cpu: "500m"- name: wpimage: wordpressresources:requests:memory: "64Mi"cpu: "250m"limits:memory: "128Mi"cpu: "500m"
  • 在 Kubernetes 中,像 CPU 这样的资源被称作“可压缩资源”(compressible resources)。它的典型特点是,当可压缩资源不足时,Pod 只会“饥饿”,但不会退出。而像内存这样的资源,则被称作“不可压缩资源(incompressible resources)。当不可压缩资源不足时,Pod 就会因为 OOM(Out-Of-Memory)被内核杀掉。
  • Pod 可以由多个 Container 组成,所以 CPU 和内存资源的限额,是要配置在每个 Container 的定义上的。这样,Pod 整体的资源配置,就由这些 Container 的配置值累加得到。
    • Kubernetes 里为 CPU 设置的单位是“CPU 的个数”。比如,cpu=1 指的就是,这个 Pod 的 CPU 限额是 1 个 CPU。当然,具体“1 个 CPU”在宿主机上如何解释,是 1 个 CPU 核心,还是 1 个 vCPU,还是 1 个 CPU 的超线程(Hyperthread),完全取决于宿主机的 CPU 实现方式。Kubernetes 只负责保证 Pod 能够使用到“1 个 CPU”的计算能力。Kubernetes 允许你将 CPU 限额设置为分数。当然,你可以直接把这个配置写成 cpu=0.5。但在实际使用时,推荐使用 500m 的写法,毕竟这才是 Kubernetes 内部通用的 CPU 表示方式。
    • Kubernetes 里对于内存资源来说,它的单位自然就是 bytes。Kubernetes 支持使用 Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki(或者 E、P、T、G、M、K)的方式来作为 bytes 的值。比如,在上面的例子里,Memory requests 的值就是 64MiB (2 的 26 次方 bytes) 。这里要注意区分 MiB(mebibyte)和 MB(megabyte)的区别。备注:1Mi=1024*1024;1M=1000*1000
  • Kubernetes 里 Pod 的 CPU 和内存资源,实际上还要分为 limits 和 requests 两种情况,如下所示:
spec.containers[].resources.limits.cpu
spec.containers[].resources.limits.memory
spec.containers[].resources.requests.cpu
spec.containers[].resources.requests.memory
  • 两者的区别:在调度的时候,kube-scheduler 只会按照 requests 的值进行计算。而在真正设置 Cgroups 限制的时候,kubelet 则会按照 limits 的值来进行设置。

QoS 模型

  • Kubernetes 中,不同的 requests 和 limits 的设置方式,其实会将这个 Pod 划分到不同的 QoS 级别当中。
    • 当 Pod 里的每一个 Container 都同时设置了 requests 和 limits,并且 requests 和 limits 值相等的时候,这个 Pod 就属于 Guaranteed 类别。
    • 当 Pod 不满足 Guaranteed 的条件,但至少有一个 Container 设置了 requests。那么这个 Pod 就会被划分到 Burstable 类别。
    • 当一个 Pod 既没有设置 requests,也没有设置 limits,那么它的 QoS 类别就是 BestEffort
  • QoS 划分的主要应用场景,是当宿主机资源紧张的时候,kubelet 对 Pod 进行 Eviction(即资源回收)时需要用到的
  • 当 Kubernetes 所管理的宿主机上不可压缩资源短缺时,就有可能触发 Eviction。比如,可用内存(memory.available)、可用的宿主机磁盘空间(nodefs.available),以及容器运行时镜像存储空间(imagefs.available)等等。
  • Eviction 在 Kubernetes 里其实分为 Soft 和 Hard 两种模式。
    • Soft Eviction 允许你为 Eviction 过程设置一段“优雅时间”,比如 imagefs.available=2m,就意味着当 imagefs 不足的阈值达到 2 分钟之后,kubelet 才会开始 Eviction 的过程。
    • Hard Eviction 模式下,Eviction 过程就会在阈值达到之后立刻开始。
  • 当 Eviction 发生的时候,kubelet 具体会挑选哪些 Pod 进行删除操作,就需要参考这些 Pod 的 QoS 类别了。
    • 首当其冲的,自然是 BestEffort 类别的 Pod。
    • 其次,是属于 Burstable 类别、并且发生“饥饿”的资源使用量已经超出了 requests 的 Pod。
    • 最后,才是 Guaranteed 类别。并且,Kubernetes 会保证只有当 Guaranteed 类别的 Pod 的资源使用量超过了其 limits 的限制,或者宿主机本身正处于 Memory Pressure 状态时,Guaranteed 的 Pod 才可能被选中进行 Eviction 操作。
  • 当然,对于同 QoS 类别的 Pod 来说,Kubernetes 还会根据 Pod 的优先级来进行进一步地排序和选择。

