白話Kubernetes運維之容器應用資源運營管理

作者： 牛漢達 2021-08-10 07:27:41

云計算 技術最終也是需要為運營所服務。每一種可推廣的新技術的出現(xiàn)，也都是對原運營模式的一種提升。如何降低成本、提高資源利用率，是每一個資源管理者必定要面臨的問題。

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技術最終也是需要為運營所服務。每一種可推廣的新技術的出現(xiàn)，也都是對原運營模式的一種提升。如何降低成本、提高資源利用率，是每一個資源管理者必定要面臨的問題。本文將就云原生生態(tài)下，容器技術的資源如何分配、如何管理，結合G行的容器云平臺的實踐結果，介紹并分享給大家。

在文章最初，我們首先提出三個問題，并帶著問題進行探討。

Q:虛機應用和容器應用的資源分配區(qū)別是什么?

Q:如何提高容器服務的資源利用率?

Q:容器平臺的資源該如何管理?

先聊聊虛機應用資源，系統(tǒng)管理員在進行物理機切分的時候，通常會有幾套標準資源分配模板，例如4C8G，16C32G等等，當我們的項目經(jīng)理根據(jù)應用資源評估，申請對應虛機鏡像后，我們最開始的應用資源就已經(jīng)框定，之后項目開發(fā)完畢，進行非功能測試，我們會得到不同的常穩(wěn)CPU使用率，例如20%、40%。然后考慮到虛機擴容的復雜性和資源降配的管理機制，最終我們在生產上得到的預期資源使用率會在一個范圍內波動?？偨Y一下這種資源分配模式，是以資源為模板(定值)，應用為適配(不定值)的一種資源分配方式。這種模式我們可能會面臨一些問題，例如降配的閾值根據(jù)不同類型的應用需要豐富的經(jīng)驗才可以拿捏的住，例如當應用即使在最小資源模板下也低于降配閾值時，存在資源浪費。例如當應用需要調整資源模板時，需要重新進行非功能測試。在這種模式下，目前金融機構普遍的CPU資源平均利用率都在10%-20%，存在可提升空間。

那么對于容器應用來說，我們的資源該如何分配呢?首先我們先來了解下k8s容器在聲明機制下的資源參數(shù)。

request(資源請求量)容器啟動時的最低資源分配值，如果集群不滿足該資源請求，容器服務無法啟動。

limit(資源約束量)容器最大能夠請求到的資源。

圖1

結合CPU的時間片機制、k8s的調度策略以及容器快速擴容能力。我們可以暢想下應用資源理想的使用場景：常穩(wěn)TPS使用率在request值和limit值之間，峰值TPS使用小于limit值。然后在劃分CPU密集型應用和非密集型應用類別之后，我們還可以對節(jié)點資源進行一定程度的超分，以達成我們資源共享的目的。那么以此理想場景下，可實踐的資源分配策略需要優(yōu)秀的非功能測試團隊以及合理的資源計算分配模型。我們可以把此類機制總結為以應用需求為依據(jù)(定值)，資源進行適配(不定值)的一種資源分配方式。我們期望自此模型下運行的應用平均CPU資源利用率達到20%-40%，同時保障生產的穩(wěn)定性。

那么我們如何把這種高效的資源分配方式進行落地呢?首先，筆者相信在容器平臺建設之初，因為需求方需要時間進行思維模式轉變，平臺需要加快推動應用容器化策略，肯定會存在資源的浪費情況，可能某天我們可愛的平臺管理員在巡檢時發(fā)現(xiàn)，集群資源已經(jīng)緊張了，但是上面的應用連10%的CPU使用率都不到。我們就需要想辦法扭轉這個問題。G行結合容器技術進行了大量的實踐，決定首先從非功能測試方面入手。首先我們摒棄掉固定的資源模板，為應用服務準備一個足夠大的limit值，對其未來幾年常穩(wěn)TPS下的資源使用情況請進行測試，得到實際使用量(current)，再通過不同的應用類型及一定的冗余值，計算出生產環(huán)境資源最大分配的建議值(limit)，request值根據(jù)應用災備級別取limit的25%-100%不等(涉及到k8s驅逐策略)。同時我們也摒棄掉了虛機拐點的測試方式，推動根據(jù)常穩(wěn)TPS的階梯式調整，測試出在不同倍數(shù)下的資源實際使用量，可按一定比例轉化為POD數(shù)量，為生產應用管理員提供容量預測數(shù)據(jù)。以此模式下上線的系統(tǒng)資源的使用率明顯得到了提升，節(jié)點上能夠承載的服務數(shù)量也達到了理想場景，同時在理想情況下，應用服務達到常穩(wěn)TPS后的資源使用率為定值，風險得到了把控。最后根據(jù)容量預測數(shù)據(jù)，我們也可以快速的調整POD服務數(shù)量或容器limit值。

圖2

當然，在介紹完資源分配策略后，我們也需要配套的資源管理策略。筆者調研過一些同業(yè)的管理方式，比較常用的是根據(jù)使用率砍掉一定量的request值，保持limit值不變?；诟骷易匝械幕蜷_源的調度器及優(yōu)秀的調度策略，這是一種過渡或可長期使用的方案。當然缺點大家也可以想一下，一頭(request)限制住了，另一頭(limit)卻放開，在未來不可預期的野蠻申請下，可能導致集群超分過重，產生雪崩等異常情況。那么優(yōu)秀的資源管理策略的制定，則是平臺管理層必須要進行思考及實踐的工作。

G行結合實踐經(jīng)驗，從應用等級劃分入手，持續(xù)改進容器平臺資源運營管理策略。根據(jù)應用系統(tǒng)災備等級對limit和request比例進行規(guī)范要求，重要系統(tǒng)采取保守策略，一般系統(tǒng)采用高效策略;根據(jù)應用服務CPU使用類型，優(yōu)化服務調度策略，規(guī)避高風險場景;根據(jù)應用服務特殊需求，劃分專用節(jié)點，緩釋關聯(lián)故障發(fā)生等等，結合平臺容量周報、超分閾值、服務數(shù)量等，不斷地磨合各類應用系統(tǒng)，持續(xù)優(yōu)化資源運營策略。當然，優(yōu)秀的管理策略也同樣需要不斷強化的技術能力、可落地的執(zhí)行方案，技術、方案、管理三者相結合，才能真正的把資源使用“提“起來，把成本”降“下來。

圖3

總結

最后，資源使用一直是業(yè)內持續(xù)研究的方向，同時容器資源的管理也不單單是PaaS層的優(yōu)化，node節(jié)點的資源切分比例，網(wǎng)絡的帶寬限制等等因素都會最終影響到我們的資源管理策略，這也是資源統(tǒng)籌的難點。本文以三個問題入手，結合G行實踐經(jīng)驗，重點介紹了PaaS層CPU方面的資源運營策略，希望能以此文和各位碰撞出思維的火花，感謝各位讀者閱讀。

新聞名稱：白話Kubernetes運維之容器應用資源運營管理
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