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第 15 章 使用性能配置集调整节点以实现低延迟

使用集群性能配置集调整节点以实现低延迟。您可以限制 infra 和应用程序容器的 CPU，配置巨页、Hyper-Threading，并为对延迟敏感的进程配置 CPU 分区。

15.1. 创建性能配置集
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您可以使用 Performance Profile Creator (PPC) 工具创建集群性能配置集。PPC 是 Node Tuning Operator 的功能。

PPC 将有关集群的信息与用户提供的配置相结合，以生成适合您的硬件、拓扑和用例的性能配置集。

注意

性能配置集只适用于集群直接访问底层硬件资源的裸机环境。您可以为单节点 OpenShift 和多节点集群配置性能配置集。

以下是在集群中创建和应用性能配置集的高级工作流：

  • 为您要使用性能配置为目标的节点创建机器配置池 (MCP)。在单节点 OpenShift 集群中，您必须使用 master MCP，因为集群中只有一个节点。
  • 使用 must-gather 命令收集有关集群的信息。

  • 使用 PPC 工具使用以下方法之一创建性能配置集：

    • 使用 Podman 运行 PPC 工具。
    • 使用 wrapper 脚本运行 PPC 工具。
  • 为您的用例配置性能配置集，并将性能配置集应用到集群。

15.1.1. 关于性能配置集创建器
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Performance Profile Creator (PPC) 是一个命令行工具，由 Node Tuning Operator 提供，它可帮助您为集群创建性能配置集。

最初，您可以使用 PPC 工具处理 must-gather 数据来显示集群的关键性能配置，包括以下信息：

  • 使用分配的 CPU ID 进行 NUMA 单元分区
  • 超线程节点配置

您可以使用这些信息来帮助配置性能配置集。

运行 PPC

为 PPC 工具指定性能配置参数，以生成适合您的硬件、拓扑和用例的推荐性能配置集。

您可以使用以下方法之一运行 PPC：

  • 使用 Podman 运行 PPC
  • 使用 wrapper 脚本运行 PPC
注意

使用 wrapper 脚本将一些更精细的 Podman 任务抽象到可执行脚本中。例如，wrapper 脚本处理诸如拉取和运行所需容器镜像、将目录挂载到容器等任务，并通过 Podman 直接向容器提供参数。两种方法都获得相同的结果。

15.1.2. 为性能调整创建机器配置池到目标节点
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对于多节点集群，您可以定义机器配置池 (MCP) 来识别您要使用性能配置集配置的目标节点。

在单节点 OpenShift 集群中，您必须使用 master MCP，因为集群中只有一个节点。您不需要为单节点 OpenShift 集群创建单独的 MCP。

先决条件

  • 有 cluster-admin 角色访问权限。
  • 已安装 OpenShift CLI（oc）。

流程

  1. 运行以下命令为配置标记目标节点： 

    $ oc label node <node_name> node-role.kubernetes.io/worker-cnf=""
    1
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    1
    将 <node_name> 替换为节点的名称。本例应用 worker-cnf 标签。

  2. 创建包含目标节点的 MachineConfigPool 资源：

    1. 创建定义 MachineConfigPool 资源的 YAML 文件：

      mcp-worker-cnf.yaml 文件示例

      apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1
kind: MachineConfigPool
metadata:
  name: worker-cnf
      1 
      
  labels:
    machineconfiguration.openshift.io/role: worker-cnf
      2 
      
spec:
  machineConfigSelector:
    matchExpressions:
      - {
           key: machineconfiguration.openshift.io/role,
           operator: In,
           values: [worker, worker-cnf],
        }
  paused: false
  nodeSelector:
    matchLabels:
      node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
      3
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      1
      为 MachineConfigPool 资源指定一个名称。
      2
      为机器配置池指定唯一标签。
      3
      使用您定义的目标标签指定节点。

    2. 运行以下命令来应用 MachineConfigPool 资源： 

      $ oc apply -f mcp-worker-cnf.yaml
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      输出示例

      machineconfigpool.machineconfiguration.openshift.io/worker-cnf created
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验证

