Pod 开销

当你在一个节点上运行 Pod 时，Pod 本身会占用一定量的系统资源。这些资源是 Pod 内运行容器所需资源之外的额外资源。在 Kubernetes 中，_Pod 开销_ 是一种计算 Pod 基础设施在容器请求和限制之外所消耗资源的方式。

在 Kubernetes 中，Pod 的开销是根据与 Pod 的 RuntimeClass 相关的开销在 准入 时设置的。

在调度 Pod 时，Pod 的开销会额外计入容器资源请求的总和。类似地，kubelet 在确定 Pod cgroup 大小以及执行 Pod 驱逐排名时，也会将 Pod 开销计算在内。

配置 Pod 开销

你需要确保使用的是定义了 overhead 字段的 RuntimeClass。

使用示例

要使用 Pod 开销，你需要一个定义了 overhead 字段的 RuntimeClass。例如，你可以使用以下 RuntimeClass 定义，它与虚拟化容器运行时（在本例中为 Kata Containers 结合 Firecracker 虚拟机监视器）配合使用，该运行时每个 Pod 大约使用 120MiB 用于虚拟机和客户操作系统。

# You need to change this example to match the actual runtime name, and per-Pod
# resource overhead, that the container runtime is adding in your cluster.
apiVersion: node.k8s.io/v1
kind: RuntimeClass
metadata:
  name: kata-fc
handler: kata-fc
overhead:
  podFixed:
    memory: "120Mi"
    cpu: "250m"

指定 kata-fc RuntimeClass 处理器创建的工作负载将在资源配额计算、节点调度以及 Pod cgroup 大小调整中考虑内存和 CPU 开销。

考虑运行给定的示例工作负载 test-pod

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: test-pod
spec:
  runtimeClassName: kata-fc
  containers:
  - name: busybox-ctr
    image: busybox:1.28
    stdin: true
    tty: true
    resources:
      limits:
        cpu: 500m
        memory: 100Mi
  - name: nginx-ctr
    image: nginx
    resources:
      limits:
        cpu: 1500m
        memory: 100Mi

在准入时，RuntimeClass 准入控制器 会更新工作负载的 PodSpec，以包含 RuntimeClass 中描述的 overhead。如果 PodSpec 已定义此字段，则 Pod 将被拒绝。在给定的示例中，由于只指定了 RuntimeClass 名称，准入控制器会修改 Pod 以包含一个 overhead。

在 RuntimeClass 准入控制器进行修改后，你可以检查更新后的 Pod 开销值

kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.overhead}'

输出为：

map[cpu:250m memory:120Mi]

如果定义了 ResourceQuota，则容器请求的总和以及 overhead 字段都会被计算在内。

当 kube-scheduler 决定哪个节点应该运行新的 Pod 时，调度器会考虑该 Pod 的 overhead 以及该 Pod 的容器请求总和。对于本例，调度器将请求和开销相加，然后寻找一个具有 2.25 CPU 和 320 MiB 可用内存的节点。

一旦 Pod 被调度到节点，该节点上的 kubelet 就会为 Pod 创建一个新的 cgroup。在 Pod cgroup 中，底层容器运行时将创建容器。

如果资源为每个容器定义了限制（Guaranteed QoS 或定义了限制的 Burstable QoS），kubelet 将为与该资源关联的 Pod cgroup 设置上限（CPU 的 cpu.cfs_quota_us 和内存的 memory.limit_in_bytes）。此上限基于容器限制的总和加上 PodSpec 中定义的 overhead。

对于 CPU，如果 Pod 是 Guaranteed 或 Burstable QoS，kubelet 将根据容器请求的总和加上 PodSpec 中定义的 overhead 来设置 cpu.shares。

查看我们的示例，验证工作负载的容器请求

kubectl get pod test-pod -o jsonpath='{.spec.containers[*].resources.limits}'

容器请求总量为 2000m CPU 和 200MiB 内存

map[cpu: 500m memory:100Mi] map[cpu:1500m memory:100Mi]

对照节点观察到的结果进行检查

kubectl describe node | grep test-pod -B2

输出显示请求为 2250m CPU 和 320MiB 内存。这些请求包含了 Pod 开销

  Namespace    Name       CPU Requests  CPU Limits   Memory Requests  Memory Limits  AGE
  ---------    ----       ------------  ----------   ---------------  -------------  ---
  default      test-pod   2250m (56%)   2250m (56%)  320Mi (1%)       320Mi (1%)     36m

验证 Pod cgroup 限制

检查工作负载运行节点上的 Pod 内存 cgroup。在以下示例中，在节点上使用了 crictl，它提供了一个 CRI 兼容容器运行时的 CLI。这是一个高级示例，旨在展示 Pod 开销行为，不期望用户直接在节点上检查 cgroup。

首先，在特定节点上，确定 Pod 标识符

# Run this on the node where the Pod is scheduled
POD_ID="$(sudo crictl pods --name test-pod -q)"

由此，你可以确定 Pod 的 cgroup 路径

# Run this on the node where the Pod is scheduled
sudo crictl inspectp -o=json $POD_ID | grep cgroupsPath

生成的 cgroup 路径包含 Pod 的 pause 容器。Pod 级别 cgroup 在上一级目录。

  "cgroupsPath": "/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/7ccf55aee35dd16aca4189c952d83487297f3cd760f1bbf09620e206e7d0c27a"

在这种特定情况下，Pod cgroup 路径是 kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2。验证 Pod 级别 cgroup 的内存设置

# Run this on the node where the Pod is scheduled.
# Also, change the name of the cgroup to match the cgroup allocated for your pod.
 cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/memory.limit_in_bytes

这是 320 MiB，符合预期

335544320

可观察性

kube-state-metrics 中提供了一些 kube_pod_overhead_* 指标，以帮助识别何时使用了 Pod 开销，并帮助观察使用指定开销运行的工作负载的稳定性。

下一步

• 了解有关 RuntimeClass 的更多信息
• 阅读 PodOverhead 设计 增强提案以获取更多上下文