G行探索全栈云容器环境降本增效之路——基础篇

　　本文首先介绍容器环境各层使用资源的背景，通过生产环境的资源使用实践，分析造成资源使用率低于预期的原因，最后提出相应解决方案。

　　前言

　　资源使用背景

　　当前众多金融企业开始将业务应用进行容器化部署，以期实现业务应用开发的敏捷迭代、运行环境的快速部署、业务负载的弹性伸缩、应用系统的全生命周期管理等效果。助力企业金融科技创新和金融场景创新，拓宽金融业行业边界，让金融服务内容更加多元，挖掘用户更多潜在需求，提升用户黏性和服务体验，全面增强企业竞争力。

　　当前上云用云作为G行数字化转型的关键一步已走到决定性阶段。从内部来看，随着上云由外围系统过渡到核心系统，用云进入深水区，目标从如何上云用云，变成如何用好云。安全可靠、控制成本和优化性能是目前G行云使用方案需要关注的三个重要维度。从外部来看，一方面全球经济下行处于下行期，另一方面近期一些互联网头部企业相继发生系统崩溃事件，促使业界对云使用的资源优化和安全运行讨论又一次达到高峰。

　　在云资源降本增效的过程中，我们目标是要降本不降质，不能以降低系统稳定性、效率、安全运营等为代价。本文基于有效保障业务平稳运行的前提下，探索常见容器环境的资源优化方法，对如何提升资源利用率，控制云成本做出思考和总结。

　　资源使用背景

　　为方便理解，我们将容器环境应用架构分为如图1所示的应用层、调度层、资源层。逐一阐述各层资源使用情况。

　　

图1 容器环境应用基础架构

　　应用层

　　Kubernetes 使用了Request(请求)和Limit(限额)来描述容器对CPU和内存资源的需求。

　　Request：容器预留的资源量。即便容器没有实际使用到这些资源，Kubernetes也会为容器预留好这些资源，其他容器无法在资源池内申请这些资源。

　　Limit：限制容器使用的资源上限。容器在实际运行的时候不能超过的资源阈值。如果容器使用的资源超过了这个值，就会触发K8s后续对应的操作。对于CPU来说，由于CPU 是可压缩资源，所以如果容器使用的CPU超过了 limit 设置的值，会导致CPU节流服务降级，影响应用处理速度。但对于内存这种不可压缩资源，如果内存的使用量超过了limit的值，则会触发OOMKilled。

　　G行在业务的实际使用中，为大部分服务设置Request和Limit，同时Limit是Request的2倍以上(Limit比Request大，实际是对物理资源的一种超卖)。在图2中，从G行某集群工作节点CPU使用线性图可以看出，CPU限制率为209.14%，节点上的应用超卖109.14%。通过应用资源配置进行一定程度的超卖，增加Pod的部署密度，可以有效提升集群整体的利用率。

　　

图2 集群工作节点应用CPU超卖情况

　　调度层

　　在Kubernetes中，调度是指将Pod放置到合适的节点上，以便节点上的Kubelet能够运行这些Pod。原生Kubernetes调度器Kube-scheduler给一个Pod做调度选择时包含两个阶段—预选和优选。

　　预选阶段会将所有满足Pod调度需求的节点选出来。其中PodFitsResurces策略会检查候选节点的可用资源是否满足Pod的Request资源请求。

　　优选阶段会对每个通过预选的节点优先级打分。其中LeastRequestedPriority策略会优先从预选节点列表选择资源占用最小的节点。BalancedResourceAllocation策略会优先从预选节点选择CPU和内存占用率最均衡的节点。

　　从原生Kubernetes调度器的策略可以看出，Pod请求值Request配置的准确性直接影响集群节点资源利用率和集群负载的均衡性。

　　资源层

　　Node节点资源并不能完全被Pod所使用，这就引入了一个问题，Kubernetes如何划分节点上的计算资源。Kubernetes将节点上的计算资源分为如图3所示几部分，其中：

　　System Reserved：系统保留的计算资源，不能被Kubernetes调度和使用，比如 sshd 等等。

　　Kubernetes Reserved：Kubernetes为Dockerd、Kubelet、Kube-proxy等保留的计算资源，这部分保证Kubernetes正常工作。

　　Eviction Thread：当节点内存或磁盘资源紧张时达到阈值，kubelet会根据Pod 的 QoS优先级回收Pod占用的资源。

　　Fragments Resource：通常情况下，Node节点上会剩余一些资源碎片，这些资源无法满足调度Pod的资源需求。

　　Node Allocatable Capacity: 能够被Kubernetes调度和使用的计算资源，它的计算方法为：[Node Allocatable Capacity] = [Node Capacity] - [System Reserved] - [Kubernetes Reserved] - [Eviction Thread] - [Fragments Resource]

　　

图3 Node节点维度的计算资源

　　资源未能充分使用原因

　　应用层

　　采用传统资源评估分配方法进行云上资源分配

　　容器资源规格Resource Request和Limit的填写让Kubernetes的使用者困惑，应用管理员需要预留较多的冗余资源，来应对流量的波动，保障业务运行的稳定性，导致资源冗余性有余，利用率不足。在图4中，某教学类系统CPU请求率为2%到5%(请求率=使用值/请求值)，资源规格Request值设置有冗余，资源利用率有一定的提升空间。

　　

