控制节点上的 CPU 管理策略

如果你正在运行一个旧版本的 Kubernetes，请参阅与该版本对应的文档。

CPU 管理策略

默认情况下，kubelet 使用 CFS 配额 来执行 Pod 的 CPU 约束。 当节点上运行了很多 CPU 密集的 Pod 时，工作负载可能会迁移到不同的 CPU 核， 这取决于调度时 Pod 是否被扼制，以及哪些 CPU 核是可用的。 许多工作负载对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作。

然而，有些工作负载的性能明显地受到 CPU 缓存亲和性以及调度延迟的影响。 对此，kubelet 提供了可选的 CPU 管理策略，来确定节点上的一些分配偏好。

配置

CPU 管理策略通过 kubelet 参数 --cpu-manager-policy 或 KubeletConfiguration 中的 cpuManagerPolicy 字段来指定。 支持两种策略：

• none ：默认策略。
• static ：允许为节点上具有某些资源特征的 Pod 赋予增强的 CPU 亲和性和独占性。

CPU 管理器定期通过 CRI 写入资源更新，以保证内存中 CPU 分配与 cgroupfs 一致。 同步频率通过新增的 Kubelet 配置参数 --cpu-manager-reconcile-period 来设置。 如果不指定，默认与 --node-status-update-frequency 的周期相同。

Static 策略的行为可以使用 --cpu-manager-policy-options 参数来微调。 该参数采用一个逗号分隔的 key=value 策略选项列表。 如果你禁用 CPUManagerPolicyOptions 特性门控 ， 则你不能微调 CPU 管理器策略。这种情况下，CPU 管理器仅使用其默认设置运行。

除了顶级的 CPUManagerPolicyOptions 特性门控， 策略选项分为两组：Alpha 质量（默认隐藏）和 Beta 质量（默认可见）。 这些组分别由 CPUManagerPolicyAlphaOptions 和 CPUManagerPolicyBetaOptions 特性门控来管控。 不同于 Kubernetes 标准，这里是由这些特性门控来管控选项组，因为为每个单独选项都添加一个特性门控过于繁琐。

更改 CPU 管理器策略

由于 CPU 管理器策略只能在 kubelet 生成新 Pod 时应用，所以简单地从 "none" 更改为 "static" 将不会对现有的 Pod 起作用。 因此，为了正确更改节点上的 CPU 管理器策略，请执行以下步骤：

1. 腾空 节点。
2. 停止 kubelet。
3. 删除旧的 CPU 管理器状态文件。该文件的路径默认为 /var/lib/kubelet/cpu_manager_state 。 这将清除 CPUManager 维护的状态，以便新策略设置的 cpu-sets 不会与之冲突。
4. 编辑 kubelet 配置以将 CPU 管理器策略更改为所需的值。
5. 启动 kubelet。

对需要更改其 CPU 管理器策略的每个节点重复此过程。 跳过此过程将导致 kubelet crashlooping 并出现以下错误：

could not restore state from checkpoint: configured policy "static" differs from state checkpoint policy "none", please drain this node and delete the CPU manager checkpoint file "/var/lib/kubelet/cpu_manager_state" before restarting Kubelet

none 策略

none 策略显式地启用现有的默认 CPU 亲和方案，不提供操作系统调度器默认行为之外的亲和性策略。 通过 CFS 配额来实现 Guaranteed Pods 和 Burstable Pods 的 CPU 使用限制。

static 策略

static 策略针对具有整数型 CPU requests 的 Guaranteed Pod， 它允许该类 Pod 中的容器访问节点上的独占 CPU 资源。这种独占性是使用 cpuset cgroup 控制器 来实现的。

此策略管理一个 CPU 共享池，该共享池最初包含节点上所有的 CPU 资源。 可独占性 CPU 资源数量等于节点的 CPU 总量减去通过 kubelet --kube-reserved 或 --system-reserved 参数保留的 CPU 资源。 从 1.17 版本开始，可以通过 kubelet --reserved-cpus 参数显式地指定 CPU 预留列表。 由 --reserved-cpus 指定的显式 CPU 列表优先于由 --kube-reserved 和 --system-reserved 指定的 CPU 预留。 通过这些参数预留的 CPU 是以整数方式，按物理核心 ID 升序从初始共享池获取的。 共享池是 BestEffort 和 Burstable Pod 运行的 CPU 集合。 Guaranteed Pod 中的容器，如果声明了非整数值的 CPU requests ，也将运行在共享池的 CPU 上。 只有 Guaranteed Pod 中，指定了整数型 CPU requests 的容器，才会被分配独占 CPU 资源。

当 Guaranteed Pod 调度到节点上时，如果其容器符合静态分配要求， 相应的 CPU 会被从共享池中移除，并放置到容器的 cpuset 中。 因为这些容器所使用的 CPU 受到调度域本身的限制，所以不需要使用 CFS 配额来进行 CPU 的绑定。 换言之，容器 cpuset 中的 CPU 数量与 Pod 规约中指定的整数型 CPU limit 相等。 这种静态分配增强了 CPU 亲和性，减少了 CPU 密集的工作负载在节流时引起的上下文切换。

考虑以下 Pod 规格的容器：

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx

上例的 Pod 属于 BestEffort QoS 类，因为其未指定 requests 或 limits 值。 所以该容器运行在共享 CPU 池中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
      requests:
        memory: "100Mi"

上例的 Pod 属于 Burstable QoS 类，因为其资源 requests 不等于 limits ，且未指定 cpu 数量。 所以该容器运行在共享 CPU 池中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
      requests:
        memory: "100Mi"
        cpu: "1"

上例的 Pod 属于 Burstable QoS 类，因为其资源 requests 不等于 limits 。 所以该容器运行在共享 CPU 池中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"

