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7.5. 对 NUMA 感知调度进行故障排除

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要排除 NUMA 感知 pod 调度的常见问题，请执行以下步骤。

先决条件

  • 安装 OpenShift Container Platform CLI（oc）。
  • 以具有 cluster-admin 权限的用户身份登录。
  • 安装 NUMA Resources Operator 并部署 NUMA 感知辅助调度程序。

流程

  1. 运行以下命令，验证 noderesourcetopologies CRD 是否已在集群中部署： 

    $ oc get crd | grep noderesourcetopologies

    输出示例

    NAME                                                              CREATED AT
noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io                       2022-01-18T08:28:06Z

  2. 运行以下命令，检查 NUMA-aware 调度程序名称是否与 NUMA 感知工作负载中指定的名称匹配： 

    $ oc get numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io numaresourcesscheduler -o json | jq '.status.schedulerName'

    输出示例

    topo-aware-scheduler

  3. 验证 NUMA-aware schedulable 节点是否应用了 noderesourcetopologies CR。运行以下命令: 

    $ oc get noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io

    输出示例

    NAME                    AGE
compute-0.example.com   17h
compute-1.example.com   17h

    注意

    节点数应该等于机器配置池 (mcp) worker 定义中配置的 worker 节点数量。

  4. 运行以下命令，验证所有 schedulable 节点的 NUMA 区粒度： 

    $ oc get noderesourcetopologies.topology.node.k8s.io -o yaml

    输出示例

    apiVersion: v1
items:
- apiVersion: topology.node.k8s.io/v1
  kind: NodeResourceTopology
  metadata:
    annotations:
      k8stopoawareschedwg/rte-update: periodic
    creationTimestamp: "2022-06-16T08:55:38Z"
    generation: 63760
    name: worker-0
    resourceVersion: "8450223"
    uid: 8b77be46-08c0-4074-927b-d49361471590
  topologyPolicies:
  - SingleNUMANodeContainerLevel
  zones:
  - costs:
    - name: node-0
      value: 10
    - name: node-1
      value: 21
    name: node-0
    resources:
    - allocatable: "38"
      available: "38"
      capacity: "40"
      name: cpu
    - allocatable: "134217728"
      available: "134217728"
      capacity: "134217728"
      name: hugepages-2Mi
    - allocatable: "262352048128"
      available: "262352048128"
      capacity: "270107316224"
      name: memory
    - allocatable: "6442450944"
      available: "6442450944"
      capacity: "6442450944"
      name: hugepages-1Gi
    type: Node
  - costs:
    - name: node-0
      value: 21
    - name: node-1
      value: 10
    name: node-1
    resources:
    - allocatable: "268435456"
      available: "268435456"
      capacity: "268435456"
      name: hugepages-2Mi
    - allocatable: "269231067136"
      available: "269231067136"
      capacity: "270573244416"
      name: memory
    - allocatable: "40"
      available: "40"
      capacity: "40"
      name: cpu
    - allocatable: "1073741824"
      available: "1073741824"
      capacity: "1073741824"
      name: hugepages-1Gi
    type: Node
- apiVersion: topology.node.k8s.io/v1
  kind: NodeResourceTopology
  metadata:
    annotations:
      k8stopoawareschedwg/rte-update: periodic
    creationTimestamp: "2022-06-16T08:55:37Z"
    generation: 62061
    name: worker-1
    resourceVersion: "8450129"
    uid: e8659390-6f8d-4e67-9a51-1ea34bba1cc3
  topologyPolicies:
  - SingleNUMANodeContainerLevel
  zones: 1
  - costs:
    - name: node-0
      value: 10
    - name: node-1
      value: 21
    name: node-0
    resources: 2
    - allocatable: "38"
      available: "38"
      capacity: "40"
      name: cpu
    - allocatable: "6442450944"
      available: "6442450944"
      capacity: "6442450944"
      name: hugepages-1Gi
    - allocatable: "134217728"
      available: "134217728"
      capacity: "134217728"
      name: hugepages-2Mi
    - allocatable: "262391033856"
      available: "262391033856"
      capacity: "270146301952"
      name: memory
    type: Node
  - costs:
    - name: node-0
      value: 21
    - name: node-1
      value: 10
    name: node-1
    resources:
    - allocatable: "40"
      available: "40"
      capacity: "40"
      name: cpu
    - allocatable: "1073741824"
      available: "1073741824"
      capacity: "1073741824"
      name: hugepages-1Gi
    - allocatable: "268435456"
      available: "268435456"
      capacity: "268435456"
      name: hugepages-2Mi
    - allocatable: "269192085504"
      available: "269192085504"
      capacity: "270534262784"
      name: memory
    type: Node
kind: List
metadata:
  resourceVersion: ""
  selfLink: ""

