k8s资源限额底层怎么实现

在Kubernetes（k8s）中，资源限额通过ResourceQuotas、LimitRanges、Cgroups等机制来实现。ResourceQuotas可以限制命名空间中的资源使用，LimitRanges则限制单个Pod或容器的资源使用，而Cgroups在节点层面控制和隔离资源。

ResourceQuotas通过配置文件定义在特定命名空间中可以使用的资源总量。比如，可以限制该命名空间中所有Pod的CPU和内存总量。当新建或扩展Pod时，如果超出配置的限额，将会被拒绝。LimitRanges通过定义最小和最大资源请求和限制，确保单个Pod或容器不会消耗过多资源。Cgroups（Control Groups）在节点操作系统层面上实现，确保每个Pod或容器在物理节点上只能使用分配的资源，从而避免资源竞争和性能下降。

一、RESOURCEQUOTAS

ResourceQuotas是Kubernetes用来限制和监控特定命名空间内资源使用的机制。通过ResourceQuota对象，管理员可以设置各种资源的限制，如CPU、内存、存储等。这不仅有助于防止资源滥用，还可以确保不同团队或应用之间的公平资源分配。

ResourceQuotas的配置文件通常如下：

apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: example-quota spec: hard: pods: "10" requests.cpu: "4" requests.memory: "8Gi" limits.cpu: "10" limits.memory: "16Gi"

这个配置文件限制了命名空间中的Pod数量不能超过10个，总的CPU请求不超过4个核心，总的内存请求不超过8GiB，总的CPU限制不超过10个核心，总的内存限制不超过16GiB。当在该命名空间中创建新Pod时，Kubernetes API服务器会检查这些限制，如果超出限制，创建请求将被拒绝。

二、LIMITRANGES

LimitRanges在Kubernetes中用于设置单个Pod或容器的资源使用限制。通过定义资源请求和限制的上下限，LimitRanges确保每个Pod或容器在资源使用上有一定的范围，从而防止单个应用消耗过多资源，影响其他应用的正常运行。

LimitRanges的配置文件通常如下：

apiVersion: v1 kind: LimitRange metadata: name: example-limitrange spec: limits: - max: cpu: "2" memory: "4Gi" min: cpu: "200m" memory: "256Mi" default: cpu: "500m" memory: "1Gi" defaultRequest: cpu: "300m" memory: "512Mi" type: Container

在这个配置中，单个容器的CPU限制在200m到2个核心之间，内存限制在256MiB到4GiB之间，默认的CPU和内存请求分别为300m和512MiB，默认的CPU和内存限制分别为500m和1GiB。这确保了容器在资源使用上有一个合理的范围，防止资源滥用。

三、CGROUPS

Cgroups（Control Groups）是Linux内核提供的一种资源控制机制，Kubernetes通过Cgroups来实现对Pod和容器资源的实际限制和隔离。Cgroups可以限制和监控进程组的CPU、内存、磁盘I/O等资源使用情况，确保每个Pod或容器只能使用分配给它的资源。

在Kubernetes中，每个Pod或容器都会被分配一个独立的Cgroup，系统通过Cgroup的配置文件和参数来控制资源的使用。比如，可以设置CPU限额，使得容器在高负载时也不会超过指定的CPU使用率；同样，可以设置内存限额，防止单个容器消耗过多内存导致节点崩溃。

Cgroups的配置文件通常如下：

# Example Cgroup configuration echo 1024 > /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods/podID/containerID/cpu.shares echo 512M > /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/podID/containerID/memory.limit_in_bytes

这里，cpu.shares设置了CPU的权重，memory.limit_in_bytes设置了内存的限制。通过这种方式，Kubernetes确保了资源的有效管理和隔离。

四、调度器与资源限额

Kubernetes调度器在分配Pod到节点时，会根据资源限额来进行调度。调度器会检查节点的资源使用情况，确保新的Pod不会超出节点的资源限制。调度器的工作机制包括以下几个步骤：

资源过滤：调度器首先会过滤掉那些资源不足以容纳新Pod的节点。
优选节点：在满足资源条件的节点中，调度器会选择最合适的节点，这可能基于资源利用率、节点健康状态、Pod亲和性和反亲和性等因素。
资源分配：调度器决定了Pod的目标节点后，API服务器会将Pod的资源请求更新到目标节点的资源配额中，确保后续Pod调度时资源使用情况是最新的。

调度器的调度策略和算法是高度可配置的，管理员可以根据具体需求进行调整，以确保集群资源的高效利用和公平分配。

五、监控与优化

监控资源使用情况对于有效管理和优化Kubernetes集群至关重要。管理员可以使用各种工具和方法来监控资源使用情况，比如：

Prometheus：一个开源监控系统，专门为容器和微服务架构设计，能够收集和存储时间序列数据，并提供灵活的查询语言。
Grafana：一个开源的监控和观察平台，通常与Prometheus一起使用，提供丰富的可视化功能和告警机制。
Kubernetes Dashboard：一个开源的通用Web UI，允许用户管理和查看Kubernetes集群的状态和资源使用情况。

