ack-slo-manager为容器提供内存服务质量QoS(Quality of Service)保障能力,在确保内存资源公平性的前提下,改善应用在运行时的内存性能。本文介绍如何使用容器内存QoS功能。
背景信息
容器在使用内存时主要有以下两个方面的约束:
- 自身内存限制:当容器自身的内存(含Page Cache)接近容器上限时,会触发内核的内存回收子系统,这个过程会影响容器内应用的内存申请和释放的性能。
- 节点内存限制:当容器内存超卖(Memory Limit>Request)导致整机内存不足,会触发内核的全局内存回收,这个过程对性能影响较大,极端情况甚至导致整机异常。
为了提高应用运行时性能和节点的稳定性,ACK引入容器内存QoS能力,通过ack-slo-manager配合Alibaba Cloud Linux 2为应用提升内存性能。当功能开启时,ack-slo-manager依据容器参数自适应配置内存子系统(Memcg),在保障节点内存资源公平的基础上,优化内存敏感型应用的性能。
使用限制
系统组件版本要求如下表所示。
组件 |
版本要求 |
Kubernetes |
≥1.18 |
ack-slo-manager |
≥0.3.0 |
Helm版本 |
≥v3.0 |
操作系统 |
Alibaba Cloud Linux 2 |
功能介绍
部署在Kubernetes集群中的应用,在资源使用层面遵循标准的K8s Request/Limit模型。如下图所示,Pod的内存Request仅用于调度时的容量参考,在单机层面使用Limit进行约束。下图中memory.limit_in_bytes表示内存使用上限。

当Pod自身的内存使用(含Page Cache)接近声明的Limit值时,会触发内存子系统(Memcg)级别的直接内存回收,阻塞进程执行。如果此时的内存申请速度超过回收速度,容器会触发OOMKilled并释放内存。应用管理员可能会调高应用的内存Limit,以降低Pod
OOM等风险,但这也导致整机内存的Limit之和可能超出物理容量,即处于内存超卖状态。超卖状态下,某个Pod大量申请内存,可能造成整机内存不足,导致其他Pod申请内存时触发整机内存回收或OOM(Kubernetes默认不启用Swap),进而影响应用表现。在上述两种情形中,个别Pod可能影响其他Pod的内存访问性能,即使这些Pod的内存使用未超过Request声明,应用性能仍会受到较大影响。
ack-slo-manager结合Alibaba Cloud Linux 2提供了容器内存QoS保障的能力,依据Pod参数自动配置内存子系统(Memcg),为容器开启Memcg
QoS、内存后台回收和全局最低水位线分级特性,以保障容器的内存资源QoS和公平性。更多信息,请参见cgroup v1接口支持memcg QoS功能、Memcg后台异步回收和Memcg全局最低水位线分级。
通过启用容器内存QoS,您可以获得以下功能特性:
- Pod内存使用接近Limit限制时,优先在后台异步回收一部分内存,缓解直接内存回收带来的性能影响。
- Pod之间实施更公平的内存回收,整机内存资源不足时,优先从内存超用(Memory Usage>Request)的Pod中回收内存,避免个别Pod造成整机内存资源质量下降。
- BestEffort内存超卖场景下,优先保障Guaranteed/Burstable Pod的内存运行质量。
当集群开启了差异化SLO混部时,系统将优先保障延时敏感型LS(Latency-Sensitive)Pod的内存QoS,延缓LS Pod触发整机内存回收的时机。下图中,memory.limit_in_bytes表示内存使用上限,memory.high表示内存限流阈值,memory.wmark_high表示内存后台回收阈值,memory.min表示内存使用锁定阈值。

关于ACK容器内存QoS启用的内核能力,详见Alibaba Cloud Linux 2的内核功能与接口概述。
说明 Kubernetes在社区1.22版本中提供了MemoryQoS特性,可在Kubelet上配置开启,支持容器的内存锁定和主动限流,能够提高内存资源的公平性。该特性目前处于Alpha状态,仅支持Linux
cgroups v2(要求内核版本不低于4.15,且和cgroups v1不兼容,启用会影响节点上所有容器)。ACK容器内存QoS在cgroups v1上支持了该特性,并额外提供内存后台回收和最低水位线分级等性能优化和差异化SLO能力。
操作步骤
当您为Pod开启容器内存QoS时,内存子系统(Memcg)将基于系数配置和Pod参数自适应调整。开启容器内存QoS的具体操作步骤如下。
- 在Pod YAML中添加以下Annotation,为Pod单独开启容器内存QoS功能。
annotations:
#设置auto,表示开启该Pod的容器内存QoS功能。
alibabacloud.com/memoryQOS: '{"policy": "auto"}'
#设置none,表示关闭该Pod的容器内存QoS功能。
#alibabacloud.com/memoryQOS: '{"policy": "none"}'
- 通过ConfigMap全局开启容器内存QoS。
