K8s不用重啟也可以調整Pod資源

– 19 分鐘閱讀

容器資源調整的美麗願景與殘酷現實

在雲端原生技術發展的道路上，Kubernetes 一直扮演著重要的角色，而其中一個讓許多開發者翹首期盼的功能就是原地 Pod 資源調整（In-Place Pod Vertical Scaling）。2023年4月發布的 Kubernetes v1.27 曾帶來令人振奮的訊息：我們終於可以在不刪除 Pod、甚至不重啟容器的情況下，動態調整 CPU 和記憶體的請求量及限制！

然而，經過我深入研究後發現，這個功能的實際狀態與大眾認知有著顯著差距。許多人誤以為這項功能已經可用或即將全面推出，但事實上，它仍處於 Alpha 階段，與因為一系列未解決的問題，至今尚未能晉升至 Beta 版本。

雖然這項功能目前尚未準備好在生產環境中使用，但我們仍可以深入探索它的優勢和侷限性。讓我們一起動手實驗，瞭解這項功能的真實面貌。

建立支援 Alpha 功能的測試叢集

當我們想要測試 Kubernetes 的 Alpha 功能時，k3d 是一個無可替代的工具。它允許我們快速與經濟地搭建測試環境，只需將正確的功能閘道（Feature Gate）傳遞給相應的控制平面元件即可。

安裝 k3d

如果你還沒有安裝 k3d，可以使用以下方法：

使用 curl 和 bash：

curl -s https://raw.githubusercontent.com/k3d-io/k3d/main/install.sh | bash

或者選擇官方檔案中列出的其他安裝方式。

在測試原地 Pod 資源調整功能時，我們需要啟用 API 伺服器的 InPlacePodVerticalScaling 功能閘道。以下是我用來建立單節點叢集的設定：

cat --'EOF' | k3d cluster create -c -
apiVersion: k3d.io/v1alpha3
kind: Simple
name: pod-resize
servers: 1
image: rancher/k3s:v1.30.2-k3s2
options:
  k3d:
    disableLoadbalancer: true
  k3s:
    extraArgs: # 在這裡傳遞功能閘道
      - arg: --kube-apiserver-arg=feature-gates=InPlacePodVerticalScaling=true
        nodeFilters:
          - server:*
EOF

理想情境：調整 CPU 資源

現在讓我們建立一個包含資源請求和限制的 Pod：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: stress
spec:
  containers:
  - image: progrium/stress
    args: ["--cpu", "1", "--vm", "1", "--vm-bytes", "128M", "--vm-hang", "3"]
    name: stress
    resources:
      requests:
        memory: 150M
        cpu: 100m
      limits:
        memory: 150M
        cpu: 100m

可以使用以下命令建立 Pod：

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/perfectscale-io/inplace-pod-resize/main/guaranteed.yaml

我選擇使用 progrium/stress 容器進行測試，並將其設定為僅請求所需 CPU 的十分之一，但記憶體剛好足夠。這個設定會讓容器能夠執行，但 CPU 會受到明顯的限制。

stress 命令的引數解析：

  • --vm 1 --vm-bytes 128M --vm-hang 3：生成一個工作者程式，分配 128MB 記憶體，然後每 3 秒釋放一次
  • --cpu 1：使用一個完整的 CPU 核心

由於我們的 Pod 限制為只能使用 0.1 個 CPU 核心（100m）和 150MB 記憶體，CPU 資源會顯著受限，但記憶體應該足夠使用。

容器成功啟動：

kubectl get pod
NAME     READY   STATUS      RESTARTS   AGE
stress   1/1     Running   0         7s

幾分鐘後，我們可以檢查其資源使用情況：

kubectl top pod stress
NAME     CPU(cores)   MEMORY(bytes)
stress   101m         131Mi

容器正常執行，消耗了 101m 的 CPU 和 131Mi 的記憶體，都在限制範圍內。

關於 resizePolicy 的說明

當我們啟用 InPlacePodVerticalScaling 功能閘道後，所有新建立的 Pod 都會自動為每個容器設定一個新欄位 resizePolicy。如果未明確設定，預設值為 restartPolicy: NotRequired：

containers:
- image: progrium/stress
  imagePullPolicy: Always
  name: stress
  resizePolicy:
  - resourceName: cpu
    restartPolicy: NotRequired
  - resourceName: memory
    restartPolicy: NotRequired