    1
    zones 下的每个小节都描述了单个 NUMA 区域的资源。
    2
    resources 描述了 NUMA 区域资源的当前状态。检查 items.zones.resources.available 下列出的资源是否与分配给每个有保证的 pod 的独有的 NUMA 区资源对应。

7.5.1. 报告的资源可用性更精确

启用 cacheResyncPeriod 规格，以帮助 NUMA Resource Operator 通过监控节点上的待处理资源，并在调度程序缓存中同步此信息，以帮助 NUMA Resource Operator 报告更准确的资源可用性。这也有助于减少 Topology Affinity Error 错误，因为未优化调度决策。间隔越低，网络负载越大。cacheResyncPeriod 规格默认禁用。

先决条件

  • 安装 OpenShift CLI（oc）。
  • 以具有 cluster-admin 特权的用户身份登录。

流程

  1. 删除当前运行的 NUMAResourcesScheduler 资源：

    1. 运行以下命令来获取活跃的 NUMAResourcesScheduler ： 

      $ oc get NUMAResourcesScheduler

      输出示例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   92m

    2. 运行以下命令来删除二级调度程序资源： 

      $ oc delete NUMAResourcesScheduler numaresourcesscheduler

      输出示例

      numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io "numaresourcesscheduler" deleted

  2. 将以下 YAML 保存到文件 nro-scheduler-cacheresync.yaml 中。本例将日志级别更改为 Debug ： 

    apiVersion: nodetopology.openshift.io/v1
kind: NUMAResourcesScheduler
metadata:
  name: numaresourcesscheduler
spec:
  imageSpec: "registry.redhat.io/openshift4/noderesourcetopology-scheduler-container-rhel8:v4.16"
  cacheResyncPeriod: "5s" 1
    1
    为调度程序缓存同步输入间隔值（以秒为单位）。值 5s 通常用于大多数实现。

  3. 运行以下命令来创建更新的 NUMAResourcesScheduler 资源： 

    $ oc create -f nro-scheduler-cacheresync.yaml

    输出示例

    numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io/numaresourcesscheduler created

验证步骤

  1. 检查 NUMA-aware 调度程序是否已成功部署：

    1. 运行以下命令检查 CRD 是否已成功创建： 

      $ oc get crd | grep numaresourcesschedulers

      输出示例

      NAME                                                              CREATED AT
numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io                 2022-02-25T11:57:03Z

    2. 运行以下命令，检查新的自定义调度程序是否可用： 

      $ oc get numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io

      输出示例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   3h26m

  2. 检查调度程序的日志是否显示增加的日志级别：

    1. 运行以下命令，获取在 openshift-numaresources 命名空间中运行的 pod 列表： 

      $ oc get pods -n openshift-numaresources

      输出示例

      NAME                                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
numaresources-controller-manager-d87d79587-76mrm   1/1     Running   0          46h
numaresourcesoperator-worker-5wm2k                 2/2     Running   0          45h
numaresourcesoperator-worker-pb75c                 2/2     Running   0          45h
secondary-scheduler-7976c4d466-qm4sc               1/1     Running   0          21m

    2. 运行以下命令，获取二级调度程序 pod 的日志： 

      $ oc logs secondary-scheduler-7976c4d466-qm4sc -n openshift-numaresources

      输出示例

      ...
I0223 11:04:55.614788       1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.Namespace total 11 items received
I0223 11:04:56.609114       1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.ReplicationController total 10 items received
I0223 11:05:22.626818       1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.StorageClass total 7 items received
I0223 11:05:31.610356       1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.PodDisruptionBudget total 7 items received
I0223 11:05:31.713032       1 eventhandlers.go:186] "Add event for scheduled pod" pod="openshift-marketplace/certified-operators-thtvq"
I0223 11:05:53.461016       1 eventhandlers.go:244] "Delete event for scheduled pod" pod="openshift-marketplace/certified-operators-thtvq"

7.5.2. 检查 NUMA 感知调度程序日志

通过查看日志来排除 NUMA 感知调度程序的问题。如果需要，可以通过修改 NUMAResourcesScheduler 资源的 spec.logLevel 字段来增加调度程序日志级别。可接受值为 Normal、Debug 和 Trace，其中 Trace 是最详细的选项。