通过监控，管理员可以及时发现资源瓶颈和异常使用情况，并采取相应的优化措施，比如调整资源限额、优化应用程序性能、水平扩展或缩减Pod数量等。

六、资源限额策略

制定和实施资源限额策略是管理Kubernetes集群的重要环节。一个好的资源限额策略应该考虑以下几个方面：

公平性：确保不同团队和应用之间的资源分配是公平的，避免资源争抢和冲突。
弹性：在资源使用高峰期能够灵活调整资源限额，确保系统的稳定性和性能。
预留资源：为系统关键组件和服务预留足够的资源，确保它们在高负载下也能正常运行。
性能优化：通过合理设置资源限额，避免单个Pod或容器消耗过多资源，影响整个集群的性能。

通过合理的资源限额策略，管理员可以有效地管理和优化Kubernetes集群，确保系统的高效运行和稳定性。

总之，Kubernetes的资源限额机制通过ResourceQuotas、LimitRanges和Cgroups等手段，从命名空间、Pod和容器、节点等多个层面实现了资源的有效管理和隔离。通过调度器、监控工具和优化策略，管理员可以确保集群资源的高效利用和公平分配，提升系统的整体性能和稳定性。

相关问答FAQs：

Kubernetes 资源限额底层怎么实现？

1. Kubernetes 资源限额是如何定义和配置的？

在Kubernetes中，资源限额（Resource Quotas）是一个重要的机制，用于限制每个命名空间中可以使用的资源量。这些资源包括 CPU、内存、存储等。通过资源限额，可以防止某个应用或服务占用过多资源，确保集群的资源得到公平分配，从而提高集群的稳定性和可靠性。

资源限额的定义和配置主要通过ResourceQuota对象来实现。ResourceQuota对象允许管理员设置资源的上限，指定命名空间中的资源使用情况。具体的配置可以在ResourceQuota定义文件中指定，例如：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: cpu-memory-quota
  namespace: default
spec:
  hard:
    cpu: "4"
    memory: 16Gi

在上面的例子中，我们设置了一个名为cpu-memory-quota的资源限额，限制default命名空间中的总CPU使用量为4个核心，总内存使用量为16Gi。通过这种方式，Kubernetes能够有效控制每个命名空间的资源消耗。

2. Kubernetes 资源限额是如何在调度和执行时生效的？

资源限额的生效过程涉及多个Kubernetes组件和底层机制。首先，当用户提交一个Pod或其他资源请求时，Kubernetes调度器会根据ResourceQuota定义检查请求的资源是否超过了已配置的上限。调度器在进行资源分配时，会考虑到每个命名空间的资源限额，确保不会超出配置的限制。

具体来说，当Pod请求资源时，调度器会做如下检查：

资源请求：Pod的资源请求信息会与命名空间的资源限额进行比对。如果Pod请求的资源超过了限额，调度器将不会调度这个Pod，直到资源需求在限额范围内。
资源分配：一旦Pod被调度到节点上，Kubernetes会确保节点的资源满足Pod的需求。同时，Kubernetes还会更新命名空间的资源使用情况，以便准确追踪已用资源量和剩余资源量。

此外，在Pod运行过程中，Kubernetes会持续监控资源使用情况，以确保它不会超过设定的限额。如果某个Pod的资源使用量超出了设定的限额，Kubernetes会采取相应措施来调整资源分配，比如限制Pod的CPU或内存使用量，或者通知管理员进行干预。

3. Kubernetes 资源限额如何与其他资源管理功能协同工作？

Kubernetes中的资源限额不仅仅是一个独立的功能，它还与其他资源管理功能紧密协作，以提供全面的资源管理和调度能力。以下是一些关键的协作机制：

Pod资源请求与限制：在Pod定义中，用户可以为每个容器设置resources.requests和resources.limits。requests定义了容器启动时所需的资源量，而limits定义了容器可以使用的最大资源量。Kubernetes会根据这些设置与命名空间的资源限额进行协调，确保容器的资源需求不会超出限额。
节点资源管理：节点本身也有资源限制，Kubernetes调度器会在调度Pod时考虑节点的资源使用情况。节点资源使用情况与命名空间的资源限额相结合，确保集群资源的高效利用。
Horizontal Pod Autoscaler（HPA）：HPA可以根据Pod的CPU或内存使用情况自动调整Pod的副本数。HPA会考虑资源限额设置，在自动扩展时确保不会超出限额，从而实现自动化的资源管理和优化。
Cluster Autoscaler：Cluster Autoscaler会根据集群的整体资源需求自动调整集群规模。它与资源限额配合，确保在扩展集群时也考虑到各个命名空间的资源限制，优化资源分配。