本文讲的是Kubernetes之服务质量保证（QoS）【编者的话】Kubernetes做为目前主流的容器集群管理平台，需要整体统筹平台资源使用情况、公平合理的将资源分配给相关pod容器使用，并且要保证容器生命周期内有足够的资源来保证其运行。 与此同时，由于资源发放的独占性，即资源已经分配给了某容器，同样的资源不会在分配给其他容器，对于资源利用率相对较低的容器来说，占用资源却没有实际使用（比如CPU、内存）造成了严重的资源浪费，Kubernetes需从优先级与公平性等角度提高资源的利用率。为了实现资源被有效调度和分配的同时提高资源利用率，Kubernetes针对不同服务质量的预期，通过QoS（Quality of Service）来对pod进行服务质量管理，提供了个采用requests和limits两种类型对资源进行分配和使用限制。对于一个pod来说，服务质量体现在两个为2个具体的指标： CPU与内存。实际过程中，当NODE节点上内存资源紧张时，kubernetes会根据预先设置的不同QoS类别进行相应处理。
设置资源限制的原因
如果未做过节点 nodeSelector，亲和性（node affinity）或pod亲和、反亲和性（pod affinity/anti-affinity）等Pod高级调度策略设置，我们没有办法指定服务部署到指定机器上，如此可能会造成cpu或内存等密集型的pod同时分配到相同Node，造成资源竞争。另一方面，如果未对资源进行限制，一些关键的服务可能会因为资源竞争因OOM（Out of Memory）等原因被kill掉，或者被限制CPU使用。
资源需求（Requests）和限制（ Limits）
对于每一个资源，container可以指定具体的资源需求（requests）和限制（limits），requests申请范围是0到node节点的最大配置，而limits申请范围是requests到无限，即0 <= requests <=Node Allocatable, requests <= limits <= Infinity。
对于CPU，如果pod中服务使用CPU超过设置的limits，pod不会被kill掉但会被限制。如果没有设置limits，pod可以使用全部空闲的cpu资源。
对于内存，当一个pod使用内存超过了设置的limits，pod中container的进程会被kernel因OOM kill掉。当container因为OOM被kill掉时，系统倾向于在其原所在的机器上重启该container或本机或其他重新创建一个pod。
QoS分类
Kubelet提供QoS服务质量管理，支持系统级别的OOM控制。在Kubernetes中，pod的QoS级别：Guaranteed, Burstable与 Best-Effort。下面对各级别分别进行相应说明：
Guaranteed：pod中所有容器都必须统一设置limits，并且设置参数都一致，如果有一个容器要设置requests，那么所有容器都要设置，并设置参数同limits一致，那么这个pod的QoS就是Guaranteed级别。
注：如果一个容器只指明limit而未设定request，则request的值等于limit值。
Guaranteed举例1：容器只指明了limits而未指明requests）。
containers: name: foo resources: limits: cpu: 10m memory: 1Gi name: bar resources: limits: cpu: 100m memory: 100Mi
Guaranteed举例2：requests与limit均指定且值相等。
containers: name: foo resources: limits: cpu: 10m memory: 1Gi requests: cpu: 10m memory: 1Gi name: bar resources: limits: cpu: 100m memory: 100Mi requests: cpu: 100m memory: 100Mi
Burstable: pod中只要有一个容器的requests和limits的设置不相同，该pod的QoS即为Burstable。举例如下：
Container bar没有指定resources
containers: name: foo resources: limits: cpu: 10m memory: 1Gi requests: cpu: 10m memory: 1Gi name: bar
Burstable举例2：对Container foo与bar不同的resources（foo为memory，而bar为cpu）设置了limits。
containers: name: foo resources: limits: memory: 1Gi name: bar resources: limits: cpu: 100m
Burstable举例3：Container foo没有设置limits，而bar requests与 limits均未设置。