這是我在本文中測試的設定。我們也可以將其設為 restartPolicy: RestartContainer，這會導致在更新相關資源類別時重啟容器。

Pod 服務品質類別（QoS）的重要性

現在，讓我們嘗試增加容器的資源限制，看會發生什麼：

kubectl patch pod stress -p '{"spec" : { "containers" : [{"name" : "stress", "resources": { "limits": {"cpu":"300m","memory":"250M"}}}]}}'

糟糕！操作失敗了！我們收到以下錯誤：

The Pod "stress" is invalid: metadata: Invalid value: "Guaranteed": Pod QoS is immutable

這告訴我們一個重要的限制：雖然我們可以更改資源限制和請求的數值，但不能更改 Pod 的服務品質類別（QoS Class）。也就是說，請求和限制之間的關係必須保持一致：

  1. 如果 Pod 一開始是 Guaranteed 類別（請求等於限制），我們就不能單獨管理請求或限制
  2. 如果 Pod 一開始是 Burstable 類別（請求小於限制），我們就不能將請求設為等於限制

這是一個重要的發現，它顯著限制了原地資源調整的靈活性。在實際應用中，這意味著我們需要在 Pod 建立時就謹慎考慮其 QoS 類別。

在 Guaranteed QoS 下的資源調整

既然我們知道不能改變 Pod 的 QoS 類別，讓我們嘗試在保持 Guaranteed 類別的前提下調整資源。這意味著我們需要同時更新請求和限制，並保持它們相等：

kubectl patch pod stress -p '{"spec":{"containers":[{"name":"stress","resources":{"requests":{"cpu":"300m","memory":"250M"},"limits":{"cpu":"300m","memory":"250M"}}}]}}'

這次操作應該會成功，因為我們保持了 Guaranteed QoS 類別的完整性。容器將獲得更多的 CPU 和記憶體資源，而不需要重啟。

在 Burstable QoS 下的資源調整

讓我們再建立一個 Burstable QoS 類別的 Pod 來測試：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: burstable-stress
spec:
  containers:
  - image: progrium/stress
    args: ["--cpu", "1", "--vm", "1", "--vm-bytes", "128M", "--vm-hang", "3"]
    name: stress
    resources:
      requests:
        memory: 100M
        cpu: 50m
      limits:
        memory: 200M
        cpu: 150m

對於 Burstable Pod，我們可以調整資源請求和限制，只要保持請求小於限制：

kubectl patch pod burstable-stress -p '{"spec":{"containers":[{"name":"stress","resources":{"requests":{"cpu":"100m","memory":"150M"},"limits":{"cpu":"250m","memory":"300M"}}}]}}'

記憶體調整的特殊考量

雖然 CPU 資源可以相對容易地調整，但記憶體調整則需要特別注意。在我的測試中，我發現增加記憶體限制通常可以順利進行，但減少記憶體限制則可能導致問題，特別是當容器已經使用了超過新限制的記憶體時。

當我嘗試將記憶體限制從 250MB 減少到 200MB 時：

kubectl patch pod stress -p '{"spec":{"containers":[{"name":"stress","resources":{"requests":{"cpu":"300m","memory":"200M"},"limits":{"cpu":"300m","memory":"200M"}}}]}}'

如果容器當前使用的記憶體超過 200MB，這可能會導致 OOM（Out of Memory）錯誤，進而終止容器。這是一個重要的操作風險，在生產環境中需要謹慎處理。

實際應用考量與限制

經過我的測試和研究，以下是關於原地 Pod 資源調整功能的一些關鍵考量：

  1. QoS 類別不可變：一旦 Pod 建立，其 QoS 類別就不能更改，這限制了資源調整的靈活性
  2. 記憶體調整風險：降低記憶體限制可能導致容器被終止，需要謹慎操作
  3. Alpha 階段限制：作為 Alpha 功能，它尚未準備好用於生產環境，仍有許多未解決的問題
  4. 對工作負載類別的依賴：某些應用程式可能不會立即感知到資源限制的變化，需要特定機制來適應