图4 教学类项目资源使用率

　　对容器的自动弹性能力保持谨慎，按需自动扩缩容未能有效运用

　　在应用层开启弹性能力赋能业务是我们需要重点考虑的问题。容器秒级启动的特性，让我们可以在业务中利用弹性扩缩容按需分配资源。G行在研究探索过程中发现在线类交易业务流量存在波峰波谷现象，若此类业务开启弹性扩缩容，会避免大量资源浪费。图5为某在线交易项目微服务模块的CPU使用率情况，我们可以看到该业务每天会有突发性流量高峰，其他时间段流量处于较低的水平，有明显的流量波峰和波谷的特征。非常适合利用容器的极速弹性能力实现资源优化。

　　

图5 在线交易项目微服务模块CPU使用率

　　调度层

　　原生调度无法满足实际使用场景

　　Kubernetes默认使用原生调度器Kube-scheduler，它的主要职责是为一个新创建出来的 Pod，寻找一个最合适的 Node节点。G行在探索过程中发现由于原生 Kubernetes 调度器只能基于资源的 Resource Request 进行调度，有些节点 Pod 的真实资源使用率，往往与其所申请资源的Request差异很大，这直接导致集群负载不均的问题和部分节点的资源使用不充分。Kubernetes 原生调度与资源绑定功能已经无法满足复杂的算力场景。图6为某集群节点的CPU使用率，从中可以看到使用原生调度器的场景下每个节点的CPU使用率并不均匀并且存在个别节点资源使用不充分的情况。

　　

图6 集群节点CPU使用率

　　资源层

　　资源碎片使资源池无法充分利用

　　由于 Kubernetes 调度程序无法预测未来的 Pod 大小和节点添加，随着时间的推移，最终会导致任何节点都无法满足Pod的资源调度，即使节点上可能剩余很多资源。这样就产生一个假的资源紧张现象。结合图7和图8展示的G行某集群节点CPU资源使用情况和Pod业务资源规格可以看出节点计算资源总量为16核，已请求13.15核，但业务的请求规格为4核，这直接导致节点有至少2核的资源碎片无法被其他Pod调度。

　　

图7 G行某集群节点CPU使用情况

　　资源优化措施

　　通过分析上面影响资源利用率的原因做出以下相应改进措施。

　　应用层

　　结合云的特性优化资源评估方法，规范调配常驻资源

　　针对使用方普遍存在的过度申请冗余资源的情况。在资源申请方面，G行通过非功能测试评估业务部门未来一段时间的业务规划，梳理出合规并有一定冗余量的资源规格;在资源优化方面，通过持续收集容器的资源用量，进行汇总分析，根据历史数据和智能算法为每个容器生成资源规格的合理推荐值，沉淀形成资源评估分配规范标准;在资源运营方面，强化资源使用跟踪，监控资源运行数据，按日发布资源利用率情况，按月发布项目运营分析报告及综合效能评分，协助各项目组优化资源部署，提升资源效能。

　　从图9展示的资源利用率变化趋势图可以看出，针对某电子化项目资源利用率低的问题做出整改措施后，利用率有明显的上升变化。

　　

图9 某电子化项目资源使用优化趋势图

　　在充分测试后，有效推进弹性技术赋能业务

　　在线类业务的使用量会根据负载情况出现波动，所以在设置资源规格时应该充分考虑周期性特点使用弹性资源，以便业务在流量谷底可以降低资源使用，而在高峰之前又能及时提升能力。Kubernetes提供了自动扩展功能，如基于指标的自动水平弹性扩缩容HPA，可以根据工作负载的 CPU 或内存使用率自动扩缩 Pod 副本数，通过使用弹性能力实现资源按需分配。

　　从图10和图11可以看到某业务在CPU负载超过目标阈值45秒后，Pod自动扩容到3副本。弹性扩缩容帮助业务减少冗余资源的设置、规避容量风险。

　　

图10 扩容CPU平均使用率

　　

图11 扩容Pod副本数

　　调度层

　　调度感知实际资源负载

　　由于原生Kubernetes调度器依赖于Request 静态配置，而不是基于实际节点的负载情况调度Pod，因此会出现集群各个节点负载不均衡的现象。我们期望动态获取当前节点 的实时资源水位，据此打分从而干预调度结果，平衡各个计算节点的资源使用，充分发挥资源池的资源供给。

　　资源层

　　资源碎片再平衡

　　原生Kubernetes调度器会根据当时集群的资源描述做出最佳的调度决定，但基于静态数据的调度有时并不能适应之后资源的动态变化，我们期望通过识别和迁移节点间的特定 Pod 来实现可用资源片段的整合，解决资源池的资源碎片，更充分利用好现有资源，节省不必要的开支。

　　总结

　　本文首先介绍容器环境各层使用资源的背景，通过生产环境的资源使用实践，分析造成资源使用率低于预期的原因，最后提出相应解决方案。

　　云上资源优化并不是盲目追求低成本，而是在业务价值得到保障前提下有效提高投入产出比。优化需要统筹多方指标达到最优解，任何时候都不能忽视系统安全性、稳定性、可扩展性和性能，这样才能取得最优效果。总之，上云用云是个循序渐进的过程，云上资源优化也是反复迭代过程，需要覆盖业务上云全周期形成闭环、持续跟踪、持续分析、持续优化最终达到最佳效果。

　　本文是介绍G行全栈云容器环境降本增效之路的入门文章，之后会不定期更新系列文章介绍G行容器云资源优化实践和效益，助力充分发挥云效能，服务好广大客户。

　　来源： 匠心独运维妙维效

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