  • 运行以下命令，检查集群中的机器配置池： 

    $ oc get mcp
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    输出示例

    NAME         CONFIG                                                 UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
master       rendered-master-58433c7c3c1b4ed5ffef95234d451490       True      False      False      3              3                   3                     0                      6h46m
worker       rendered-worker-168f52b168f151e4f853259729b6azc4       True      False      False      2              2                   2                     0                      6h46m
worker-cnf   rendered-worker-cnf-168f52b168f151e4f853259729b6azc4   True      False      False      1              1                   1                     0                      73s
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15.1.3. 为 PPC 收集集群数据
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Performance Profile Creator（PPC）工具需要 must-gather 数据。作为集群管理员，运行 must-gather 命令来捕获集群的信息。

先决条件

  • 使用具有 cluster-admin 角色的用户访问集群。
  • 已安装 OpenShift CLI（oc）。
  • 您识别要使用性能配置集配置的目标 MCP。

流程

  1. 进入存储 must-gather 数据的目录。

  2. 运行以下命令来收集集群信息： 

    $ oc adm must-gather
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    该命令在本地目录中创建带有 must-gather 数据的文件夹，其命名格式类似如下：must-gather.local.1971646453781853027。

  3. 可选：从 must-gather 目录创建一个压缩文件： 

    $ tar cvaf must-gather.tar.gz <must_gather_folder>
    1
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    1
    使用 must-gather 数据文件夹的名称替换。
    注意

    如果您正在运行性能配置集 Creator wrapper 脚本，则需要压缩输出。

15.1.4. 使用 Podman 运行 Performance Profile Creator
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作为集群管理员，您可以使用带有 Performance Profile Creator (PPC) 的 Podman 来创建性能配置集。

有关 PPC 参数的更多信息，请参阅 "Performance Profile Creator 参数" 部分。

重要

PPC 使用集群中的 must-gather 数据来创建性能配置集。如果您对集群进行任何更改，如重新标记针对性能配置的节点，则必须在再次运行 PPC 前重新创建 must-gather 数据。

先决条件

  • 使用具有 cluster-admin 角色的用户访问集群。
  • 在裸机硬件上安装的集群。
  • 已安装 podman 和 OpenShift CLI (oc)。
  • 访问 Node Tuning Operator 镜像。
  • 您识别包含用于配置的目标节点的机器配置池。
  • 您可以访问集群的 must-gather 数据。

流程

  1. 运行以下命令检查机器配置池： 

    $ oc get mcp
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    输出示例

    NAME         CONFIG                                                 UPDATED   UPDATING   DEGRADED   MACHINECOUNT   READYMACHINECOUNT   UPDATEDMACHINECOUNT   DEGRADEDMACHINECOUNT   AGE
master       rendered-master-58433c8c3c0b4ed5feef95434d455490       True      False      False      3              3                   3                     0                      8h
worker       rendered-worker-668f56a164f151e4a853229729b6adc4       True      False      False      2              2                   2                     0                      8h
worker-cnf   rendered-worker-cnf-668f56a164f151e4a853229729b6adc4   True      False      False      1              1                   1                     0                      79m
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  2. 运行以下命令，使用 Podman 向 registry.redhat.io 进行身份验证： 

    $ podman login registry.redhat.io
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    Username: <user_name>
Password: <password>
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  3. 可选：运行以下命令来显示 PPC 工具的帮助信息： 

    $ podman run --rm --entrypoint performance-profile-creator registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.16 -h
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    输出示例

    A tool that automates creation of Performance Profiles

Usage:
  performance-profile-creator [flags]