替代方案與現有解決方法

在等待原地 Pod 資源調整功能成熟的同時，我們可以考慮以下替代方案：

  1. 使用 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：透過增加或減少 Pod 數量來應對負載變化
  2. 實施藍綠佈署或滾動更新：雖然會導致 Pod 重建，但這些方法已經成熟可靠
  3. 使用 Vertical Pod Autoscaler (VPA)：雖然會重啟 Pod，但它提供了自動化的垂直擴充套件能力
  4. 容器設計最佳化：設計能夠動態適應可用資源的應用程式

根據 Kubernetes 開發路線圖，原地 Pod 資源調整功能預計在 v1.32 版本中進一步發展。在此之前，開發團隊正在解決一系列技術挑戰，包括但不限於：

  1. 與 cgroup v2 的完全相容性
  2. 對各種容器執行時的支援改進
  3. 記憶體調整的安全機制
  4. 與其他 Kubernetes 功能的整合問題

作為一名長期關注容器技術的開發者，我認為原地 Pod 資源調整功能代表了 Kubernetes 資源管理的重要進步。雖然目前仍有侷限性，但它的出現顯示了社群朝著更靈活、更高效的容器資源管理方向發展的決心。

在生產環境中，我們仍需保持謹慎，等待這項功能達到 Beta 甚至 GA（正式發布）階段後再考慮採用。同時，持續關注 Kubernetes 社群的最新進展，參與討論和測試，也是我們作為技術從業者的責任。

原地 Pod 資源調整功能的發展歷程提醒我們，雲端原生技術的進步不僅需要創新的想法，還需要嚴格的測試和實際應用的檢驗。這正是 Kubernetes 社群一直以來的優勢所在 — 在推動技術邊界的同時，也確保每一項功能的穩定性和可靠性。

Kubernetes 資源動態調整：底層原理與實戰技巧

在管理 Kubernetes 叢集時，我們經常需要面對資源設定的挑戰。有時候，Pod 需要更多資源來應對突然增加的工作負載；而在低峰期，則可能希望釋放多餘資源給其他服務使用。過去，這類別調整往往需要重新佈署 Pod，造成服務中斷。但現在，Kubernetes 提供了動態調整 Pod 資源的能力，讓我們能夠在不中斷服務的情況下，靈活管理計算資源。

動態調整資源配額的實際操作

在我為金融科技公司最佳化微服務架構時，發現許多服務的資源設定常過高或過低，導致叢集資源利用率不佳。透過動態調整資源限制，我們可以在不重啟容器的情況下修改其資源配額，大幅提升了資源使用效率。

讓我們看如何使用 kubectl patch 命令來調整一個正在執行的 Pod 的資源設定：

kubectl patch pod stress -p '{"spec" : { "containers" : [{"name" : "stress", "resources": {"requests": {"cpu":"300m","memory": "250M"}, "limits": {"cpu":"300m","memory":"250M"}}}]}}'

這個命令將 stress Pod 的 CPU 和記憶體請求與限制都增加到了更高的值。執行後，系統會逐漸將額外的 CPU 時間分配給容器，而不需要重新啟動它。

當我們監控 Pod 的資源使用情況時（使用 kubectl top pod stress），會看到 CPU 使用率逐漸增加，直到達到新設定的限制。這種平滑過渡避免了服務中斷，是生產環境中的一大優勢。

揭開 cgroups 的神秘面紗

在多年的容器技術研究中，我總是喜歡深入瞭解表面現象背後的技術原理。Kubernetes 的資源限制實際上是透過 Linux 的 cgroups（控制群組）機制實作的。讓我們一探究竟。

使用 k3d 環境，我們可以輕鬆進入節點內部：

docker exec -it k3d-pod-resize-server-0 sh

進入節點後，首先需要找到目標容器的 ID：

ctr c ls | grep stress

這會顯示類別似以下的輸出：

a4ad15ff9c7a71a0f1c34cdce9d1ae9d18ebd4e7b01f3c92ee796e5180729460    docker.io/progrium/stress:latest    io.containerd.runc.v2

接著，我們查詢這個容器的 cgroup 資訊：

ctr c info a4ad15ff9c7a71a0f1c34cdce9d1ae9d18ebd4e7b01f3c92ee796e5180729460 | grep cgroup

從輸出中，我們可以找到 cgroup 的路徑，例如：

"destination": "/sys/fs/cgroup",
"type": "cgroup",
"source": "cgroup",
"cgroupsPath": "/kubepods/podaa80f5b5-d68b-4ab6-ac38-df493310068b/a4ad15ff9c7a71a0f1c34cdce9d1ae9d18ebd4e7b01f3c92ee796e5180729460",
"type": "cgroup"