containers: name: foo resources: requests: cpu: 10m memory: 1Gi name: bar
Best-Effort：如果对于全部的resources来说requests与limits均未设置，该pod的QoS即为Best-Effort。举例如下：
containers: name: foo resources: name: bar resources:
可压缩资源与不可压缩资源
Kubernetes根据资源能否伸缩进行分类，划分为可压缩资源和不可以压缩资源2种。CPU资源是目前支持的一种可压缩资源，而内存资源和磁盘资源为目前所支持的不可压缩资源。
QoS优先级
3种QoS优先级从有低到高（从左向右）：
Best-Effort pods -> Burstable pods -> Guaranteed pods
静态pod
在Kubernetes中有一种DaemonSet类型pod，此类型pod可以常驻某个Node运行，由该Node上kubelet服务直接管理而无需api server介入。静态pod也无需关联任何RC，完全由kubelet服务来监控，当kubelet发现静态pod停止时，kubelet会重新启动静态pod。
资源回收策略
当kubernetes集群中某个节点上可用资源比较小时，kubernetes提供了资源回收策略保证被调度到该节点pod服务正常运行。当节点上的内存或者CPU资源耗尽时，可能会造成该节点上正在运行的pod服务不稳定。Kubernetes通过kubelet来进行回收策略控制，保证节点上pod在节点资源比较小时可以稳定运行。
可压缩资源：CPU
在压缩资源部分已经提到CPU属于可压缩资源，当pod使用超过设置的limits值，pod中进程使用cpu会被限制，但不会被kill。
不可压缩资源：内存
Kubernetes通过cgroup给pod设置QoS级别，当资源不足时先kill优先级低的pod，在实际使用过程中，通过OOM分数值来实现，OOM分数值从0-1000。
OOM分数值根据OOM_ADJ参数计算得出，对于Guaranteed级别的pod，OOM_ADJ参数设置成了-998，对于BestEffort级别的pod，OOM_ADJ参数设置成了1000，对于Burstable级别的POD，OOM_ADJ参数取值从2到999。对于kuberntes保留资源，比如kubelet，docker，OOM_ADJ参数设置成了-999，表示不会被OOM kill掉。OOM_ADJ参数设置的越大，通过OOM_ADJ参数计算出来OOM分数越高，表明该pod优先级就越低，当出现资源竞争时会越早被kill掉，对于OOM_ADJ参数是-999的表示kubernetes永远不会因为OOM而被kill掉。
QoS pods被kill掉场景与顺序
- Best-Effort 类型的pods：系统用完了全部内存时，该类型pods会最先被kill掉。
- Burstable类型pods：系统用完了全部内存，且没有Best-Effort container可以被kill时，该类型pods会被kill掉。
- Guaranteed pods：系统用完了全部内存、且没有Burstable与Best-Effort container可以被kill，该类型的pods会被kill掉。
注：如果pod进程因使用超过预先设定的limites而非Node资源紧张情况，系统倾向于在其原所在的机器上重启该container或本机或其他重新创建一个pod。
使用建议
- 如果资源充足，可将QoS pods类型均设置为Guaranteed。用计算资源换业务性能和稳定性，减少排查问题时间和成本。
- 如果想更好的提高资源利用率，业务服务可以设置为Guaranteed，而其他服务根据重要程度可分别设置为Burstable或Best-Effort，例如filebeat。
已知问题
不支持swap，当前的QoS策略假设swap已被禁止。
参考资料
Resource Quality of Service in Kubernetes: https://github.com/kubernetes/ ... os.md
Introduction to Quality Of Service and Service Level Agreement: http://www.loriotpro.com/Produ ... N.htm
Kubelet pod level resource management: https://github.com/kubernetes/ ... nt.md
Kubelet - Eviction Policy: https://github.com/kubernetes/ ... on.md
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原文发布时间为：2017-08-16
本文作者：张夏
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原文标题：Kubernetes之服务质量保证（QoS）