第23章 オーバーコミット

Fluentd ロガーが多数のログを処理できない場合、メモリーの使用量を減らし、データ損失を防ぐためにファイルバッファリングに切り換える必要があります。

Fluentd buffer_chunk_limit は、デフォルト値が 8m の環境変数 BUFFER_SIZE_LIMIT によって決定されます。出力ごとのファイルのバッファーサイズは、デフォルト値が 256Mi の環境変数 FILE_BUFFER_LIMIT によって決定されます。永続的なボリュームサイズは、FILE_BUFFER_LIMIT に出力を乗算した結果よりも大きくなければなりません。

Fluentd および Mux Pod では、永続ボリューム /var/lib/fluentd は PVC または hostmount などによって作成される必要があります。その領域はファイルバッファーに使用されます。

buffer_type および buffer_path は、以下のように Fluentd 設定ファイルで設定されます。

$ egrep "buffer_type|buffer_path" *.conf
output-es-config.conf:
  buffer_type file
  buffer_path `/var/lib/fluentd/buffer-output-es-config`
output-es-ops-config.conf:
  buffer_type file
  buffer_path `/var/lib/fluentd/buffer-output-es-ops-config`
filter-pre-mux-client.conf:
  buffer_type file
  buffer_path `/var/lib/fluentd/buffer-mux-client`

The Fluentd buffer_queue_limit is 32.

コンテナーには要求する CPU の量が保証され、さらにコンテナーで指定される任意の制限までノードで利用可能な CPU を消費できます。複数のコンテナーが追加の CPU の使用を試行する場合、CPU 時間が各コンテナーで要求される CPU の量に基づいて分配されます。

たとえば、あるコンテナーが 500m の CPU 時間を要求し、別のコンテナーが 250m の CPU 時間を要求した場合、ノードで利用可能な追加の CPU 時間は 2:1 の比率でコンテナー間で分配されます。コンテナーが制限を指定している場合、指定した制限を超えて CPU を使用しないようにスロットリングされます。

CPU 要求は、Linux カーネルの CFS 共有サポートを使用して実施されます。デフォルトで、CPU 制限は、Linux カーネルの CFS クォータサポートを使用して 100ms の測定間隔で 実施されます。ただし、これは無効にすることができます。

A container is guaranteed the amount of memory it requests. A container may use more memory than requested, but once it exceeds its requested amount, it could be killed in a low memory situation on the node.

If a container uses less memory than requested, it will not be killed unless system tasks or daemons need more memory than was accounted for in the node’s resource reservation. If a container specifies a limit on memory, it is immediately killed if it exceeds the limit amount.

experimental-qos-reserved パラメーターを使用して、特定の QoS レベルの Pod で予約されるメモリーのパーセンテージを指定することができます。この機能は、最も低い OoS クラスの Pod が高い QoS クラスの Pod で要求されるリソースを使用できないようにするために要求されたリソースの予約を試行します。

高い QOS レベル用にリソースを予約することで、リソース制限を持たない Pod が高い QoS レベルの Pod で要求されるリソースを侵害しないようにできます。

To configure experimental-qos-reserved, edit the /etc/origin/node/node-config.yaml file for the node.

kubeletArguments:
  cgroups-per-qos:
  - true
  cgroup-driver:
  - 'systemd'
  cgroup-root:
  - '/'
  experimental-qos-reserved: 1
  - 'memory=50%'

OpenShift Container Platform は、以下のように experimental-qos-reserved パラメーターを使用します。

Nodes by default enforce specified CPU limits using the CPU CFS quota support in the Linux kernel. If you do not want to enforce CPU limits on the node, you can disable its enforcement by modifying the node configuration file (the node-config.yaml file) to include the following:

kubeletArguments:
  cpu-cfs-quota:
    - "false"

CPU 制限の実施が無効にされる場合、それがノードに与える影響を理解しておくことが重要になります。

スケジューラー は、Pod 要求に基づいてノード上のすべての Pod に十分なリソースがあることを確認します。これは、ノード上のコンテナーの要求の合計がノード容量を上回らないことを確認します。これには、ノードで起動されたすべてのコンテナーが含まれますが、クラスターの範囲外で起動されたコンテナーやプロセスは含まれません。

ノード容量の一部を予約して、クラスターが機能できるようノードで実行する必要のあるシステムデーモン用に確保することが推奨されます (sshd、docker など)。とくに、メモリーなどの圧縮できないリソースのリソース予約を行うことが推奨されます。

Pod 以外のプロセスのリソースを明示的に予約する必要がある場合、以下の 2 つの方法でこれを実行できます。

ノードが起動すると、メモリー管理用のカーネルの調整可能なフラグが適切に設定されます。カーネルは、物理メモリーが不足しない限り、メモリーの割り当てに失敗するこはありません。

この動作を確認するために、ノードはカーネルに対し、常にメモリーのオーバーコミットを実行するように指示します。

$ sysctl -w vm.overcommit_memory=1

また、ノードはカーネルに対し、メモリーが不足する状況でもパニックにならないように指示します。その代わりに、カーネルの OOM killer は優先順位に基づいてプロセスを強制終了します。

$ sysctl -w vm.panic_on_oom=0

You can disable swap by default on your nodes in order to preserve quality of service guarantees. Otherwise, physical resources on a node can oversubscribe, affecting the resource guarantees the Kubernetes scheduler makes during pod placement.

For example, if two guaranteed pods have reached their memory limit, each container could start using swap memory. Eventually, if there is not enough swap space, processes in the pods can be terminated due to the system being oversubscribed.

To disable swap:

$ swapoff -a

Failing to disable swap results in nodes not recognizing that they are experiencing MemoryPressure, resulting in pods not receiving the memory they made in their scheduling request. As a result, additional pods are placed on the node to further increase memory pressure, ultimately increasing your risk of experiencing a system out of memory (OOM) event.