上例的 Pod 属于 Guaranteed QoS 类，因为其 requests 值与 limits 相等。 同时，容器对 CPU 资源的限制值是一个大于或等于 1 的整数值。 所以，该 nginx 容器被赋予 2 个独占 CPU。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "1.5"
      requests:
        memory: "200Mi"
        cpu: "1.5"

上例的 Pod 属于 Guaranteed QoS 类，因为其 requests 值与 limits 相等。 但是容器对 CPU 资源的限制值是一个小数。所以该容器运行在共享 CPU 池中。

spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    resources:
      limits:
        memory: "200Mi"
        cpu: "2"

上例的 Pod 属于 Guaranteed QoS 类，因其指定了 limits 值，同时当未显式指定时， requests 值被设置为与 limits 值相等。 同时，容器对 CPU 资源的限制值是一个大于或等于 1 的整数值。 所以，该 nginx 容器被赋予 2 个独占 CPU。

Static 策略选项

你可以使用以下特性门控根据成熟度级别打开或关闭选项组：

• CPUManagerPolicyBetaOptions 默认启用。禁用以隐藏 beta 级选项。
• CPUManagerPolicyAlphaOptions 默认禁用。启用以显示 alpha 级选项。 你仍然必须使用 CPUManagerPolicyOptions kubelet 选项启用每个选项。

静态 CPUManager 策略存在以下策略选项：

• full-pcpus-only （Beta，默认可见）（1.22 或更高版本）
• distribute-cpus-across-numa （Alpha，默认隐藏）（1.23 或更高版本）
• align-by-socket （Alpha，默认隐藏）（1.25 或更高版本）
• distribute-cpus-across-cores (Alpha，默认隐藏) (1.31 或更高版本)

如果使用 full-pcpus-only 策略选项，static 策略总是会分配完整的物理核心。 默认情况下，如果不使用该选项，static 策略会使用拓扑感知最适合的分配方法来分配 CPU。 在启用了 SMT 的系统上，此策略所分配是与硬件线程对应的、独立的虚拟核。 这会导致不同的容器共享相同的物理核心， 该行为进而会导致 吵闹的邻居问题 。

启用该选项之后，只有当一个 Pod 里所有容器的 CPU 请求都能够分配到完整的物理核心时， kubelet 才会接受该 Pod。 如果 Pod 没有被准入，它会被置于 Failed 状态，错误消息是 SMTAlignmentError 。

如果使用 distribute-cpus-across-numa 策略选项， 在需要多个 NUMA 节点来满足分配的情况下， static 策略会在 NUMA 节点上平均分配 CPU。 默认情况下， CPUManager 会将 CPU 分配到一个 NUMA 节点上，直到它被填满， 剩余的 CPU 会简单地溢出到下一个 NUMA 节点。 这会导致依赖于同步屏障（以及类似的同步原语）的并行代码出现不期望的瓶颈， 因为此类代码的运行速度往往取决于最慢的工作线程 （由于至少一个 NUMA 节点存在可用 CPU 较少的情况，因此速度变慢）。 通过在 NUMA 节点上平均分配 CPU， 应用程序开发人员可以更轻松地确保没有某个工作线程单独受到 NUMA 影响， 从而提高这些类型应用程序的整体性能。

如果指定了 align-by-socket 策略选项，那么在决定如何分配 CPU 给容器时，CPU 将被视为在 CPU 的插槽边界对齐。 默认情况下， CPUManager 在 NUMA 边界对齐 CPU 分配，如果需要从多个 NUMA 节点提取出 CPU 以满足分配，将可能会导致系统性能下降。 尽管该默认策略试图确保从 NUMA 节点的 最小 数量分配所有 CPU，但不能保证这些 NUMA 节点将位于同一个 CPU 的插槽上。 通过指示 CPUManager 在 CPU 的插槽边界而不是 NUMA 边界显式对齐 CPU，我们能够避免此类问题。 注意，此策略选项不兼容 TopologyManager 与 single-numa-node 策略，并且不适用于 CPU 的插槽数量大于 NUMA 节点数量的硬件。

如果指定了 distribute-cpus-across-cores 策略选项， 静态策略将尝试将虚拟核（硬件线程）分配到不同的物理核上。默认情况下， CPUManager 倾向于将 CPU 打包到尽可能少的物理核上， 这可能导致同一物理核上的 CPU 争用，从而导致性能瓶颈。 启用 distribute-cpus-across-cores 策略后，静态策略将确保 CPU 尽可能分布在多个物理核上， 从而减少同一物理核上的争用，提升整体性能。然而，需要注意的是，当系统负载较重时， 这一策略的效果可能会减弱。在这种情况下，减少争用的好处会减少。 相反，默认行为可以帮助减少跨核的通信开销，在高负载条件下可能会提供更好的性能。

可以通过将 full-pcpus-only=true 添加到 CPUManager 策略选项来启用 full-pcpus-only 选项。 同样地，可以通过将 distribute-cpus-across-numa=true 添加到 CPUManager 策略选项来启用 distribute-cpus-across-numa 选项。 当两者都设置时，它们是“累加的”，因为 CPU 将分布在 NUMA 节点的 full-pcpus 块中，而不是单个核心。 可以通过将 align-by-socket=true 添加到 CPUManager 策略选项来启用 align-by-socket 策略选项。 同样，也能够将 distribute-cpus-across-numa=true 添加到 full-pcpus-only 和 distribute-cpus-across-numa 策略选项中。

可以通过将 distribute-cpus-across-cores=true 添加到 CPUManager 策略选项中来启用 distribute-cpus-across-cores 选项。 当前，该选项不能与 full-pcpus-only 或 distribute-cpus-across-numa 策略选项同时使用。