Flags:
      --disable-ht                        Disable Hyperthreading
      --enable-hardware-tuning            Enable setting maximum cpu frequencies
  -h, --help                              help for performance-profile-creator
      --info string                       Show cluster information; requires --must-gather-dir-path, ignore the other arguments. [Valid values: log, json] (default "log")
      --mcp-name string                   MCP name corresponding to the target machines (required)
      --must-gather-dir-path string       Must gather directory path (default "must-gather")
      --offlined-cpu-count int            Number of offlined CPUs
      --per-pod-power-management          Enable Per Pod Power Management
      --power-consumption-mode string     The power consumption mode.  [Valid values: default, low-latency, ultra-low-latency] (default "default")
      --profile-name string               Name of the performance profile to be created (default "performance")
      --reserved-cpu-count int            Number of reserved CPUs (required)
      --rt-kernel                         Enable Real Time Kernel (required)
      --split-reserved-cpus-across-numa   Split the Reserved CPUs across NUMA nodes
      --topology-manager-policy string    Kubelet Topology Manager Policy of the performance profile to be created. [Valid values: single-numa-node, best-effort, restricted] (default "restricted")
      --user-level-networking             Run with User level Networking(DPDK) enabled
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  4. 要显示集群的信息，请运行以下命令使用 log 参数运行 PPC 工具： 

    $ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v <path_to_must_gather>:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.16 --info log --must-gather-dir-path /must-gather
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    • --entrypoint performance-profile-creator 将性能配置集创建者定义为 podman 的新入口点。

    • -v <path_to_must_gather> 指定到以下组件之一的路径：

      • 包含 must-gather 数据的目录。
      • 包含 must-gather 解压缩的 .tar 文件的现有目录。

    • --info log 指定输出格式的值。

      输出示例

      level=info msg="Cluster info:"
level=info msg="MCP 'master' nodes:"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker' nodes:"
level=info msg="Node: host.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg="Node: host1.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker-cnf' nodes:"
level=info msg="Node: host2.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
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  5. 运行以下命令来创建性能配置集。这个示例使用示例 PPC 参数和值： 

    $ podman run --entrypoint performance-profile-creator -v <path_to_must_gather>:/must-gather:z registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.16 --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=1 --rt-kernel=true --split-reserved-cpus-across-numa=false --must-gather-dir-path /must-gather --power-consumption-mode=ultra-low-latency --offlined-cpu-count=1 > my-performance-profile.yaml
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    • -v <path_to_must_gather> 指定到以下组件之一的路径：

      • 包含 must-gather 数据的目录。
      • 包含 must-gather 解压缩的 .tar 文件的目录。
    • --mcp-name=worker-cnf 指定 worker-=cnf 机器配置池。
    • --reserved-cpu-count=1 指定一个保留 CPU。
    • --rt-kernel=true 启用实时内核。
    • --split-reserved-cpus-across-numa=false 禁用跨 NUMA 节点的保留 CPU 分割。
    • --power-consumption-mode=ultra-low-latency 指定最大延迟，这会增加功耗。

    • --offlined-cpu-count=1 指定一个离线 CPU。

      注意

      本例中的 mcp-name 参数根据 oc get mcp 命令的输出设置为 worker-cnf。对于单节点 OpenShift，请使用 --mcp-name=master。

      输出示例

      level=info msg="Nodes targeted by worker-cnf MCP are: [worker-2]"
level=info msg="NUMA cell(s): 1"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg="1 reserved CPUs allocated: 0 "
level=info msg="2 isolated CPUs allocated: 2-3"
level=info msg="Additional Kernel Args based on configuration: []"
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  6. 运行以下命令，查看创建的 YAML 文件： 

    $ cat my-performance-profile.yaml
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    输出示例

    ---
apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  name: performance
spec:
  cpu:
    isolated: 2-3
    offlined: "1"
    reserved: "0"
  machineConfigPoolSelector:
    machineconfiguration.openshift.io/role: worker-cnf
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
  numa:
    topologyPolicy: restricted
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    highPowerConsumption: true
    perPodPowerManagement: false
    realTime: true
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  7. 应用生成的配置集： 

    $ oc apply -f my-performance-profile.yaml
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    输出示例

    performanceprofile.performance.openshift.io/performance created
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15.1.5. 运行性能配置集 Creator wrapper 脚本
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wrapper 脚本简化了使用 Performance Profile Creator (PPC) 工具创建性能配置集的过程。脚本处理诸如拉取和运行所需容器镜像、将目录挂载到容器等任务，并通过 Podman 直接向容器提供参数。