注意

要更改辅助调度程序的日志级别，请删除正在运行的调度程序资源，并使用更改后的日志级别重新部署它。在此停机期间，调度程序无法调度新的工作负载。

先决条件

  • 安装 OpenShift CLI（oc）。
  • 以具有 cluster-admin 特权的用户身份登录。

流程

  1. 删除当前运行的 NUMAResourcesScheduler 资源：

    1. 运行以下命令来获取活跃的 NUMAResourcesScheduler ： 

      $ oc get NUMAResourcesScheduler

      输出示例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   90m

    2. 运行以下命令来删除二级调度程序资源： 

      $ oc delete NUMAResourcesScheduler numaresourcesscheduler

      输出示例

      numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io "numaresourcesscheduler" deleted

  2. 将以下 YAML 保存到文件 nro-scheduler-debug.yaml 中。本例将日志级别更改为 Debug ： 

    apiVersion: nodetopology.openshift.io/v1
kind: NUMAResourcesScheduler
metadata:
  name: numaresourcesscheduler
spec:
  imageSpec: "registry.redhat.io/openshift4/noderesourcetopology-scheduler-container-rhel8:v4.16"
  logLevel: Debug

  3. 运行以下命令，创建更新的 Debug logging NUMAResourcesScheduler 资源： 

    $ oc create -f nro-scheduler-debug.yaml

    输出示例

    numaresourcesscheduler.nodetopology.openshift.io/numaresourcesscheduler created

验证步骤

  1. 检查 NUMA-aware 调度程序是否已成功部署：

    1. 运行以下命令检查 CRD 是否已成功创建： 

      $ oc get crd | grep numaresourcesschedulers

      输出示例

      NAME                                                              CREATED AT
numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io                 2022-02-25T11:57:03Z

    2. 运行以下命令，检查新的自定义调度程序是否可用： 

      $ oc get numaresourcesschedulers.nodetopology.openshift.io

      输出示例

      NAME                     AGE
numaresourcesscheduler   3h26m

  2. 检查调度程序的日志是否显示增加的日志级别：

    1. 运行以下命令，获取在 openshift-numaresources 命名空间中运行的 pod 列表： 

      $ oc get pods -n openshift-numaresources

      输出示例

      NAME                                               READY   STATUS    RESTARTS   AGE
numaresources-controller-manager-d87d79587-76mrm   1/1     Running   0          46h
numaresourcesoperator-worker-5wm2k                 2/2     Running   0          45h
numaresourcesoperator-worker-pb75c                 2/2     Running   0          45h
secondary-scheduler-7976c4d466-qm4sc               1/1     Running   0          21m

    2. 运行以下命令，获取二级调度程序 pod 的日志： 

      $ oc logs secondary-scheduler-7976c4d466-qm4sc -n openshift-numaresources

      输出示例

      ...
I0223 11:04:55.614788       1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.Namespace total 11 items received
I0223 11:04:56.609114       1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.ReplicationController total 10 items received
I0223 11:05:22.626818       1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.StorageClass total 7 items received
I0223 11:05:31.610356       1 reflector.go:535] k8s.io/client-go/informers/factory.go:134: Watch close - *v1.PodDisruptionBudget total 7 items received
I0223 11:05:31.713032       1 eventhandlers.go:186] "Add event for scheduled pod" pod="openshift-marketplace/certified-operators-thtvq"
I0223 11:05:53.461016       1 eventhandlers.go:244] "Delete event for scheduled pod" pod="openshift-marketplace/certified-operators-thtvq"

7.5.3. 对资源拓扑 exporter 进行故障排除

通过检查对应的 resource-topology-exporter 日志，对发生意外结果的 noderesourcetopologlogies 对象进行故障排除。

注意

建议为它们引用的节点命名 NUMA 资源拓扑导出器实例。例如，名为 worker 的 worker 节点应具有对应的 noderesourcetopologies 对象，称为 worker。

先决条件

  • 安装 OpenShift CLI（oc）。
  • 以具有 cluster-admin 特权的用户身份登录。

流程

  1. 获取由 NUMA Resources Operator 管理的守护进程集（daemonset）。每个守护进程在 NUMAResourcesOperator CR 中有一个对应的 nodeGroup。运行以下命令: 

    $ oc get numaresourcesoperators.nodetopology.openshift.io numaresourcesoperator -o jsonpath="{.status.daemonsets[0]}"

    输出示例

    {"name":"numaresourcesoperator-worker","namespace":"openshift-numaresources"}

  2. 使用上一步中的 name 值获取所需的守护进程集的标签： 

    $ oc get ds -n openshift-numaresources numaresourcesoperator-worker -o jsonpath="{.spec.selector.matchLabels}"

    输出示例

    {"name":"resource-topology"}

  3. 运行以下命令，使用 resource-topology 标签获取 pod： 

    $ oc get pods -n openshift-numaresources -l name=resource-topology -o wide

    输出示例

    NAME                                 READY   STATUS    RESTARTS   AGE    IP            NODE
numaresourcesoperator-worker-5wm2k   2/2     Running   0          2d1h   10.135.0.64   compute-0.example.com
numaresourcesoperator-worker-pb75c   2/2     Running   0          2d1h   10.132.2.33   compute-1.example.com

