4.5. 自定义调整规格

Operator 的自定义资源 (CR) 包含两个主要部分。第一部分是 profile:，这是 TuneD 配置集及其名称的列表。第二部分是 recommend:，用来定义配置集选择逻辑。

多个自定义调优规格可以共存，作为 Operator 命名空间中的多个 CR。Operator 会检测到是否存在新 CR 或删除了旧 CR。所有现有的自定义性能优化设置都会合并，同时更新容器化 TuneD 守护进程的适当对象。

管理状态

通过调整默认的 Tuned CR 来设置 Operator Management 状态。默认情况下，Operator 处于 Managed 状态，默认的 Tuned CR 中没有 spec.managementState 字段。Operator Management 状态的有效值如下：

配置集数据

profile: 部分列出了 TuneD 配置集及其名称。

profile:
- name: tuned_profile_1
  data: |
    # TuneD profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_1 profile

    [sysctl]
    net.ipv4.ip_forward=1
    # ... other sysctl's or other TuneD daemon plugins supported by the containerized TuneD

# ...

- name: tuned_profile_n
  data: |
    # TuneD profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_n profile

    # tuned_profile_n profile settings

profile:
- name: tuned_profile_1
  data: |
    # TuneD profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_1 profile

    [sysctl]
    net.ipv4.ip_forward=1
    # ... other sysctl's or other TuneD daemon plugins supported by the containerized TuneD

# ...

- name: tuned_profile_n
  data: |
    # TuneD profile specification
    [main]
    summary=Description of tuned_profile_n profile

    # tuned_profile_n profile settings

建议的配置集

profile: 选择逻辑通过 CR 的 recommend: 部分来定义。recommend: 部分是根据选择标准推荐配置集的项目列表。

recommend:
<recommend-item-1>
# ...
<recommend-item-n>

recommend:
<recommend-item-1>
# ...
<recommend-item-n>

列表中的独立项：

- machineConfigLabels: 
    <mcLabels> 
  match: 
    <match> 
  priority: <priority> 
  profile: <tuned_profile_name> 
  operand: 
    debug: <bool> 

- machineConfigLabels: 

    <mcLabels> 

  match: 

    <match> 

  priority: <priority> 

  profile: <tuned_profile_name> 

  operand: 

    debug: <bool> 

<match> 是一个递归定义的可选数组，如下所示：

- label: <label_name> 
  value: <label_value> 
  type: <label_type> 
    <match> 

- label: <label_name> 

  value: <label_value> 

  type: <label_type> 

    <match> 

如果不省略 <match>，则所有嵌套的 <match> 部分也必须评估为 true。否则会假定 false，并且不会应用或建议具有对应 <match> 部分的配置集。因此，嵌套（子级 <match> 部分）会以逻辑 AND 运算来运作。反之，如果匹配 <match> 列表中任何一项，整个 <match> 列表评估为 true。因此，该列表以逻辑 OR 运算来运作。

如果定义 了 machineConfigLabels，基于机器配置池的匹配会对给定的 recommend: 列表项打开。<mcLabels> 指定机器配置标签。机器配置会自动创建，以在配置集 <tuned_profile_name> 中应用主机设置，如内核引导参数。这包括使用与 <mcLabels> 匹配的机器配置选择器查找所有机器配置池，并在分配了找到的机器配置池的所有节点上设置配置集 <tuned_profile_name>。要针对同时具有 master 和 worker 角色的节点，您必须使用 master 角色。

列表项 match 和 machineConfigLabels 由逻辑 OR 操作符连接。match 项首先以短电路方式评估。因此，如果它被评估为 true，则不考虑 MachineConfigLabels 项。

- match:
  - label: tuned.openshift.io/elasticsearch
    match:
    - label: node-role.kubernetes.io/master
    - label: node-role.kubernetes.io/infra
    type: pod
  priority: 10
  profile: openshift-control-plane-es
- match:
  - label: node-role.kubernetes.io/master
  - label: node-role.kubernetes.io/infra
  priority: 20
  profile: openshift-control-plane
- priority: 30
  profile: openshift-node

- match:
  - label: tuned.openshift.io/elasticsearch
    match:
    - label: node-role.kubernetes.io/master
    - label: node-role.kubernetes.io/infra
    type: pod
  priority: 10
  profile: openshift-control-plane-es
- match:
  - label: node-role.kubernetes.io/master
  - label: node-role.kubernetes.io/infra
  priority: 20
  profile: openshift-control-plane
- priority: 30
  profile: openshift-node

根据配置集优先级，以上 CR 针对容器化 TuneD 守护进程转换为 recommend.conf 文件。优先级最高 (10) 的配置集是 openshift-control-plane-es，因此会首先考虑它。在给定节点上运行的容器化 TuneD 守护进程会查看同一节点上是否在运行设有 tuned.openshift.io/elasticsearch 标签的 pod。如果没有，则整个 <match> 部分评估为 false。如果存在具有该标签的 pod，为了让 <match> 部分评估为 true，节点标签也需要是 node-role.kubernetes.io/master 或 node-role.kubernetes.io/infra。

如果这些标签对优先级为 10 的配置集而言匹配，则应用 openshift-control-plane-es 配置集，并且不考虑其他配置集。如果节点/pod 标签组合不匹配，则考虑优先级第二高的配置集 (openshift-control-plane)。如果容器化 TuneD Pod 在具有标签 node-role.kubernetes.io/master 或 node-role.kubernetes.io/infra 的节点上运行，则应用此配置集。

最后，配置集 openshift-node 的优先级最低 (30)。它没有 <match> 部分，因此始终匹配。如果给定节点上不匹配任何优先级更高的配置集，它会作为一个适用于所有节点的配置集来设置 openshift-node 配置集。

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apiVersion: tuned.openshift.io/v1
kind: Tuned
metadata:
  name: openshift-node-custom
  namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
spec:
  profile:
  - data: |
      [main]
      summary=Custom OpenShift node profile with an additional kernel parameter
      include=openshift-node
      [bootloader]
      cmdline_openshift_node_custom=+skew_tick=1
    name: openshift-node-custom

  recommend:
  - machineConfigLabels:
      machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-custom"
    priority: 20
    profile: openshift-node-custom

apiVersion: tuned.openshift.io/v1
kind: Tuned
metadata:
  name: openshift-node-custom
  namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator
spec:
  profile:
  - data: |
      [main]
      summary=Custom OpenShift node profile with an additional kernel parameter
      include=openshift-node
      [bootloader]
      cmdline_openshift_node_custom=+skew_tick=1
    name: openshift-node-custom

  recommend:
  - machineConfigLabels:
      machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-custom"
    priority: 20
    profile: openshift-node-custom

为尽量减少节点的重新引导情况，为目标节点添加机器配置池将匹配的节点选择器标签，然后创建上述 Tuned CR，最后创建自定义机器配置池。