有关 Performance Profile Creator 参数的更多信息，请参阅 "Performance Profile Creator 参数" 部分。

重要

PPC 使用集群中的 must-gather 数据来创建性能配置集。如果您对集群进行任何更改，如重新标记针对性能配置的节点，则必须在再次运行 PPC 前重新创建 must-gather 数据。

先决条件

  • 使用具有 cluster-admin 角色的用户访问集群。
  • 在裸机硬件上安装的集群。
  • 已安装 podman 和 OpenShift CLI (oc)。
  • 访问 Node Tuning Operator 镜像。
  • 您识别包含用于配置的目标节点的机器配置池。
  • 访问 must-gather tarball。

流程

  1. 在本地机器上创建一个文件，例如 run-perf-profile-creator.sh： 

    $ vi run-perf-profile-creator.sh
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  2. 将以下代码粘贴到文件中： 

    #!/bin/bash

readonly CONTAINER_RUNTIME=${CONTAINER_RUNTIME:-podman}
readonly CURRENT_SCRIPT=$(basename "$0")
readonly CMD="${CONTAINER_RUNTIME} run --entrypoint performance-profile-creator"
readonly IMG_EXISTS_CMD="${CONTAINER_RUNTIME} image exists"
readonly IMG_PULL_CMD="${CONTAINER_RUNTIME} image pull"
readonly MUST_GATHER_VOL="/must-gather"

NTO_IMG="registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.16"
MG_TARBALL=""
DATA_DIR=""

usage() {
  print "Wrapper usage:"
  print "  ${CURRENT_SCRIPT} [-h] [-p image][-t path] -- [performance-profile-creator flags]"
  print ""
  print "Options:"
  print "   -h                 help for ${CURRENT_SCRIPT}"
  print "   -p                 Node Tuning Operator image"
  print "   -t                 path to a must-gather tarball"

  ${IMG_EXISTS_CMD} "${NTO_IMG}" && ${CMD} "${NTO_IMG}" -h
}

function cleanup {
  [ -d "${DATA_DIR}" ] && rm -rf "${DATA_DIR}"
}
trap cleanup EXIT

exit_error() {
  print "error: $*"
  usage
  exit 1
}

print() {
  echo  "$*" >&2
}

check_requirements() {
  ${IMG_EXISTS_CMD} "${NTO_IMG}" || ${IMG_PULL_CMD} "${NTO_IMG}" || \
      exit_error "Node Tuning Operator image not found"

  [ -n "${MG_TARBALL}" ] || exit_error "Must-gather tarball file path is mandatory"
  [ -f "${MG_TARBALL}" ] || exit_error "Must-gather tarball file not found"

  DATA_DIR=$(mktemp -d -t "${CURRENT_SCRIPT}XXXX") || exit_error "Cannot create the data directory"
  tar -zxf "${MG_TARBALL}" --directory "${DATA_DIR}" || exit_error "Cannot decompress the must-gather tarball"
  chmod a+rx "${DATA_DIR}"

  return 0
}

main() {
  while getopts ':hp:t:' OPT; do
    case "${OPT}" in
      h)
        usage
        exit 0
        ;;
      p)
        NTO_IMG="${OPTARG}"
        ;;
      t)
        MG_TARBALL="${OPTARG}"
        ;;
      ?)
        exit_error "invalid argument: ${OPTARG}"
        ;;
    esac
  done
  shift $((OPTIND - 1))

  check_requirements || exit 1

  ${CMD} -v "${DATA_DIR}:${MUST_GATHER_VOL}:z" "${NTO_IMG}" "$@" --must-gather-dir-path "${MUST_GATHER_VOL}"
  echo "" 1>&2
}

main "$@"
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  3. 为这个脚本中的每个人添加执行权限： 

    $ chmod a+x run-perf-profile-creator.sh
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  4. 运行以下命令，使用 Podman 向 registry.redhat.io 进行身份验证： 

    $ podman login registry.redhat.io
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    Username: <user_name>
Password: <password>
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  5. 可选：运行以下命令来显示 PPC 工具的帮助信息： 