  4. 检查与您要故障排除的节点对应的 worker pod 上运行的 resource-topology-exporter 容器的日志。运行以下命令: 

    $ oc logs -n openshift-numaresources -c resource-topology-exporter numaresourcesoperator-worker-pb75c

    输出示例

    I0221 13:38:18.334140       1 main.go:206] using sysinfo:
reservedCpus: 0,1
reservedMemory:
  "0": 1178599424
I0221 13:38:18.334370       1 main.go:67] === System information ===
I0221 13:38:18.334381       1 sysinfo.go:231] cpus: reserved "0-1"
I0221 13:38:18.334493       1 sysinfo.go:237] cpus: online "0-103"
I0221 13:38:18.546750       1 main.go:72]
cpus: allocatable "2-103"
hugepages-1Gi:
  numa cell 0 -> 6
  numa cell 1 -> 1
hugepages-2Mi:
  numa cell 0 -> 64
  numa cell 1 -> 128
memory:
  numa cell 0 -> 45758Mi
  numa cell 1 -> 48372Mi

7.5.4. 更正缺少的资源拓扑 exporter 配置映射

如果您在配置了集群设置的集群中安装 NUMA Resources Operator，在有些情况下，Operator 会显示为 active，但资源拓扑 exporter (RTE) 守护进程集 pod 的日志显示 RTE 的配置缺失，例如： 

Info: couldn't find configuration in "/etc/resource-topology-exporter/config.yaml"

此日志消息显示集群中未正确应用带有所需配置的 kubeletconfig，从而导致缺少 RTE configmap。例如，以下集群缺少 numaresourcesoperator-worker configmap 自定义资源 (CR)： 

$ oc get configmap

输出示例

NAME                           DATA   AGE
0e2a6bd3.openshift-kni.io      0      6d21h
kube-root-ca.crt               1      6d21h
openshift-service-ca.crt       1      6d21h
topo-aware-scheduler-config    1      6d18h

在正确配置的集群中，oc get configmap 也会返回一个 numaresourcesoperator-worker configmap CR。

先决条件

  • 安装 OpenShift Container Platform CLI（oc）。
  • 以具有 cluster-admin 权限的用户身份登录。
  • 安装 NUMA Resources Operator 并部署 NUMA 感知辅助调度程序。

流程

  1. 使用以下命令，比较 kubeletconfig 中的 spec.machineConfigPoolSelector.matchLabels 值和 MachineConfigPool (mcp) worker CR 中的 metadata.labels 的值：

    1. 运行以下命令来检查 kubeletconfig 标签： 

      $ oc get kubeletconfig -o yaml

      输出示例

      machineConfigPoolSelector:
  matchLabels:
    cnf-worker-tuning: enabled

    2. 运行以下命令来检查 mcp 标签： 

      $ oc get mcp worker -o yaml

      输出示例

      labels:
  machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: ""
  pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: ""

      cnf-worker-tuning: enabled 标签没有存在于 MachineConfigPool 对象中。

  2. 编辑 MachineConfigPool CR 使其包含缺少的标签，例如： 

    $ oc edit mcp worker -o yaml

    输出示例

    labels:
  machineconfiguration.openshift.io/mco-built-in: ""
  pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/worker: ""
  cnf-worker-tuning: enabled

  3. 应用标签更改并等待集群应用更新的配置。运行以下命令:

验证

  • 检查是否应用了缺少的 numaresourcesoperator-worker configmap CR: 

    $ oc get configmap

    输出示例

    NAME                           DATA   AGE
0e2a6bd3.openshift-kni.io      0      6d21h
kube-root-ca.crt               1      6d21h
numaresourcesoperator-worker   1      5m
openshift-service-ca.crt       1      6d21h
topo-aware-scheduler-config    1      6d18h

7.5.5. 收集 NUMA Resources Operator 数据

您可以使用 oc adm must-gather CLI 命令来收集有关集群的信息，包括与 NUMA Resources Operator 关联的功能和对象。

先决条件

  • 您可以使用具有 cluster-admin 角色的用户访问集群。
  • 已安装 OpenShift CLI(oc)。

流程

  • 要使用 must-gather 来收集 NUMA Resources Operator 数据，您必须指定 NUMA Resources Operator must-gather 镜像。 

    $ oc adm must-gather --image=registry.redhat.io/numaresources-must-gather/numaresources-must-gather-rhel9:v4.16
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