這裡有兩個關鍵資訊：/sys/fs/cgroup 是所有 cgroup 定義的位置，而 cgroupsPath 則指向特定容器的限制設定。

由於這是單容器 Pod，我們可以直接檢視父資料夾中的 cgroup 設定：

cat /sys/fs/cgroup/kubepods/podaa80f5b5-d68b-4ab6-ac38-df493310068b/memory.max

輸出結果 249999360 正好是 250MB（以位元組為單位）。

同樣地，檢查 CPU 限制：

cat /sys/fs/cgroup/kubepods/podaa80f5b5-d68b-4ab6-ac38-df493310068b/cpu.max

輸出 30000 100000 也符合我們的預期。根據 RedHat 檔案說明，第一個數值 30000 表示在一個週期內（由第二個數值 100000 微秒定義）所有處理程式可以共同執行的時間配額。這正好對應到我們設定的 300m（0.3 核心）CPU 限制。

資源調整對排程的影響

在實際操作中，我常好奇：如果將資源請求調整到超過節點能提供的數量，Kubernetes 會如何反應？理論上，排程器應該會嘗試將 Pod 重新排程到有足夠資源的節點上。

首先，讓我們檢查節點的 CPU 能力：

kubectl get node -ojsonpath="{ .items[].status.allocatable.cpu } cpus"

得到結果 8 cpus，表示節點有 8 個 CPU 核心。

現在，嘗試請求 10 個 CPU：

kubectl patch pod stress -p '{"spec" : { "containers" : [{"name" : "stress", "resources": {"requests": {"cpu": "10"}, "limits": {"cpu":"10"}}}]}}'

有趣的是，雖然請求成功更新了，但 Pod 並沒有被重新排程或驅逐。這看似違反直覺，但查閱官方檔案後發現，資源動態調整不應該影響排程。相反，Pod 的狀態列位應該反映當前的調整請求是「不可行的」（Infeasible）：

kubectl get pod stress -ojsonpath="Current resources: { .status.containerStatuses[0].allocatedResources }. Resize is { .status.resize }"

輸出 Current resources: {"cpu":"300m","memory":"150M"}. Resize is Infeasible% 確認了這一點。

這種情況下，我們有一個不符合其規格的 Pod，這可能導致意外的可靠性問題。在生產環境中，我建議避免請求超過節點能力的資源，並定期檢查 Pod 的資源狀態。

減少資源設定的挑戰

增加資源通常很順利，但減少資源可能會面臨更多挑戰。讓我們嘗試將 CPU 時間調回較低的值：

kubectl patch pod stress -p '{"spec" : { "containers" : [{"name" : "stress", "resources": {"requests": {"cpu":"100m"}, "limits": {"cpu":"100m"}}}]}}'

執行後，kubectl top 命令顯示 Pod 的 CPU 使用率在幾秒內降至 100m，cgroup 設定也相應更新：

cat /sys/fs/cgroup/kubepods/podaa80f5b5-d68b-4ab6-ac38-df493310068b/cpu.max

輸出 10000 100000 符合預期的 100m CPU 限制。

同樣地，我們可以嘗試減少記憶體設定：

kubectl patch pod stress -p '{"spec" : { "containers" : [{"name" : "stress", "resources": {"requests": {"memory": "150M"}, "limits": {"memory":"150M"}}}]}}'

檢查 cgroup 設定：

cat /sys/fs/cgroup/kubepods/podaa80f5b5-d68b-4ab6-ac38-df493310068b/memory.max

輸出 149999616 顯示記憶體限制已成功更新為 150MB。

資源動態調整的實用策略

在我多年管理大型 Kubernetes 叢集的經驗中，發現動態資源調整可以應用於多種實用場景：

  1. 自動擴縮減：結合監控系統和自動化指令碼，根據工作負載自動調整 Pod 資源，實作真正的彈性計算。

  2. 問題診斷：當懷疑某服務受資源限制影響效能時，可以臨時增加資源進行測試，而不需重新佈署。

  3. 資源回收：識別過度設定的服務，逐步降低其資源限制，釋放寶貴的叢集資源。

  4. 平滑遷移：在節點維護前，逐步減少 Pod 資源請求，協助排程器更順利地重新分配工作負載。

使用注意事項與最佳實踐

在實施資源動態調整時，我建議遵循以下最佳實踐：

  • 漸進式調整：避免一次性大幅度變更資源設定，特別是在減少資源時。
  • 持續監控：密切關注應用效能指標，確保資源變更不會影響服務品質。
  • 建立基準：在調整前，先建立應用的效能基準，以便評估變更影響。
  • 自動化防護：實作自動檢測機制，在應用出現問題時能夠自動還原資源設定。
  • 檔案記錄：記錄所有資源調整操作及其影響，作為未來最佳化的參考。