    $ ./run-perf-profile-creator.sh -h
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    输出示例

    Wrapper usage:
  run-perf-profile-creator.sh [-h] [-p image][-t path] -- [performance-profile-creator flags]

Options:
   -h                 help for run-perf-profile-creator.sh
   -p                 Node Tuning Operator image
   -t                 path to a must-gather tarball
A tool that automates creation of Performance Profiles

Usage:
  performance-profile-creator [flags]

Flags:
      --disable-ht                        Disable Hyperthreading
  -h, --help                              help for performance-profile-creator
      --info string                       Show cluster information; requires --must-gather-dir-path, ignore the other arguments. [Valid values: log, json] (default "log")
      --mcp-name string                   MCP name corresponding to the target machines (required)
      --must-gather-dir-path string       Must gather directory path (default "must-gather")
      --offlined-cpu-count int            Number of offlined CPUs
      --per-pod-power-management          Enable Per Pod Power Management
      --power-consumption-mode string     The power consumption mode.  [Valid values: default, low-latency, ultra-low-latency] (default "default")
      --profile-name string               Name of the performance profile to be created (default "performance")
      --reserved-cpu-count int            Number of reserved CPUs (required)
      --rt-kernel                         Enable Real Time Kernel (required)
      --split-reserved-cpus-across-numa   Split the Reserved CPUs across NUMA nodes
      --topology-manager-policy string    Kubelet Topology Manager Policy of the performance profile to be created. [Valid values: single-numa-node, best-effort, restricted] (default "restricted")
      --user-level-networking             Run with User level Networking(DPDK) enabled
      --enable-hardware-tuning            Enable setting maximum CPU frequencies
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    注意

    您可以选择使用 -p 选项为 Node Tuning Operator 镜像设置路径。如果您没有设置路径，wrapper 脚本使用默认镜像：registry.redhat.io/openshift4/ose-cluster-node-tuning-rhel9-operator:v4.16。

  6. 要显示集群的信息，请运行以下命令使用 log 参数运行 PPC 工具： 

    $ ./run-perf-profile-creator.sh -t /<path_to_must_gather_dir>/must-gather.tar.gz -- --info=log
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    • -t /<path_to_must_gather_dir>/must-gather.tar.gz 指定包含 must-gather tarball 的目录的路径。这是 wrapper 脚本的必要参数。

      输出示例

      level=info msg="Cluster info:"
level=info msg="MCP 'master' nodes:"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker' nodes:"
level=info msg="Node: host.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg="Node: host1.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
level=info msg="MCP 'worker-cnf' nodes:"
level=info msg="Node: host2.example.com (NUMA cells: 1, HT: true)"
level=info msg="NUMA cell 0 : [0 1 2 3]"
level=info msg="CPU(s): 4"
level=info msg=---
      Copy to Clipboard Toggle word wrap

  7. 运行以下命令来创建性能配置集。 

    $ ./run-perf-profile-creator.sh -t /path-to-must-gather/must-gather.tar.gz -- --mcp-name=worker-cnf --reserved-cpu-count=1 --rt-kernel=true --split-reserved-cpus-across-numa=false --power-consumption-mode=ultra-low-latency --offlined-cpu-count=1 > my-performance-profile.yaml
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    本例使用示例 PPC 参数和值。

    • --mcp-name=worker-cnf 指定 worker-=cnf 机器配置池。
    • --reserved-cpu-count=1 指定一个保留 CPU。
    • --rt-kernel=true 启用实时内核。
    • --split-reserved-cpus-across-numa=false 禁用跨 NUMA 节点的保留 CPU 分割。
    • --power-consumption-mode=ultra-low-latency 指定最大延迟，这会增加功耗。

    • --offlined-cpu-count=1 指定一个离线 CPU。

      注意

      本例中的 mcp-name 参数根据 oc get mcp 命令的输出设置为 worker-cnf。对于单节点 OpenShift，请使用 --mcp-name=master。

