6.2. 估算 OpenShift Container Platform 节点可以容纳的 pod 数量
作为集群管理员，您可以使用集群容量工具来查看可以调度的 pod 数，以便在资源耗尽前增加当前的资源，并确保以后的 pod 能被调度。此容量来自于集群中的节点主机，包括 CPU、内存和磁盘空间等。
6.2.1. 了解 OpenShift Container Platform 集群容量工具
集群容量工具模拟一系列调度决策，以确定在资源耗尽前集群中可以调度多少个输入 pod 实例，从而提供更加准确的估算。
因为它不计算节点间分布的所有资源，所以它所显示的剩余可分配容量是粗略估算值。它只分析剩余的资源，并通过估算集群中可以调度多少个具有给定要求的 pod 实例来估测仍可被消耗的可用容量。
另外，根据选择和关联性条件，可能仅支持将 pod 调度到特定的节点集合。因此，可能很难估算集群还能调度多少个 pod。
您可以从命令行中以单机实用程序的方式来运行集群容量分析工具，也可以作为 OpenShift Container Platform 集群里 pod 中的一个作业来运行。以 pod 内作业的方式运行时，可以将它运行多次而无需干预。
6.2.2. 在命令行中运行集群容量工具
您可以从命令行运行 OpenShift Container Platform 集群容量工具，以估算可以调度到集群的 pod 数量。
先决条件
- 下载并安装 cluster-capacity 工具。
创建一个示例 pod 规格文件，工具将使用该文件来估算资源用量。
podspec以limits或requests的形式指定资源要求。集群容量工具在估算分析时会考虑 pod 的资源要求。pod 规格输入的示例如下：
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: small-pod labels: app: guestbook tier: frontend spec: containers: - name: php-redis image: gcr.io/google-samples/gb-frontend:v4 imagePullPolicy: Always resources: limits: cpu: 150m memory: 100Mi requests: cpu: 150m memory: 100Mi
流程
在命令行中运行该工具：
运行以下命令：
$ ./cluster-capacity --kubeconfig <path-to-kubeconfig> \ 1 --podspec <path-to-pod-spec> 2
您还可以添加
--verbose选项，以输出集群的各个节点上可以调度多少个 pod 的详细描述：$ ./cluster-capacity --kubeconfig <path-to-kubeconfig> \ --podspec <path-to-pod-spec> --verbose查看输出结果，其类似于以下示例：
small-pod pod requirements: - CPU: 150m - Memory: 100Mi The cluster can schedule 52 instance(s) of the pod small-pod. Termination reason: Unschedulable: No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient cpu (2). Pod distribution among nodes: small-pod - 192.168.124.214: 26 instance(s) - 192.168.124.120: 26 instance(s)
在上例中，集群中估计可以调度的 pod 数量是 52。
6.2.3. 以 pod 中作业的方式运行集群容量工具
若以 pod 中作业的方式运行集群容量工具，其优点是可以在无需用户干预的前提下多次运行。以作业方式运行集群容量工具需要使用 ConfigMap。
先决条件
下载并安装 cluster-capacity 工具。
流程
运行集群容量工具：
创建集群角色：
$ cat << EOF| oc create -f - kind: ClusterRole apiVersion: v1 metadata: name: cluster-capacity-role rules: - apiGroups: [""] resources: ["pods", "nodes", "persistentvolumeclaims", "persistentvolumes", "services"] verbs: ["get", "watch", "list"] EOF
创建服务帐户：
$ oc create sa cluster-capacity-sa
将角色添加到服务帐户：
$ oc adm policy add-cluster-role-to-user cluster-capacity-role \ system:serviceaccount:default:cluster-capacity-sa定义并创建 pod 规格：
apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: small-pod labels: app: guestbook tier: frontend spec: containers: - name: php-redis image: gcr.io/google-samples/gb-frontend:v4 imagePullPolicy: Always resources: limits: cpu: 150m memory: 100Mi requests: cpu: 150m memory: 100Mi集群容量分析使用名为
cluster-capacity-configmap的ConfigMap挂载到卷中，从而将输入 pod 规格文件pod.yaml挂载到卷test-volume的路径/test-pod上。如果还没有创建
ConfigMap，请在创建作业前创建：$ oc create configmap cluster-capacity-configmap \ --from-file=pod.yaml=pod.yaml使用以下作业规格文件示例创建作业：
apiVersion: batch/v1 kind: Job metadata: name: cluster-capacity-job spec: parallelism: 1 completions: 1 template: metadata: name: cluster-capacity-pod spec: containers: - name: cluster-capacity image: openshift/origin-cluster-capacity imagePullPolicy: "Always" volumeMounts: - mountPath: /test-pod name: test-volume env: - name: CC_INCLUSTER 1 value: "true" command: - "/bin/sh" - "-ec" - | /bin/cluster-capacity --podspec=/test-pod/pod.yaml --verbose restartPolicy: "Never" serviceAccountName: cluster-capacity-sa volumes: - name: test-volume configMap: name: cluster-capacity-configmap- 1
- 必要的环境变量，使集群容量工具知道它将作为一个 pod 在集群中运行。
ConfigMap的pod.yaml键与 pod 规格文件相同，但这不是强制要求。如果这样做，输入 pod 规格文件可作为/test-pod/pod.yaml在 pod 中被访问。
以 pod 中作业的方式运行集群容量镜像：
$ oc create -f cluster-capacity-job.yaml
检查作业日志，以查找在集群中可调度的 pod 数量：
$ oc logs jobs/cluster-capacity-job small-pod pod requirements: - CPU: 150m - Memory: 100Mi The cluster can schedule 52 instance(s) of the pod small-pod. Termination reason: Unschedulable: No nodes are available that match all of the following predicates:: Insufficient cpu (2). Pod distribution among nodes: small-pod - 192.168.124.214: 26 instance(s) - 192.168.124.120: 26 instance(s)