cpuset 的设置

  • 在使用容器的时候,可以通过设置 cpuset 把容器绑定到某个 CPU 的核上,而不是像 cpushare 那样共享 CPU 的计算能力。这种情况下,由于操作系统在 CPU 之间进行上下文切换的次数大大减少,容器里应用的性能会得到大幅提升。事实上,cpuset 方式,是生产环境里部署在线应用类型的 Pod 时,非常常用的一种方式
  • 在 Kubernetes 里又该如何实现呢?首先,你的 Pod 必须是 Guaranteed 的 QoS 类型;然后,你只需要将 Pod 的 CPU 资源的 requests 和 limits 设置为同一个相等的整数值即可。这时候,该 Pod 就会被绑定在 独占的 CPU 核上。当然,具体是哪个 CPU 核,是由 kubelet 分配的。

在实际的使用中,强烈建议你将 DaemonSet 的 Pod 都设置为 Guaranteed 的 QoS 类型。否则,一旦 DaemonSet 的 Pod 被回收,它又会立即在原宿主机上被重建出来,这就使得前面资源回收的动作,完全没有意义了。

GPU 管理

  • 后续补充…

你知道的越多,你不知道的越多。

相关文章:

深入剖析Kubernetes之资源模型和GPU 管理

文章目录 资源模型QoS 模型GPU 管理 资源模型 在 Kubernetes 里,Pod 是最小的原子调度单位。这也就意味着,所有跟调度和资源管理相关的属性都应该是属于 Pod 对象的字段。而这其中最重要的部分,就是 Pod 的 CPU 和内存配置,如下所…...

Springboot整合HBase

Springboot整合HBase数据库 1、添加依赖 <!-- Spring Boot HBase 依赖 --> <dependency><groupId>com.spring4all</groupId><artifactId>spring-boot-starter-hbase</artifactId> </dependency> <dependency><groupId>…...

在不同操作系统上如何安装符号表提取工具(eu-strip)

前言 C开发的小伙伴都知道符号表在调试和解决崩溃时扮演着非常重要的角色&#xff0c;那么如何提取和保存发布应用程序的符号表就变得非常重要。今天就来聊一下如何在不同的操作系统上使用eu-strip提取应用程序中的符号表信息。 正文 问题 如何在不同操作系统上安装符号表提…...

钡铼R40边缘计算网关与华为云合作,促进物联网传感器数据共享与应用

场景说明 微型气象是不可预测的&#xff0c;基本上不能通过人工手段来分析其变化&#xff0c;因此必须运用新技术&#xff0c;对气象进行实时监测&#xff0c;以便采取相应的措施来避免或解决事故的发生。而常规气象环境数据采集容易造成数据损失、人力成本高、数据安全性差、…...

图表背后的故事:数据可视化的威力与影响

数据可视化现在在市场上重不重要&#xff1f;这已经不再是一个简单的问题&#xff0c;而是一个不可忽视的现实。随着信息时代的来临&#xff0c;数据已经成为企业和组织的核心资产&#xff0c;而数据可视化则成为释放数据价值的重要工具。 在当今竞争激烈的商业环境中&#xf…...

C++ 信号处理

信号是由操作系统传给进程的中断&#xff0c;会提早终止一个程序。在 UNIX、LINUX、Mac OS X 或 Windows 系统上&#xff0c;可以通过按 CtrlC 产生中断。 有些信号不能被程序捕获&#xff0c;但是下表所列信号可以在程序中捕获&#xff0c;并可以基于信号采取适当的动作。这些…...

电源模块的降额曲线

大家好&#xff0c;这里是大话硬件。 今天想写这篇文章来分享在前段时间了解的一个知识点——电源模块的降额曲线。 为什么要写这个呢&#xff1f;对于专门做电源的同学来说&#xff0c;肯定觉得很简单。但是对于一个非电源行业的人来说&#xff0c;曲线应该如何解读&#xff…...

uni-app 之 安装uView,安装scss/sass编译

uni-app 之 安装uView&#xff0c;安装scss/sass编译 image.png image.png image.png 点击HBuilder X 顶部&#xff0c;工具&#xff0c;插件安装&#xff0c;安装新插件 image.png image.png 安装成功&#xff01; 注意&#xff0c;一定要先登录才可以安装 image.png 1. 引…...

CSS中如何隐藏元素但保留其占位空间(display:nonevsvisibility:hidden)?

