从一次 KubeCPUOvercommit 报警的排查谈起

开发工具

2024-01-12 19:08:09

排查 Kubernetes KubeCPUOvercommit 警报：深入剖析资源分配

问题概述

当 Kubernetes 集群中某些节点的 CPU 资源超卖时，就会触发 KubeCPUOvercommit 警报。本文将深入探讨一个真实的排查案例，分析导致此问题的根本原因，并介绍解决步骤和后续优化措施。

根本原因分析

排查发现，问题的根源在于资源分配不均。集群中的某些节点上运行着大量资源密集型应用，导致这些节点的 CPU 请求总量超过了它们的实际 CPU 资源。当这些应用同时运行时，就会导致节点上的 CPU 资源超卖，从而触发警报。

解决步骤

为了解决这个问题，采取了以下步骤：

识别资源分配不均的节点： 分析 Prometheus 数据库中的资源使用数据，确定哪些节点上的 CPU 请求总量超过了节点的实际 CPU 资源。
调整应用的资源请求： 降低在资源分配不均节点上运行的应用的 CPU 请求，以确保每个节点上的 CPU 请求总量不超过节点的实际 CPU 资源。
添加节点污点： 在资源分配不均的节点上添加节点污点，防止新的应用在这些节点上启动，避免进一步的 CPU 资源超卖。

后续优化

为防止类似问题再次发生，还采取了以下优化措施：

优化应用的资源请求： 对集群中的所有应用进行资源请求优化，根据应用的实际资源使用情况分配合适的资源请求。
监控资源使用情况： 加强对集群中资源使用情况的监控，使用 Prometheus 和 Grafana 监控每个节点的 CPU 使用率和内存使用率等指标，以便及时发现异常情况并采取措施。
定期调整节点污点： 定期检查集群中的节点资源使用情况，并根据需要调整节点污点，将资源分配不均的节点标记为污点，防止新的应用在这些节点上启动。

代码示例

以下 YAML 代码示例展示了如何使用 Kubernetes 污点和容忍度来防止在资源分配不均的节点上部署应用：

apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
  name: node-with-taint
  labels:
    failure-domain.beta.kubernetes.io/zone: us-central1-a
  taints:
    - key: resources-overcommitted
      value: true
      effect: NoSchedule

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: pod-with-toleration
  labels:
    app: nginx
spec:
  tolerations:
    - key: resources-overcommitted
      operator: Equal
      value: true
      effect: NoSchedule

常见问题解答

如何识别资源分配不均的节点？

通过分析 Prometheus 数据库中的资源使用数据，确定哪些节点上的 CPU 请求总量超过了节点的实际 CPU 资源。
如何优化应用的资源请求？

根据应用的实际资源使用情况，为每个应用分配合适的资源请求。
如何监控资源使用情况？

使用 Prometheus 和 Grafana 等工具监控每个节点的 CPU 使用率、内存使用率等指标。
如何添加节点污点？

使用 kubectl taint 命令向节点添加污点。
如何添加容忍度到 Pod？

在 Pod 的 spec 字段中添加 tolerations 字段，指定容忍的污点。