6.5. 巨页
了解并配置巨页。
6.5.1. 巨页的作用
内存在块（称为页）中进行管理。在大多数系统中，页的大小为 4Ki。1Mi 内存相当于 256 个页，1Gi 内存相当于 256,000 个页。CPU 有内置的内存管理单元，可在硬件中管理这些页的列表。Translation Lookaside Buffer (TLB) 是虚拟页到物理页映射的小型硬件缓存。如果在硬件指令中包括的虚拟地址可以在 TLB 中找到，则其映射信息可以被快速获得。如果没有包括在 TLN 中，则称为 TLB miss。系统将会使用基于软件的，速度较慢的地址转换机制，从而出现性能降低的问题。因为 TLB 的大小是固定的，因此降低 TLB miss 的唯一方法是增加页的大小。
巨页指一个大于 4Ki 的内存页。在 x86_64 构架中，有两个常见的巨页大小: 2Mi 和 1Gi。在其它构架上的大小会有所不同。要使用巨页，必须写相应的代码以便应用程序了解它们。Transparent Huge Pages（THP）试图在应用程序不需要了解的情况下自动管理巨页，但这个技术有一定的限制。特别是，它的页大小会被限为 2Mi。当有较高的内存使用率时，THP 可能会导致节点性能下降，或出现大量内存碎片（因为 THP 的碎片处理）导致内存页被锁定。因此，有些应用程序可能更适用于（或推荐）使用预先分配的巨页，而不是 THP。
6.5.2. 应用程序如何使用巨页
节点必须预先分配巨页以便节点报告其巨页容量。一个节点只能预先分配一个固定大小的巨页。
巨页可以使用名为 hugepages-<size> 的容器一级的资源需求被消耗。其中 size 是特定节点上支持的整数值的最精简的二进制标记。例如：如果某个节点支持 2048KiB 页大小，它将会有一个可调度的资源 hugepages-2Mi。与 CPU 或者内存不同，巨页不支持过量分配。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
generateName: hugepages-volume-
spec:
containers:
- securityContext:
privileged: true
image: rhel7:latest
command:
- sleep
- inf
name: example
volumeMounts:
- mountPath: /dev/hugepages
name: hugepage
resources:
limits:
hugepages-2Mi: 100Mi 1
memory: "1Gi"
cpu: "1"
volumes:
- name: hugepage
emptyDir:
medium: HugePages- 1
- 为
巨页指定要分配的准确内存数量。不要将这个值指定为巨页内存大小乘以页的大小。例如，巨页的大小为 2MB，如果应用程序需要使用由巨页组成的 100MB 的内存，则需要分配 50 个巨页。OpenShift Container Platform 会进行相应的计算。如上例所示，您可以直接指定100MB。
分配特定大小的巨页
有些平台支持多个巨页大小。要分配指定大小的巨页，在巨页引导命令参数前使用巨页大小选择参数hugepagesz=<size>。<size> 的值必须以字节为单位，并可以使用一个可选的后缀 [kKmMgG]。默认的巨页大小可使用 default_hugepagesz=<size> 引导参数定义。
巨页要求
- 巨页面请求必须等于限制。如果指定了限制，则它是默认的，但请求不是。
- 巨页在 pod 范围内被隔离。容器隔离功能计划在以后的版本中推出。
-
后端为巨页的
EmptyDir卷不能消耗大于 pod 请求的巨页内存。 -
通过带有
SHM_HUGETLB的shmget()来使用巨页的应用程序，需要运行一个匹配 proc/sys/vm/hugetlb_shm_group 的 supplemental 组。
6.5.3. 在引导时配置巨页
节点必须预先分配在 OpenShift Container Platform 集群中使用的巨页。保留巨页的方法有两种： 在引导时和在运行时。在引导时进行保留会增加成功的可能性，因为内存还没有很大的碎片。Node Tuning Operator 目前支持在特定节点上分配巨页。
流程
要减少节点重启的情况，请按照以下步骤顺序进行操作：
通过标签标记所有需要相同巨页设置的节点。
$ oc label node <node_using_hugepages> node-role.kubernetes.io/worker-hp=
创建一个包含以下内容的文件，并把它命名为
hugepages_tuning.yaml：apiVersion: tuned.openshift.io/v1 kind: Tuned metadata: name: hugepages 1 namespace: openshift-cluster-node-tuning-operator spec: profile: 2 - data: | [main] summary=Boot time configuration for hugepages include=openshift-node [bootloader] cmdline_openshift_node_hugepages=hugepagesz=2M hugepages=50 3 name: openshift-node-hugepages recommend: - machineConfigLabels: 4 machineconfiguration.openshift.io/role: "worker-hp" priority: 30 profile: openshift-node-hugepages
创建 Tuned
hugepages对象$ oc create -f hugepages-tuned-boottime.yaml
创建一个带有以下内容的文件，并把它命名为
hugepages-mcp.yaml：apiVersion: machineconfiguration.openshift.io/v1 kind: MachineConfigPool metadata: name: worker-hp labels: worker-hp: "" spec: machineConfigSelector: matchExpressions: - {key: machineconfiguration.openshift.io/role, operator: In, values: [worker,worker-hp]} nodeSelector: matchLabels: node-role.kubernetes.io/worker-hp: ""创建机器配置池：
$ oc create -f hugepages-mcp.yaml
因为有足够的非碎片内存，worker-hp 机器配置池中的所有节点现在都应分配 50 个 2Mi 巨页。
$ oc get node <node_using_hugepages> -o jsonpath="{.status.allocatable.hugepages-2Mi}"
100MiTuneD bootloader 插件只支持 Red Hat Enterprise Linux CoreOS (RHCOS) worker 节点。