聚沙成塔每天进步一点点 ⭐ 专栏简介⭐ 隐藏元素但保留占位空间⭐ display: none;⭐ visibility: hidden;⭐ 总结⭐ 写在最后 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅&#xff1a;探索Web开发的奇妙世界 记得点击上方或者右侧链接订阅本专栏哦 几何带你启航前端之旅 欢迎来到前端入门之旅&a…...

【rust/egui】(八)使用panels给你的应用划分功能区块

说在前面 rust新手&#xff0c;egui没啥找到啥教程&#xff0c;这里自己记录下学习过程环境&#xff1a;windows11 22H2rust版本&#xff1a;rustc 1.71.1egui版本&#xff1a;0.22.0eframe版本&#xff1a;0.22.0上一篇&#xff1a;这里 panel是啥 panel是ui上的一块区域&…...

QT实现任意阶贝塞尔曲线绘制

bezier曲线在编程中的难点在于求取曲线的系数&#xff0c;如果系数确定了那么就可以用微小的直线段画出曲线。bezier曲线的系数也就是bernstein系数&#xff0c;此系数的性质可以自行百度&#xff0c;我们在这里是利用bernstein系数的递推性质求取&#xff1a; 简单举例 两个…...

【Java 基础篇】Java 数组使用详解:从零基础到数组专家

如果你正在学习编程&#xff0c;那么数组是一个不可或缺的重要概念。数组是一种数据结构&#xff0c;用于存储一组相同类型的数据。在 Java 编程中&#xff0c;数组扮演着非常重要的角色&#xff0c;可以帮助你组织、访问和操作数据。在本篇博客中&#xff0c;我们将从零基础开…...

基于Citespace、vosviewer、R语言的文献计量学可视化分析技术及全流程文献可视化SCI论文高效写作

文献计量学是指用数学和统计学的方法&#xff0c;定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体&#xff0c;注重量化的综合性知识体系。特别是&#xff0c;信息可视化技术手段和方法的运用&#xff0c;可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究…...

docker_python-django_uwsgi_nginx_浏览器_网络访问映过程

介绍 1&#xff1a;介绍docker中使用uwsgi服务器启动django 设置了uwsgi的脚本 2&#xff1a;介绍启动uwsgi后&#xff0c;使用本地浏览器去访问这个容器中的端口 3&#xff1a;分别使用了3个ip地址去访问这个服务 1&#xff1a;使用本地连接*2 2&#xff1a;使用windows系统里…...

Python爬取天气数据并进行分析与预测

随着全球气候的不断变化&#xff0c;对于天气数据的获取、分析和预测显得越来越重要。本文将介绍如何使用Python编写一个简单而强大的天气数据爬虫&#xff0c;并结合相关库实现对历史和当前天气数据进行分析以及未来趋势预测。 1 、数据源选择 选择可靠丰富的公开API或网站作…...

基础算法-递推算法-学习

现象&#xff1a; 基础算法-递推算法-学习 方法&#xff1a; 这就是一种递推的算法思想。递推思想的核心就是从已知条件出发&#xff0c;逐步推算出问题的解 最常见案例&#xff1a; 一&#xff1a;正向递推案例&#xff1a; 弹力球回弹问题&#xff1a; * 弹力球从100米高…...

L1-056 猜数字(Python实现) 测试点全过

前言&#xff1a; {\color{Blue}前言&#xff1a;} 前言&#xff1a; 本系列题使用的是&#xff0c;“PTA中的团体程序设计天梯赛——练习集”的题库&#xff0c;难度有L1、L2、L3三个等级&#xff0c;分别对应团体程序设计天梯赛的三个难度。更新取决于题目的难度&#xff0c;…...

第 361 场 LeetCode 周赛题解

A 统计对称整数的数目 枚举 x x x class Solution { public:int countSymmetricIntegers(int low, int high) {int res 0;for (int i low; i < high; i) {string s to_string(i);if (s.size() & 1)continue;int s1 0, s2 0;for (int k 0; k < s.size(); k)if …...

07-架构2023版-centos+docker部署Canal 实现多端数据同步

canal 工作原理 canal 模拟 MySQL slave 的交互协议,伪装自己为 MySQL slave ,向 MySQL master 发送dump 协议MySQL master 收到 dump 请求,开始推送 binary log 给 slave (即 canal )canal 解析 binary log 对象(原始为 byte 流)基于日志增量订阅和消费的业务包括 数据库镜…...

过滤器的应用-Filter

过滤器 1.工作原理 2.创建Filter 2.1通过注解的方式实现 //创建一个类&#xff0c;实现Filter接口 WebFilter(urlPatterns "/myfilter") //urlPatterns表示需要拦截的路径 public class MyFilter implements Filter {Overridepublic void doFilter(ServletReques…...