Kubernetes 的資源動態調整功能為容器化應用的資源管理帶來了新的彈性。透過瞭解其運作原理和限制，我們可以更有效地最佳化叢集資源利用率，同時確保應用的穩定性和效能。在雲原生時代，這種靈活性是構建真正彈性系統的關鍵要素之一。

在實際操作過程中，我發現最重要的是平衡資源效率與應用穩定性。過度追求資源利用率可能導致服務中斷，而過度保守則會浪費寶貴的基礎設施資源。透過動態資源調整，結合適當的監控和自動化，我們可以在這兩者之間找到完美平衡點，實作真正的雲原生資源管理。

Kubernetes記憶體資源調整的迷思

在容器化世界中，能夠動態調整執行中容器的資源限制一直是維運人員的夢想。Kubernetes 1.27版本引入的in-place pod resize功能讓這個夢想部分成真，但在實際使用過程中，我發現記憶體資源的調整存在許多意想不到的陷阱。

在多個大型微服務架構專案中，我經常需要根據負載情況動態調整容器資源。最近在幫一家電商最佳化其Kubernetes平台時，發現了一些關於Pod記憶體調整的有趣行為，這些問題可能會導致嚴重的生產環境問題。

嘗試減少執行中容器的記憶體限制

首先，讓我們看當嘗試減少一個正在執行的容器記憶體限制時會發生什麼。

假設我們有一個名為stress的Pod，初始記憶體限制為150MB：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: stress
spec:
  containers:
  - image: progrium/stress
    args: ["--cpu", "1", "--vm", "1", "--vm-bytes", "128M", "--vm-hang", "3"]
    name: stress
    resources:
      requests:
        memory: 150M
        cpu: 100m
      limits:
        memory: 150M
        cpu: 100m

現在我嘗試將其記憶體限制降低到100MB，這應該會導致容器因OOM (Out of Memory)而被終止：

kubectl patch pod stress -p '{"spec" : { "containers" : [{"name" : "stress", "resources": {"requests": {"memory": "100M"}, "limits": {"memory":"100M"}}}]}}'

驗證一下資源是否已更新：

kubectl get pod stress -ojsonpath="{ .spec.containers[0].resources }"
{"limits":{"cpu":"100m","memory":"100M"},"requests":{"cpu":"100m","memory":"100M"}}

奇怪的是，Pod仍在執行：

kubectl get pod
NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
stress   1/1     Running   0          21m

檢視cgroup的記憶體限制檔案，真相揭曉：

cat /sys/fs/cgroup/kubepods/podaa80f5b5-d68b-4ab6-ac38-df493310068b/memory.max
149999616

cgroup的限制仍然是約150MB！雖然Kubernetes API接受了我們的記憶體限制修改請求，但實際上底層的cgroup設定並未更新。

記憶體資源不可壓縮的本質

這個行為背後有合理的邏輯 - 記憶體是不可壓縮的資源。當程式已經分配了一定量的記憶體，強行減少其可用記憶體可能導致嚴重的資料損壞和不可預測的行為。Kubernetes在這裡採取了保守策略，防止執行中的容器突然失去已經使用的記憶體。

然而，這帶來一個潛在問題：Pod的規格(spec)和實際執行狀態不一致，可能會讓維運人員困惑，尤其是在排查記憶體相關問題時。

使用resizePolicy允許容器重啟

如果我們確實需要減少容器的記憶體限制，可以使用resizePolicy來指定在資源變更時允許容器重啟。讓我們建立一個新的Pod來測試：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: restart
spec:
  containers:
  - image: progrium/stress
    args: ["--cpu", "1", "--vm", "1", "--vm-bytes", "128M", "--vm-hang", "3"]
    name: restart
    resizePolicy:
      - resourceName: cpu
        restartPolicy: NotRequired
      - resourceName: memory
        restartPolicy: RestartContainer
    resources:
      requests:
        memory: 150M
        cpu: 100m
      limits:
        memory: 150M
        cpu: 100m