- 使用以下ConfigMap示例,开启全集群的容器内存QoS功能。
apiVersion: v1
data:
resource-qos-config: |-
{
"clusterStrategy": {
"lsClass": {
"memoryQOS": {
"enable": true
}
},
"beClass": {
"memoryQOS": {
"enable": true
}
}
}
}
kind: ConfigMap
metadata:
name: ack-slo-manager-config
namespace: kube-system
- 在Pod YAML中指定QoS等级,使用集群配置。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-demo
labels:
name: pod-demo
annotations:
alibabacloud.com/qosClass: 'LS' #指定Pod的QoS级别为LS。
LS
和BE
表示两种典型的应用类型,可配合上述ConfigMap中的集群开关使用。当集群开关开启后,Pod只需指定alibabacloud.com/qosClass
即可生效参数,不必在Pod Annotations中重复配置;对于未指定alibabacloud.com/qosClass
的Pod,ack-slo-manager将参考Pod原生的QoSClass来设置参数,其中Guaranteed
为系统内部默认值,Burstable和Besteffort分别使用ConfigMap中LS
和BE
的默认配置。关于默认配置的更多信息,请参见参数说明。
推荐您使用alibabacloud.com/qosClass
来管理内存QoS参数,以便于统一管理。
- 使用以下命令,更新ConfigMap。
使用PATCH方式进行更新,可以避免干扰ConfigMap中其他配置项。
kubectl patch cm -n kube-system ack-slo-manager-config --patch "$(cat configmap.yaml)"
- 通过ConfigMap指定Namespace开启部分Pod的容器内存QoS。
若您需要开启或关闭部分命名空间下LS
和BE
Pod的参数设置,可以使用以下ConfigMap示例,为指定Namespace内的Pod开启或禁用容器内存QoS功能。
- 使用以下ConfigMap内容,创建ack-slo-pod-config.yaml文件。
为命名空间为kube-system内的Pod开启或禁用容器内存QoS功能。
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: ack-slo-pod-config
namespace: kube-system
data:
#单独开启或关闭部分Namespace的Pod。
memory-qos: |
{
"enabledNamespaces": ["allow-ns"],
"disabledNamespaces": ["block-ns"]
}
- 执行以下命令,更新ConfigMap。
kubectl patch cm -n kube-system ack-slo-manager-config --patch "$(cat ack-slo-pod-config.yaml)"
- (可选)配置高级参数。
容器内存QoS支持Pod级别和集群级别的精细化配置,相关参数说明如下。若您有其他需求,请
提交工单。
参数 |
类型 |
取值范围 |
说明 |
enable |
Boolean |
|
true :集群全局开启容器内存QoS功能,相应QoS等级的容器启用内存子系统的推荐配置。
false :集群全局关闭容器内存QoS功能,相应QoS等级的容器的内存子系统配置会重置为创建初始值。
|
policy |
String |
|
auto :Pod开启容器内存QoS功能并启用推荐参数,生效优先级高于集群ConfigMap配置。
default :Pod继承集群ConfigMap配置。
none :Pod关闭容器内存QoS功能,相关内存子系统配置会重置为容器创建的初始值,生效优先级高于集群ConfigMap配置。
|
minLimitPercent |
Int |
0~100 |
单位为百分比,默认值为0 ,表示关闭。
表示相较于内存Request,容器内存绝对锁定、不被全局回收的比例。计算方式为memory.min=request*minLimitPercent/100 。适合对Page Cache敏感的场景开启,保留一部分文件缓存不被回收以改善读写性能。例如容器Memory Request=100MiB ,当minLimitPercent=100 时,memory.min=104857600 。更多信息,请参见Alibaba Cloud Linux 2 cgroup v1接口支持memcg QoS功能。
|
lowLimitPercent |
Int |
0~100 |
单位为百分比,默认值为0 ,表示关闭。
