Kubernetes-POD的QoS

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背景

今天开发团队反馈，测试环境中部分业务功能无法正常使用。经过初步排查，发现某个业务Pod在一天内重启了10次，因此需要进一步调查原因。

问题分析

首先，我查看了Pod的日志，发现JVM并未抛出任何错误，服务却直接重启了。这表明进程是被强制终止的，初步判断可能是Pod达到内存上限后被Kubernetes触发了OOM（Out Of Memory）杀死进程的机制。
接下来，我检查了Pod的事件信息，发现以下关键点：
image.png

  • Last State: Terminated
  • Exit Code: 137

这个错误码表示Pod的进程被SIGKILL信号强制终止。通常情况下，这是因为Pod达到了内存上限而被Kubernetes杀死。但是，当我查看Pod的内存监控时，发现Pod被杀前的内存使用量仅为3G左右，远未达到设置的7G上限。此时，问题变得更加复杂。

进一步排查

为了找出原因，我查询了Pod所在的节点，并进入该节点查看其内存使用率。结果发现，宿主机的内存使用率已经达到了98%。

问题原因

这就引出了关键问题：为什么Pod的内存未达到上限，却依然被Kubernetes杀死？
经过分析，得出了以下几点结论：

  1. 内存上限未达，Exit Code 137：
    • 如果Pod因内存上限被杀，虽然Exit Code依然是137，但Reason会显示为OOMKilled，而不是Error。
  2. 宿主机内存耗尽，触发Kubernetes保护机制：
    • 宿主机内存耗尽时，Kubernetes会启动保护机制，开始驱逐（evict）一些Pod来释放资源。
  3. QoS机制的影响：
    • 为什么在整个集群中，只有这个Pod反复被驱逐，而其他服务未受影响？原因在于Kubernetes的QoS（Quality of Service）机制。当宿主机资源耗尽时，Kubernetes会按照QoS的优先级，选择驱逐低优先级的Pod来释放资源。

最终，定位到的原因是这个Pod的QoS优先级较低，因此在宿主机资源紧张时，成为了驱逐的首选。
那么问题来了，什么是Pod的QoS？

Pod的QoS服务质量等级

QoS，指的是Quality of Service，也就是k8s用来标记各个pod对于资源使用情况的质量,QoS会直接影响当节点资源耗尽的时候k8s对pod进行evict的决策
image.png
QoS（Quality of Service），可译为 "服务质量等级"，或者译作 "服务质量保证"，是作用在 Pod 上的一个配置，当 Kubernetes 创建一个 Pod 时，它就会给这个 Pod 分配一个 QoS 等级。
k8s会以pod的描述文件里的资源限制，对pod进行分级：
Guaranteed （该策略下，设置的requests 等于 limits）

  • pod.spec.containers[].resources中会存在cpu或memory的request和limit。顾名思义是该容器对资源的最低要求和最高使用量限制。如果我们配置了limit，没有配置request，默认会以limit的值来定义request。

BestEffort（该策略下，没有设置requests 、 limits）

  • 当pod的描述文档中没有resource.limit、resource.request相关的配置时，意味着这个容器想跑多少资源就跑多少资源，其资源使用上限实际上即所在node的capacity。

Burstable（该策略下，设置的requests 小于 limits）

  • 当resource.limit和resource.request以上述两种方式以外的形式配置的时候，就会采用本模式。 QoS目前只用cpu和memory来描述，其中cpu可压缩资源，当一个容器的cpu使用率超过limit时会被进行流控，而当内存超过limit时则会被oom_kill。这里kubelet是通过自己计算容器的oom_score，确认相应的linux进程的oom_adj，oom_adj最高的进程最先被oom_kill。 Guaranteed模式的容器oom_score最小：-998，对应的oom_adj为0或1，BestEffort模式则是1000，Burstable模式的oom_score随着其内存使用状况浮动，但会处在2-1000之间。

当节点资源耗尽的时候，k8s会按照BestEffort->Burstable(该策略的pods如有多个，也是按照内存使用率来由高到低地终止)->Guaranteed这样的优先级去选择杀死pod去释放资源。

结论

通过这次排查，我们确认了Pod被频繁重启的原因是宿主机内存不足，而非Pod本身的问题。要解决这个问题，可以考虑以下优化措施：

  • 调整Pod的资源请求和限制，以提高其QoS优先级。
  • 监控和优化集群资源的分配，防止节点内存耗尽的情况发生。
  • 在必要时，增加集群的资源，以应对更高的负载需求。

通过这些措施，可以减少类似问题的发生，确保服务的稳定运行。

posted @ 2024-08-09 21:20  &UnstopPable  阅读(10)  评论(0)  编辑  收藏  举报