現在嘗試減少記憶體限制：

kubectl patch pod restart -p '{"spec" : { "containers" : [{"name" : "restart", "resources": {"requests": {"memory": "100m"}, "limits": {"memory":"100m"}}}]}}'

檢查調整狀態：

kubectl get pod restart -ojsonpath="{ .status.resize }"
InProgress

這次Pod開始重啟容器，並如預期地因記憶體不足而當機：

Normal   Created    21s (x5 over 2m14s)  kubelet            Created container restart
Warning  Failed     21s (x4 over 71s)    kubelet            Error: failed to create containerd task: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: container init was OOM-killed (memory limit too low?): unknown

有趣的是，即使在這種情況下，cgroup的限制值似乎也沒有更新，但容器確實被OOM-killed了。這可能是因為新的記憶體限制在容器重啟時被應用，但cgroup視覺化工具未及時更新。

嘗試增加記憶體來拯救OOM容器

接下來探討另一個常見場景：當容器因記憶體不足而不斷重啟時，我們能否透過增加記憶體限制來拯救它？

建立一個初始就記憶體不足的Pod：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: hungry
spec:
  containers:
  - image: progrium/stress
    args: ["--cpu", "1", "--vm", "1", "--vm-bytes", "128M", "--vm-hang", "3"]
    name: stress
    resources:
      requests:
        memory: 100M
      limits:
        memory: 100M

果然，這個Pod立即因OOM而當機：

kubectl get pod hungry
NAME     READY   STATUS      RESTARTS     AGE
hungry   0/1     OOMKilled   1 (5s ago)   8s

嘗試透過增加記憶體來拯救它：

kubectl patch pod hungry -p '{"spec" : { "containers" : [{"name" : "stress", "resources": {"requests": {"memory": "200M"}, "limits": {"memory":"200M"}}}]}}'

雖然API顯示更新成功：

kubectl get pod hungry -ojsonpath="{ .spec.containers[0].resources }"
{"limits":{"memory":"200M"},"requests":{"memory":"200M"}}

但Pod仍然不斷當機：

kubectl get pod hungry
NAME     READY   STATUS      RESTARTS      AGE
hungry   0/1     OOMKilled   4 (33s ago)   60s

檢查cgroup設定，發現真正的原因：

cat /sys/fs/cgroup/kubepods/burstable/pod708b8195-0ca0-45e0-9f2b-015f679c98da/memory.max
99999744

記憶體限制實際上沒有被更新！這個行為令人費解，因為直覺上增加記憶體限制應該是一個安全的操作，不會導致資料損壞。

解決方案與最佳實踐

根據我的經驗，以下是處理Kubernetes記憶體資源調整的幾點建議：

  1. 使用適當的resizePolicy：對於記憶體這類別不可壓縮資源，明確設定restartPolicy: RestartContainer以表明資源變更需要重啟容器。

  2. 考慮使用Deployment而非直接管理Pod：Deployment控制器提供更優雅的更新機制。當需要調整資源時，更新Deployment的範本，讓它按照滾動更新策略逐步替換Pod。

  3. 監控資源變更事件：實作監控以捕捉資源變更請求和實際應用之間的差異，避免維運誤解。

  4. 在非關鍵路徑上測試：在將in-place resize功能應用到生產環境前，在非關鍵服務上充分測試其行為。

  5. 記憶體緩衝區：始終為容器預留足夠的記憶體緩衝區，避免接近限制值執行，這樣即使動態調整失敗也不會立即影響服務。

深入理解in-place resize的侷限性

Kubernetes的in-place resize功能雖然有用，但理解其侷限性非常重要。根據我研究Kubernetes Enhancement Proposal (KEP)檔案，這些行為部分是設計決策，部分可能是實作限制。

特別是對於記憶體，Kubernetes採取了保守策略：

  • 減少記憶體限制可能被接受但不會實際應用到執行中的容器
  • 增加記憶體限制在某些情況下也不會立即生效

這些限制提醒我們，雖然動態資源調整很有吸引力，但在設計系統時不應過度依賴它。相反，應該：

  1. 精確估計初始資源需求
  2. 實施適當的水平擴充套件策略
  3. 設計應用程式以優雅處理資源限制
  4. 考慮使用Vertical Pod Autoscaler等工具進行自動化資源調整

