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  • cgroup
  • 4.3 kubectl top node 怎么计算,和节点上直接 top 有什么区别
  • 4.4 kubectl top pod 和exec 进入 pod 后看到的 top 不一样
  • 4.5 kubectl top pod 和 docker stats得到的值为什么不同?
  • 五. 后记
  • 六. 参考资料
  1. k8s运维排查
  2. K8S--100问

kubectl top 和 cadvisor metric ,docker state不一致的问题

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Last updated 5 years ago

kubectl top 、 k8s dashboard 以及 HPA 等调度组件使用的数据是一样,数据链路如下:

cgroup

cgroup文件中的值是监控数据的最终来源,如

  • mem usage的值,来自于 /sys/fs/cgroup/memory/docker/[containerId]/memory.usage_in_bytes

  • 如果没限制内存,Limit = machine_mem,否则来自于 /sys/fs/cgroup/memory/docker/[id]/memory.limit_in_bytes

  • 内存使用率 = memory.usage_in_bytes/memory.limit_in_bytes

一般情况下,cgroup文件夹下的内容包括CPU、内存、磁盘、网络等信息:

kubectl top pod 内存怎么计算,包含 pause容器 吗

每次启动 pod,都会有一个 pause 容器,既然是容器就一定有资源消耗(一般在 2-3M 的内存),cgroup 文件中,业务容器和 pause 容器都在同一个 pod的文件夹下。

但 cadvisor 在查询 pod 的内存使用量时,是先获取了 pod 下的container列表,再逐个获取container的内存占用,不过这里的 container 列表并没有包含 pause,因此最终 top pod 的结果也不包含 pause 容器

pod 的内存使用量计算

kubectl top pod 得到的内存使用量,并不是cadvisor 中的container_memory_usage_bytes,而是container_memory_working_set_bytes,计算方式为:

  • container_memory_usage_bytes == container_memory_rss + container_memory_cache + kernel memory

  • container_memory_working_set_bytes = container_memory_usage_bytes - total_inactive_file(未激活的匿名缓存页)

container_memory_working_set_bytes是容器真实使用的内存量,也是limit限制时的 oom 判断依据

同理,node 的内存使用量也是container_memory_working_set_bytes

4.3 kubectl top node 怎么计算,和节点上直接 top 有什么区别

kubectl top node得到的 cpu 和内存值,并不是节点上所有 pod 的总和,不要直接相加。top node是机器上cgroup根目录下的汇总统计image

在机器上直接 top命令看到的值和 kubectl top node 不能直接对比,因为计算逻辑不同,如内存,大致的对应关系是(前者是机器上 top,后者是kubectl top):

rss + cache = (in)active_anon + (in)active_file

image

4.4 kubectl top pod 和exec 进入 pod 后看到的 top 不一样

top命令的差异和上边 一致,无法直接对比,同时,就算你对 pod 做了limit 限制,pod 内的 top 看到的内存和 cpu总量仍然是机器总量,并不是pod 可分配量

  • 进程的RSS为进程使用的所有物理内存(file_rss+anon_rss),即Anonymous pages+Mapped apges(包含共享内存)

  • cgroup RSS为(anonymous and swap cache memory),不包含共享内存。两者都不包含file cache

4.5 kubectl top pod 和 docker stats得到的值为什么不同?

docker stats dockerID 可以看到容器当前的使用量:image

如果你的 pod中只有一个 container,你会发现docker stats 值不等于kubectl top 的值,既不等于 container_memory_usage_bytes,也不等于container_memory_working_set_bytes。

因为docker stats 和 cadvisor 的计算方式不同,总体值会小于 kubectl top:计算逻辑是:

docker stats = container_memory_usage_bytes - container_memory_cache

五. 后记

一般情况下,我们并不需要时刻关心node 或 pod 的使用量,因为有集群自动扩缩容(cluster-autoscaler)和pod 水平扩缩容(HPA)来应对这两种资源变化,资源指标的意义更适合使用prometheus来持久化 cadvisor 的数据,用于回溯历史或者发送报警。

其他补充:

  1. 虽然kubectl top help中显示支持Storage,但直到 1.16 版本仍然不支持

  2. 1.13 之前需要 heapster,1.13 以后需要metric-server,这部分kubectl top help的输出 有误,里面只提到了heapster

六. 参考资料

作者:二二向箔 链接:https://www.jianshu.com/p/64230e3b6e6c 来源:简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

cadvisor 中的 container_memory_usage_bytes对应 cgroup 中的 memory.usage_in_bytes文件,但container_memory_working_set_bytes并没有具体的文件,他的计算逻辑在 cadvisor 的代码中,如下:

关于prometheus的内容可以看

k8s dashboard 中的监控图默认使用的是 heapster,切换为 metric-server后数据会异常,需要多部署一个metric-server-scraper 的 pod 来做接口转换,具体参考 pr:

image
容器监控系列
https://github.com/kubernetes/dashboard/pull/3504
https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/issues/193
https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/83247
https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/11215447.html
https://github.com/DirectXMan12/k8s-prometheus-adapter/blob/master/docs/walkthrough.md#quantity-values
https://github.com/fabric8io/kansible/blob/master/vendor/k8s.io/kubernetes/docs/design/resources.md
https://erdong.site/linux/system/computer-unit-conversion.html
https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/#meaning-of-cpu
https://access.redhat.com/documentation/zh-cn/red_hat_enterprise_linux/6/html/resource_management_guide/sec-memory
https://www.kernel.org/doc/Documentation/cgroup-v1/memory.txt
https://www.cnblogs.com/liuhongru/p/11215447.html
https://github.com/moby/moby/issues/10824
https://github.com/docker/cli/pull/80