  8. 运行以下命令，查看创建的 YAML 文件： 

    $ cat my-performance-profile.yaml
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    输出示例

    ---
apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  name: performance
spec:
  cpu:
    isolated: 2-3
    offlined: "1"
    reserved: "0"
  machineConfigPoolSelector:
    machineconfiguration.openshift.io/role: worker-cnf
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/worker-cnf: ""
  numa:
    topologyPolicy: restricted
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    highPowerConsumption: true
    perPodPowerManagement: false
    realTime: true
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  9. 应用生成的配置集： 

    $ oc apply -f my-performance-profile.yaml
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    输出示例

    performanceprofile.performance.openshift.io/performance created
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15.1.6. Performance Profile Creator 参数
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表 15.1. 所需的 Performance Profile Creator 参数
参数描述

mcp-name

MCP 的名称；例如，与目标机器对应的 worker-cnf。

must-gather-dir-path

must gather 目录的路径。

只有在使用 Podman 运行 PPC 工具时才需要此参数。如果您将 PPC 与 wrapper 脚本搭配使用，请不要使用此参数。反之，使用 wrapper 脚本的 -t 选项指定 must-gather tarball 的目录路径。

reserved-cpu-count

保留 CPU 的数量。使用大于零的一个自然数字。

rt-kernel

启用实时内核。

可能的值： true 或 false。

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表 15.2. 可选的 Performance Profile Creator 参数
参数描述

disable-ht

禁用超线程。

可能的值： true 或 false。

默认值： false。

警告

如果此参数设为 true，则不应在 BIOS 中禁用 Hyper-Threading。禁用超线程通过内核命令行参数来完成。

enable-hardware-tuning

启用最大 CPU 频率的设置。

要启用此功能，请在以下两个字段中为隔离和保留 CPU 上运行的应用程序设置最大频率：

  • spec.hardwareTuning.isolatedCpuFreq
  • spec.hardwareTuning.reservedCpuFreq

这是一个高级功能。如果您配置硬件性能优化，则生成的 PerformanceProfile 包括有关如何设置频率设置的警告和指导。

info

这会捕获集群信息。这个参数还需要 must-gather-dir-path 参数。如果设置了任何其他参数，则忽略它们。

可能的值：

  • log
  • JSON

默认： log。

offlined-cpu-count

离线 CPU 数量。

注意

使用大于零的一个自然数字。如果没有足够的逻辑处理器离线，则会记录错误消息。信息是： 

Error: failed to compute the reserved and isolated CPUs: please ensure that reserved-cpu-count plus offlined-cpu-count should be in the range [0,1]
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Error: failed to compute the reserved and isolated CPUs: please specify the offlined CPU count in the range [0,1]
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power-consumption-mode

电源功耗模式。

可能的值：

  • default ：仅通过 CPU 分区实现的性能。
  • low-latency: 增强的测量功能以改进延迟。
  • ultra-low-latency: 优先实现最好的延迟性能（以增加电源管理费用为代价）。

默认： default。

per-pod-power-management

为每个 pod 电源管理启用。如果您将 ultra-low-latency 配置为功耗模式，则无法使用此参数。

可能的值： true 或 false。

默认值： false。

profile-name

要创建的性能配置集的名称。

默认：performance.

split-reserved-cpus-across-numa

将保留的 CPU 划分到 NUMA 节点。

可能的值： true 或 false。

默认值： false。

topology-manager-policy

要创建的性能配置集的 kubelet Topology Manager 策略。

可能的值：

  • single-numa-node
  • best-effort
  • restricted

默认： restricted。

user-level-networking

在启用了用户级别网络（DPDK）的情况下运行。

可能的值： true 或 false。

默认值： false。

15.1.7. 参考性能配置集
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使用以下引用性能配置集作为开发您自己的自定义配置集的基础。

要最大化使用 Open vSwitch 和 Red Hat OpenStack Platform(RHOSP)上的 Data Plane Development Kit(OVS-DPDK)的机器性能，您可以使用性能配置集。