記憶體資源調整

隨著Kubernetes不斷發展，我預期in-place resize功能會更加完善。未來版本可能會增加更清晰的API來表明哪些資源變更可以安全地應用，哪些需要容器重啟。

同時，更好的檔案和警告機制將幫助管理員理解資源調整請求的實際效果，避免設定與實際狀態不一致的問題。

在我參與的幾個Kubernetes社群討論中，這個問題已經引起關注，相信在未來的版本中會有所改進。

理解Kubernetes的這些細微行為對於構建可靠的容器化應用至關重要。雖然我們有時會遇到這樣的限制和陷阱，但透過深入理解底層機制，我們可以設計出更加健壯的系統，充分利用Kubernetes的強大能力。

Kubernetes Pod 資源動態調整：現實與理想的差距

在容器化應用的世界中，資源管理一直是個讓維運團隊頭痛的問題。長期以來，Kubernetes 使用者都渴望能夠在不中斷服務的情況下調整 Pod 的資源設定。這項被稱為「In-place Pod Resizing」的功能終於在 v1.27 版本以 Alpha 形式登場，但在實際使用過程中，我發現它仍存在許多值得討論的技術限制與挑戰。

動態資源調整：期待與現實

我第一次聽說 Kubernetes 將支援即時 Pod 資源調整時，確實感到興奮。這意味著我們可能不再需要透過刪除並重建 Pod 的方式來調整資源設定，大幅降低服務中斷的風險。然而，經過一段時間的實際使用與測試，我發現實際情況與理想存在相當大的差距。

在 Kubernetes 的世界中，資源規劃向來是個難題。最初設計時，Pod 的資源設定（CPU、記憶體）一經設定就無法更改，除非重建。這種設計在動態工作負載的環境下顯得相當僵化，尤其當你面對的是需要快速擴充套件或縮減的應用時。

當前功能的主要缺陷

經過一系列的測試後，我發現這項 Alpha 功能目前存在幾個明顯的問題：

記憶體資源無法有效縮減

在實際操作中，我嘗試將 Pod 的記憶體設定降低，結果發現系統並不允許將記憶體設定縮減至低於當前實際使用量。更令人困擾的是，系統對此沒有任何明確的提示或警告。這導致管理員可能會認為調整操作已成功執行，但實際上並未生效。

舉個例子，當我嘗試將一個使用了 2GB 實際記憶體的 Pod 設定從 4GB 降低到 1GB 時，操作看似成功，但實際上 Pod 的記憶體限制仍維持在約 2GB 左右。這種隱形的行為會導致資源管理的混亂。

超額設定資源不會觸發 Pod 驅逐

更讓人意外的是，當我嘗試分配超過節點可用資源的設定時，系統並不會觸發 Pod 驅逐機制。這意味著你可能會為 Pod 設定比節點本身還要多的資源，而系統卻不會提出任何異議。

在一次測試中，我有意將一個 Pod 的 CPU 請求量設為超過節點總容量的 150%，預期系統會拒絕這項操作或至少驅逐 Pod 到更合適的節點。然而，操作竟然「成功」了，但 Pod 實際能使用的資源仍受限於節點的實際容量。

無法即時救援記憶體不足的 Pod

第三個也是最令人失望的問題是，當 Pod 因記憶體不足而被 OOMKilled (Out of Memory Killed) 時，無法透過即時增加記憶體來拯救它。在傳統的思維中，當應用需要更多資源時，我們應該能夠即時增加設定以避免服務中斷。