保姆级教程:用FLUX.2-Klein-9B在ComfyUI中快速编辑人像照片

保姆级教程&#xff1a;用FLUX.2-Klein-9B在ComfyUI中快速编辑人像照片 1. 准备工作与环境搭建 在开始使用FLUX.2-Klein-9B进行人像编辑前&#xff0c;我们需要先准备好运行环境。这个模型虽然功能强大&#xff0c;但部署过程其实非常简单&#xff0c;跟着步骤走就能快速上手…...

让Claude和ChatGPT直接操作你的GitHub和Gmail:基于n8n和MCP协议打造AI专属‘工具箱’实战

基于MCP协议构建AI驱动的自动化工作流&#xff1a;从GitHub到Gmail的无缝衔接 当AI助手不仅能回答问题&#xff0c;还能直接操作你的GitHub仓库、管理收件箱时&#xff0c;工作效率将发生质的飞跃。这种能力并非来自魔法&#xff0c;而是通过MCP协议将AI与自动化工具n8n深度整合…...

Android与SpringBoot的轻量级数据桥梁——OkHttp3实战解析

1. OkHttp3与SpringBoot的黄金组合 第一次用OkHttp3对接SpringBoot后端时&#xff0c;我盯着满屏的404错误差点崩溃。后来才发现&#xff0c;原来是因为手机和电脑不在同一个WiFi下。这种看似低级的错误&#xff0c;恰恰是新手最容易踩的坑。OkHttp3作为Android端最流行的网络请…...

RVC效果对比实测:原声vs克隆声,你能听出区别吗?

RVC效果对比实测&#xff1a;原声vs克隆声&#xff0c;你能听出区别吗&#xff1f; 1. 引言&#xff1a;AI语音克隆技术的新突破 想象一下&#xff0c;你最喜欢的歌手正在用你的声音唱歌&#xff0c;或者你的播客节目突然有了专业播音员的音色。这不再是科幻场景&#xff0c;…...

【20年Cython+PyO3专家亲授】:绕过GIL的Python扩展中87%并发崩溃的底层内存模型误用解析

第一章&#xff1a;Python无锁GIL环境下的并发模型报错解决方法Python 的全局解释器锁&#xff08;GIL&#xff09;本质上限制了多线程在 CPU 密集型任务中的真正并行性。然而&#xff0c;随着 PyPy、Jython、Cython 以及实验性无 GIL CPython 分支&#xff08;如 PEP 703 提案…...

AI辅助web开发新体验:让快马智能生成实时Markdown编辑器应用

今天想和大家分享一个特别实用的开发体验——用AI辅助快速构建一个实时Markdown编辑器。作为一个经常需要写技术文档的开发者&#xff0c;我一直希望能有个简洁高效的编辑器工具&#xff0c;这次尝试用InsCode(快马)平台的AI能力来实现这个需求&#xff0c;整个过程出乎意料的顺…...

GHelper技术解析:华硕笔记本轻量级性能优化工具架构与配置指南

GHelper技术解析&#xff1a;华硕笔记本轻量级性能优化工具架构与配置指南 【免费下载链接】g-helper Lightweight Armoury Crate alternative for Asus laptops. Control tool for ROG Zephyrus G14, G15, G16, M16, Flow X13, Flow X16, TUF, Strix, Scar and other models …...

springboot-vue+nodejs的宠物医院电子病历管理系统的设计与实现

目录技术栈选择系统模块划分开发阶段规划关键实现细节部署方案测试与优化项目技术支持源码获取详细视频演示 &#xff1a;文章底部获取博主联系方式&#xff01;同行可合作技术栈选择 后端采用Spring Boot框架&#xff0c;提供RESTful API接口&#xff0c;处理业务逻辑和数据持…...

5个理由告诉你为什么Free Texture Packer是游戏开发者的终极免费纹理打包神器

5个理由告诉你为什么Free Texture Packer是游戏开发者的终极免费纹理打包神器 【免费下载链接】free-tex-packer Free texture packer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/free-tex-packer 在游戏开发和网页设计领域&#xff0c;纹理打包工具是提升性能的关键…...

突破Android固件提取瓶颈:从格式迷宫到一站式解决方案

突破Android固件提取瓶颈&#xff1a;从格式迷宫到一站式解决方案 【免费下载链接】Firmware_extractor 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fi/Firmware_extractor 【痛点场景&#xff1a;固件提取的"格式迷宫"困境】 深夜的开发者工作室里&#xf…...