100m vs 1CPU in Kubernetes statefulset 部署差异

Question

我正在 Azure Kubernetes 服务中部署一些 pod。当我使用 100m 的 CPU 请求部署 pod 时，我可以看到 5 个 pod 正在运行。现在在这种状态下，我运行了一些性能测试并对我的结果进行基准测试。 现在我用 1 个 CPU 的 CPU 请求重新部署 pod 并再次运行相同的测试。我可以看到在这两种情况下都成功创建了 Pod，并且处于运行状态。 我不应该看到更好的性能结果吗？有人可以解释一下。下面是部署文件。第一次测试的CPU请求是100m，第二次是1。如果没有预期的性能差异，如何提高性能？

resources:
         limits:
            cpu: 3096m
            memory: 2Gi
         requests:
            cpu: 100m
            memory: 1Gi

Answer 1

CPU requests 对kube-scheduler 识别适合放置 pod 的最佳节点更为重要。如果您为每个工作负载设置CPU requests = 1，那么很快将没有更多容量来安排新的 Pod。

此外，为 pod 分配更多 CPU requests 并不意味着容器/应用程序会自动使用它。

另一方面，CPU limits 可以负责 Kubernetes 中的 CPU 节流，因为它们限制了 Pod 消耗 CPU 的时间。

Here 是一篇很棒的文章。

基本上有很多关于不限制 CPU 以避免内核节流的文章，但根据我的经验，节流 pod 比 pod 发疯并消耗节点的整个 CPU 更无害。所以我建议不要过度使用资源并设置 requests=limits。

您还可以查看节点的容量和分配的资源：

kubectl describe node <node>:

Capacity:
  cpu:                            4
  ephemeral-storage:              203070420Ki
  memory:                         16393308Ki
Allocatable:
  cpu:                            3860m
  ephemeral-storage:              187149698763
  memory:                         12899420Ki


Allocated resources:
  (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
  Resource                       Requests      Limits
  --------                       --------      ------
  cpu                            1080m (27%)   5200m (134%)
  memory                         1452Mi (11%)  6796Mi (53%)