但在實際測試中，一旦 Pod 開始經歷記憶體壓力，嘗試增加其記憶體設定往往為時已晚。系統在處理記憶體不足的行為上顯得相當被動，而非主動預防。

為何這些問題至關重要

這些限制不僅是技術上的不便，更直接影響到 Kubernetes 在生產環境中的實用性和可靠性：

  1. 維運效率降低：當資源調整行為不符合預期時，維運團隊需要花費額外時間來追蹤和解決問題。

  2. 資源利用率下降：無法有效縮減資源會導致資源浪費，特別是在大型叢集中，這種浪費會被放大。

  3. 系統穩定性風險：當系統允許超額設定資源而不觸發適當的驅逐機制時，可能導致節點壓力過大，影響整體叢集穩定性。

實務經驗與解決方案

在我管理的一個生產環境中，我們不得不採取一些變通方案來應對這些限制：

採用預測性伸縮策略

我們建立了一套根據歷史使用模式的預測性伸縮策略，而非依賴即時調整。這意味著在資源需求高峰前主動調整 Pod 資源，而非等到問題發生時才反應。

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: predictive-scaling-example
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-application
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  behavior:
    scaleUp:
      stabilizationWindowSeconds: 60
      policies:
      - type: Percent
        value: 100
        periodSeconds: 60

這個設定讓我們的 HPA 能夠更快速地回應資源壓力，同時設定了合理的穩定視窗以避免資源波動。

實施資源使用監控與警示

我們強化了監控系統，特別關注 Pod 的實際資源使用情況，並設定了多級別警示：

  • 當 Pod 記憶體使用達到限制的 75% 時發出警告
  • 當使用達到 85% 時觸發更高階別的警示
  • 當多個 Pod 同時面臨資源壓力時，自動通知專門團隊介入

這種多層次的監控策略使我們能夠在問題惡化前主動干預。

定期資源稽核

我們實施了定期的資源稽核流程，使用自定義指令碼來分析 Pod 的資源使用模式，找出長期過度設定或設定不足的情況：

# 簡化的資源稽核指令碼範例
import kubernetes
import time
import statistics

def analyze_pod_resource_usage(namespace, pod_name, days=7):
    # 連線到 Kubernetes API
    kubernetes.config.load_kube_config()
    v1 = kubernetes.client.CoreV1Api()
    
    # 取得 Pod 設定的資源限制
    pod = v1.read_namespaced_pod(name=pod_name, namespace=namespace)
    container = pod.spec.containers[0]
    cpu_limit = container.resources.limits.get('cpu')
    memory_limit = container.resources.limits.get('memory')
    
    # 從監控系統取得實際使用資料
    # 此處略去實際監控系統的整合程式碼
    
    # 分析資料並提出建議
    if avg_cpu_usage < cpu_limit * 0.5:
        print(f"Pod {pod_name} CPU 設定過高，建議降低到 {avg_cpu_usage * 1.5}")
    
    if max_memory_usage < memory_limit * 0.7:
        print(f"Pod {pod_name} 記憶體設定過高，建議降低到 {max_memory_usage * 1.3}")

這種定期稽核讓我們能夠在長期趨勢的基礎上做出更明智的資源設定決策。

Beta 版本的期待

雖然當前的 Alpha 版本存在諸多限制，但我仍然對這項功能的未來持樂觀態度。根據社群的討論，Kubernetes 開發團隊已經意識到這些問題，並計劃在未來的版本中加以改進。

我期待在 v1.32 Beta 版本中看到的改進：

  • 更透明的記憶體調整機制，包括明確的錯誤提示
  • 人工智慧的資源超額設定處理，能正確觸發 Pod 驅逐
  • 主動的 OOM 防護機制，允許在警示階段即時增加資源

實用建議

在等待官方解決方案的同時，我建議 Kubernetes 管理員採取以下策略：

  1. 保守設定初始資源：在佈署新應用時，先進行充分的負載測試，找出真實的資源需求。

  2. 實施多層次監控：不僅監控 Pod 的資源使用，也要監控節點層級的資源壓力。

  3. 建立資源管理流程：定期審查資源設定，並建立明確的流程來處理資源調整請求。

  4. 持續關注社群動態：Kubernetes 的發展非常迅速，定期關注官方公告和社群討論以取得最新進展。

容器化技術的發展從來都不是一蹴而就的，每項新功能都需要經過長時間的打磨才能趨於完善。動態 Pod 資源調整功能雖然目前仍有諸多限制，但它代表了 Kubernetes 朝著更靈活、更高效資源管理方向的重要一步。

在技術成熟之前，我們需要的是耐心和創造性的解決方案。隨著越來越多的使用者測試並反饋，我相信這項功能最終會成為 Kubernetes 資源管理的一個重要里程碑。畢竟，Kubernetes 的強大之處不僅在於它的技術實作，更在於它活躍的社群和持續改進的精神。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。