表示相较于内存Request,容器内存相对锁定、优先不被回收的比例。计算方式为memory.low=request*lowLimitPercent/100 。例如容器Memory Request=100MiB ,当lowLimitPercent=100 时,memory.low=104857600 。更多信息,请参见Alibaba Cloud Linux 2 cgroup v1接口支持memcg QoS功能。
|
throttlingPercent |
Int |
0~100 |
单位为百分比,默认值为0 ,表示关闭。
表示相较于内存Limit,容器内存使用触发限流的比例。计算方式为memory.high=limit*throttlingPercent/100 。超出限流阈值时,容器将进入较大压力的主动内存回收状态下。适合应用内存超卖的场景(Request<Limit)开启,规避cgroup级别的OOM。例如容器Memory Limit=100MiB ,当throttlingPercent=80 时,memory.high=83886080(80 MiB) 。更多信息,请参见Alibaba Cloud Linux 2 cgroup v1接口支持memcg QoS功能。
|
wmarkRatio |
Int |
0~100 |
单位为百分比,默认值为95 ,0 表示关闭。
表示相较于内存Limit和memory.high ,容器触发异步内存回收的比例。计算方式为memory.wmark_high=limit(throttlingPercent开启时为memory.high)*wmarkRatio/100 。超出异步回收阈值时,容器将启动后台内存回收。例如容器Memory Limit=100MiB ,当wmarkRatio=95,throttlingPercent=80 时,内存限流阈值memory.high=83886080(80 MiB) ,后台回收系数memory.wmark_ratio=95 ,后台回收触发阈值memory.wmark_high=79691776(76 MiB) 。更多信息,请参见Alibaba Cloud Linux 2 Memcg后台异步回收。
|
wmarkMinAdj |
Int |
-25~50 |
单位为百分比,默认值依据QoS,LS 对应-25 ,BE 对应50 。0 表示关闭。
表示相较于(整机)全局内存最低水位线,容器所做出调整的比例。负数值让容器更晚进入全局内存回收,正数值让容器更早进入全局内存回收。例如Pod的QoS等级为LS,按默认配置,最低水位线分级系数memory.wmark_min_adj=-25 ,相应容器的最低水位线将下调25%。更多信息,请参见Alibaba Cloud Linux 2 Memcg全局最低水位线分级。
|
使用示例
本示例的评测环境如下:
- ACK Pro集群版本为1.20。
- 集群内包含两个节点:压测节点(规格为8 Core 32 GB)、测试节点(规格为8 Core 32 GB)。
- 使用以下YAML内容,创建redis-demo.yaml文件。
---
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: redis-demo-config
data:
redis-config: |
appendonly yes
appendfsync no
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: redis-demo
labels:
name: redis-demo
annotations:
alibabacloud.com/memoryQOS: '{"policy": "auto"}' #增加容器内存QoS的配置。
alibabacloud.com/qosClass: 'LS' #指定Redis实例的QoS级别为LS。
spec:
containers:
- name: redis
image: redis:5.0.4
command:
- redis-server
- "/redis-master/redis.conf"
env:
- name: MASTER
value: "true"
ports:
- containerPort: 6379
resources:
limits:
cpu: "2"
memory: "6Gi"
requests:
cpu: "2"
memory: "2Gi"
volumeMounts:
- mountPath: /redis-master-data
name: data
- mountPath: /redis-master
name: config
volumes:
- name: data
emptyDir: {}
- name: config
configMap:
name: redis-demo-config
items:
- key: redis-config
path: redis.conf
nodeName: #nodeName注意修改为测试节点的nodeName。
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: redis-demo
