4.2. 创建 ContainerRuntimeConfig CR 以编辑 CRI-O 参数
您可以为与特定机器配置池(MCP)关联的节点更改与 OpenShift Container Platform CRI-O 运行时关联的一些设置。通过使用 ContainerRuntimeConfig
自定义资源(CR),您可以设置配置值并添加一个标签以匹配 MCP。然后,MCO 会使用更新的值重建关联节点上的 crio.conf
和 storage.conf
配置文件。
要使用 ContainerRuntimeConfig
CR 恢复实现的更改,您必须删除 CR。从机器配置池中删除标签不会恢复更改。
您可以使用 ContainerRuntimeConfig
CR 修改以下设置:
PIDs limit :在
ContainerRuntimeConfig
中设置 PID 限值将被弃用。如果需要 PIDs 限制,建议在KubeletConfig
CR 中使用podPidsLimit
字段。默认的podPidsLimit
值为4096
,默认的pids_limit
值为0
。如果podPidsLimit
低于pids_limit
,则有效的容器 PID 限制由podPidsLimit
中设置的值定义。注意CRI-O 标志应用到容器的 cgroup 上,而 Kubelet 标志则在 pod 的 cgroup 中设置。请相应地调整 PID 限值。
-
日志级别:
logLevel
参数设置 CRI-Olog_level
参数,即日志消息的详细程度。默认为info
(log_level = info
)。其他选项包括fatal
、panic
、error
、warn
、debug
和trace
。 -
Overlay 大小:
overlaySize
参数设置 CRI-O Overlay 存储驱动程序size
参数,这是容器镜像的最大大小。 -
最大日志大小 :在
ContainerRuntimeConfig
中设置最大日志大小被弃用。如果需要最大日志大小,建议在KubeletConfig
CR 中使用containerLogMaxSize
字段。 -
容器运行时 :
defaultRuntime
参数将容器运行时设置为runc
或crun
。默认为runc
。
您应该为每个机器配置池有一个ContainerRuntimeConfig
CR,并为该池分配所有配置更改。如果要将相同的内容应用到所有池,则所有池只需要 oneContainerRuntimeConfig
CR。
您应该编辑现有的 ContainerRuntimeConfig
CR,以修改现有设置或添加新设置,而不是为每个更改创建新 CR。建议您只创建一个新的 ContainerRuntimeConfig
CR 来修改不同的机器配置池,或者用于临时的更改,以便您可以恢复更改。
您可以根据需要创建多个 ContainerRuntimeConfig
CR,每个集群的限制为 10。对于第一个 ContainerRuntimeConfig
CR,MCO 会创建一个机器配置并附加 containerruntime
。对于每个后续 CR,控制器会创建一个带有数字后缀的新 containerruntime
机器配置。例如,如果您有一个带有 -2
后缀的 containerruntime
机器配置,则下一个 containerruntime
机器配置会附加 -3
。
如果要删除机器配置,应该以相反的顺序删除它们,以避免超过限制。例如,您应该在删除 containerruntime-2
机器配置前删除 containerruntime-3
机器配置。
如果您的机器配置带有 containerruntime-9
后缀,并且创建了 anotherContainerRuntimeConfig
CR,则不会创建新的机器配置,即使少于 10 个 containerruntime
机器配置。
显示多个 ContainerRuntimeConfig
CR 示例
$ oc get ctrcfg
输出示例
NAME AGE ctr-overlay 15m ctr-level 5m45s
显示多个 containerruntime
机器配置示例
$ oc get mc | grep container
输出示例
... 01-master-container-runtime b5c5119de007945b6fe6fb215db3b8e2ceb12511 3.2.0 57m ... 01-worker-container-runtime b5c5119de007945b6fe6fb215db3b8e2ceb12511 3.2.0 57m ... 99-worker-generated-containerruntime b5c5119de007945b6fe6fb215db3b8e2ceb12511 3.2.0 26m 99-worker-generated-containerruntime-1 b5c5119de007945b6fe6fb215db3b8e2ceb12511 3.2.0 17m 99-worker-generated-containerruntime-2 b5c5119de007945b6fe6fb215db3b8e2ceb12511 3.2.0 7m26s ...
以下示例将 log_level
字段设置为 debug
,并将覆盖大小设置为 8 GB:
ContainerRuntimeConfig
CR 示例
apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: ContainerRuntimeConfig metadata: name: overlay-size spec: machineConfigPoolSelector: matchLabels: pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: '' 1 containerRuntimeConfig: logLevel: debug 2 overlaySize: 8G 3 defaultRuntime: "crun" 4
流程
使用 ContainerRuntimeConfig
CR 更改 CRI-O 设置:
为
ContainerRuntimeConfig
CR 创建 YAML 文件:apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: ContainerRuntimeConfig metadata: name: overlay-size spec: machineConfigPoolSelector: matchLabels: pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: '' 1 containerRuntimeConfig: 2 logLevel: debug overlaySize: 8G
创建
ContainerRuntimeConfig
CR:$ oc create -f <file_name>.yaml
验证是否已创建 CR:
$ oc get ContainerRuntimeConfig
输出示例
NAME AGE overlay-size 3m19s
检查是否创建了新的
containerruntime
机器配置:$ oc get machineconfigs | grep containerrun
输出示例
99-worker-generated-containerruntime 2c9371fbb673b97a6fe8b1c52691999ed3a1bfc2 3.2.0 31s
监控机器配置池,直到所有系统都显示为 ready 状态:
$ oc get mcp worker
输出示例
NAME CONFIG UPDATED UPDATING DEGRADED MACHINECOUNT READYMACHINECOUNT UPDATEDMACHINECOUNT DEGRADEDMACHINECOUNT AGE worker rendered-worker-169 False True False 3 1 1 0 9h
验证设置是否在 CRI-O 中应用:
打开到机器配置池中节点的
oc debug
会话,并运行chroot /host
。$ oc debug node/<node_name>
sh-4.4# chroot /host
验证
crio.conf
文件中的更改:sh-4.4# crio config | grep 'log_level'
输出示例
log_level = "debug"
验证 'storage.conf' 文件中的更改:
sh-4.4# head -n 7 /etc/containers/storage.conf
输出示例
[storage] driver = "overlay" runroot = "/var/run/containers/storage" graphroot = "/var/lib/containers/storage" [storage.options] additionalimagestores = [] size = "8G"