您可以使用以下性能配置集模板为您的部署创建配置集。

使用 OVS-DPDK 的集群的性能配置集模板

apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  name: cnf-performanceprofile
spec:
  additionalKernelArgs:
    - nmi_watchdog=0
    - audit=0
    - mce=off
    - processor.max_cstate=1
    - idle=poll
    - intel_idle.max_cstate=0
    - default_hugepagesz=1GB
    - hugepagesz=1G
    - intel_iommu=on
  cpu:
    isolated: <CPU_ISOLATED>
    reserved: <CPU_RESERVED>
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: 1G
    pages:
      - count: <HUGEPAGES_COUNT>
        node: 0
        size: 1G
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/worker: ''
  globallyDisableIrqLoadBalancing: true
  realTimeKernel:
    enabled: false
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插入适用于 CPU_ISOLATED、CPU_RESERVED 和 HUGEPAGES_COUNT 密钥的配置的值。

15.1.7.2. Telco RAN DU 参考设计性能配置集
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以下性能配置集在商业硬件上配置 OpenShift Container Platform 集群的节点级性能设置，以托管电信 RAN DU 工作负载。

Telco RAN DU 参考设计性能配置集

apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  # if you change this name make sure the 'include' line in TunedPerformancePatch.yaml
  # matches this name: include=openshift-node-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  # Also in file 'validatorCRs/informDuValidator.yaml':
  # name: 50-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  name: openshift-node-performance-profile
  annotations:
    ran.openshift.io/reference-configuration: "ran-du.redhat.com"
spec:
  additionalKernelArgs:
    - "rcupdate.rcu_normal_after_boot=0"
    - "efi=runtime"
    - "vfio_pci.enable_sriov=1"
    - "vfio_pci.disable_idle_d3=1"
    - "module_blacklist=irdma"
  cpu:
    isolated: $isolated
    reserved: $reserved
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: $defaultHugepagesSize
    pages:
      - size: $size
        count: $count
        node: $node
  machineConfigPoolSelector:
    pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/$mcp: ""
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/$mcp: ''
  numa:
    topologyPolicy: "restricted"
  # To use the standard (non-realtime) kernel, set enabled to false
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    # WorkloadHints defines the set of upper level flags for different type of workloads.
    # See https://github.com/openshift/cluster-node-tuning-operator/blob/master/docs/performanceprofile/performance_profile.md#workloadhints
    # for detailed descriptions of each item.
    # The configuration below is set for a low latency, performance mode.
    realTime: true
    highPowerConsumption: false
    perPodPowerManagement: false
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15.1.7.3. 电信核心参考设计性能配置集
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以下性能配置集在商业硬件上为 OpenShift Container Platform 集群配置节点级别的性能设置，以托管电信核心工作负载。

电信核心参考设计性能配置集

apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  # if you change this name make sure the 'include' line in TunedPerformancePatch.yaml
  # matches this name: include=openshift-node-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  # Also in file 'validatorCRs/informDuValidator.yaml':
  # name: 50-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  name: openshift-node-performance-profile
  annotations:
    ran.openshift.io/reference-configuration: "ran-du.redhat.com"
spec:
  additionalKernelArgs:
    - "rcupdate.rcu_normal_after_boot=0"
    - "efi=runtime"
    - "vfio_pci.enable_sriov=1"
    - "vfio_pci.disable_idle_d3=1"
    - "module_blacklist=irdma"
  cpu:
    isolated: $isolated
    reserved: $reserved
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: $defaultHugepagesSize
    pages:
      - size: $size
        count: $count
        node: $node
  machineConfigPoolSelector:
    pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/$mcp: ""
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/$mcp: ''
  numa:
    topologyPolicy: "restricted"
  # To use the standard (non-realtime) kernel, set enabled to false
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    # WorkloadHints defines the set of upper level flags for different type of workloads.
    # See https://github.com/openshift/cluster-node-tuning-operator/blob/master/docs/performanceprofile/performance_profile.md#workloadhints
    # for detailed descriptions of each item.
    # The configuration below is set for a low latency, performance mode.
    realTime: true
    highPowerConsumption: false
    perPodPowerManagement: false
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