spec:
ports:
- name: redis-port
port: 6379
protocol: TCP
targetPort: 6379
selector:
name: redis-demo
type: ClusterIP
- 执行以下命令,部署Redis Server作为目标评测应用。
您可通过Service
redis-demo进行集群内访问。
kubectl apply -f redis-demo.yaml
- 模拟内存超卖场景。
使用Stress工具制造较大的节点内存压力,触发系统内存回收,节点上已分配Pod的内存Limit之和已超过整机大小。
- 使用以下Pod YAML内容,创建stress-demo.yaml文件。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: stress-demo
labels:
name: stress-demo
annotations:
alibabacloud.com/memoryQOS: '{"policy": "auto"}' #增加Memory QoS功能的配置。
alibabacloud.com/qosClass: 'BE' #指定Stress实例的QoS级别为BE。
spec:
containers:
- args:
- '--vm'
- '2'
- '--vm-bytes'
- 11G
- '-c'
- '2'
- '--vm-hang'
- '2'
command:
- stress
image: polinux/stress
imagePullPolicy: Always
name: stress
restartPolicy: Always
nodeName: #nodeName注意修改为测试节点的nodeName,与Redis的节点相同。
- 使用以下命令,部署stress-demo。
kubectl apply -f stress-demo.yaml
- 使用以下命令,查看系统的全局最低水位线。
说明 由于系统的全局最低水位线较低,对于内存超卖场景可能来不及回收就触发整机OOM,因此通常配合较高的全局最低水位线使用。以内存32 GiB的测试机为例,设置最低水位线为4000000
KB。
cat /proc/sys/vm/min_free_kbytes
预期输出:
4000000
- 在Pod YAML中,使用memtier-benchmark压测工具发送请求。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
labels:
name: memtier-demo
name: memtier-demo
spec:
containers:
- command:
- memtier_benchmark
- '-s'
- 'redis-demo'
- '--data-size'
- '200000'
- "--ratio"
- "1:4"
image: 'redislabs/memtier_benchmark:1.3.0'
name: memtier
restartPolicy: Never
nodeName: #nodeName注意修改为压测节点的nodeName。
- 使用以下命令,收集memtier-benchmark测试结果。
kubectl logs -f memtier-demo
- 在Pod YAML中,通过修改Redis实例和Stress实例的Pod Annotation,测试不同配置下的性能结果。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: redis-demo
labels:
name: redis-demo
annotations:
alibabacloud.com/memoryQOS: '{"policy": "none"}' #配置关闭容器内存QoS。
alibabacloud.com/qosClass: 'LS'
spec:
...
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: stress-demo
labels:
name: stress-demo
annotations:
alibabacloud.com/memoryQOS: '{"policy": "none"}' #配置关闭容器内存QoS。
alibabacloud.com/qosClass: 'BE'
结果分析
当功能全部关闭或开启ACK容器内存QoS时,指标的数据结果如下。
- 全部关闭:不开启容器内存QoS,Pod配置为
none
。
- 开启容器内存QoS:Pod配置为
auto
,全部使用自适应配置。
指标 |
全部关闭 |
开启容器内存QoS |
Latency-avg |
51.32 ms |
47.25 ms |
Throughput-avg |
149.0 MB/s |
161.9 MB/s |
由以上对比数据可得,内存超卖场景下,开启容器内存QoS后,Redis应用的时延(Latency)下降了7.9%,吞吐(Throughput)上涨了8.7%,时延和吞吐指标都得到一定的改善。