Kubernetes 的节点可以按照节点的资源容量进行调度，默认情况下 Pod 能够使用节点全部可用容量。这样就会造成一个问题，因为节点自己通常运行了不少驱动 OS 和 Kubernetes 的系统守护进程。除非为这些系统守护进程留出资源，否则它们将与 Pod 争夺资源并导致节点资源短缺问题。
当我们在线上使用 Kubernetes 集群的时候，如果没有对节点配置正确的资源预留，我们可以考虑一个场景，由于某个应用无限制的使用节点的 CPU 资源，导致节点上 CPU 使用持续100%运行，而且压榨到了 kubelet 组件的 CPU 使用，这样就会导致 kubelet 和 apiserver 的心跳出问题，节点就会出现 Not Ready 状况了。默认情况下节点 Not Ready 过后，5分钟后会驱逐应用到其他节点，当这个应用跑到其他节点上的时候同样100%的使用 CPU，是不是也会把这个节点搞挂掉，同样的情况继续下去，也就导致了整个集群的雪崩，集群内的节点一个一个的 Not Ready 了，后果是非常严重的，或多或少的人遇到过 Kubernetes 集群雪崩的情况，这个问题也是面试的时候经常询问的问题。
要解决这个问题就需要为 Kubernetes 集群配置资源预留，kubelet 暴露了一个名为 Node Allocatable 的特性，有助于为系统守护进程预留计算资源，Kubernetes 也是推荐集群管理员按照每个节点上的工作负载来配置 Node Allocatable。
本文的操作环境为 Kubernetes v1.22.1 版本，使用 Containerd 的容器运行时，Containerd 和 Kubelet 采用的 cgroup 驱动为
systemd。
Node Allocatable
Kubernetes 节点上的 Allocatable 被定义为 Pod 可用计算资源量，调度器不会超额申请 Allocatable，目前支持 CPU, memory 和 ephemeral-storage 这几个参数。
我们可以通过 kubectl describe node 命令查看节点可分配资源的数据：
? ~ kubectl describe node node2
......
Capacity:
cpu: 4
ephemeral-storage: 36678148Ki
hugepages-1Gi: 0
hugepages-2Mi: 0
memory: 7990056Ki
pods: 110
Allocatable:
cpu: 4
ephemeral-storage: 33802581141
hugepages-1Gi: 0
hugepages-2Mi: 0
memory: 7887656Ki
pods: 110
......
可以看到其中有 Capacity 与 Allocatable 两项内容，其中的 Allocatable 就是节点可被分配的资源，我们这里没有配置资源预留，所以默认情况下 Capacity 与 Allocatable 的值基本上是一致的。下图显示了可分配资源和资源预留之间的关系：
Node Allocatable
- Kubelet Node Allocatable 用来为 Kube 组件和 System 进程预留资源，从而保证当节点出现满负荷时也能保证 Kube 和 System 进程有足够的资源。
- 目前支持 cpu, memory,
ephemeral-storage三种资源预留。 - Node Capacity 是节点的所有硬件资源，
kube-reserved是给 kube 组件预留的资源，system-reserved是给系统进程预留的资源，eviction-threshold是 kubelet 驱逐的阈值设定，allocatable 才是真正调度器调度 Pod 时的参考值（保证节点上所有 Pods 的 request 资源不超过 Allocatable）。
节点可分配资源的计算方式为：
Node Allocatable Resource = Node Capacity - Kube-reserved - system-reserved - eviction-threshold
调度到某个节点上的 Pod 的
requests总和不能超过该节点的 allocatable。
配置资源预留
比如我们现在需要为系统预留一定的资源，我们可以使用如下的几个 kubelet 参数来进行配置：
--enforce-node-allocatable=pods
--kube-reserved=memory=...
--system-reserved=memory=...
--eviction-hard=...
这里我们暂时不设置对应的 cgroup，比如我们这里先只对 node2 节点添加资源预留，我们可以直接修改 /var/lib/kubelet/config.yaml 文件来动态配置 kubelet，添加如下所示的资源预留配置：
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
......
enforceNodeAllocatable:
- pods
kubeReserved: # 配置 kube 资源预留
cpu: 500m
memory: 1Gi
ephemeral-storage: 1Gi
systemReserved: # 配置系统资源预留
memory: 1Gi
evictionHard: # 配置硬驱逐阈值
memory.available: "300Mi"
nodefs.available: "10%"
修改完成后，重启 kubelet，启动完成后重新对比 Capacity 及 Allocatable 的值：
? ~ kubectl describe node node2
......
Capacity:
cpu: 4
ephemeral-storage: 36678148Ki
hugepages-1Gi: 0
hugepages-2Mi: 0
memory: 7990056Ki
pods: 110
Allocatable:
cpu: 3500m
ephemeral-storage: 32728839317
hugepages-1Gi: 0
hugepages-2Mi: 0
memory: 5585704Ki
pods: 110
仔细对比可以发现其中的 Allocatable的值恰好是 Capacity 减去上面我们配置的预留资源的值：
allocatale = capacity - kube_reserved - system_reserved - eviction_hard
5585704Ki = 7990056Ki - 1*1024*1024Ki - 1*1024*1024Ki - 300*1024Ki
再通过查看 kubepods.slice（systemd 驱动是以 .slice 结尾）cgroup 中对节点上所有 Pod 内存的限制，该值决定了 Node 上所有的 Pod 能使用的资源上限：
? ~ cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods.slice/memory.limit_in_bytes
6034333696
得到的 Pod 资源使用上限为：
6034333696Bytes = 5892904Ki = Allocatable(5585704Ki) + eviction_hard(300*1024Ki)
也可以通过计算验证我们的配置是正确的：
kubepods.slice/memory.limit_in_bytes = capacity - kube_reserved - system_reserved
Eviction 与 OOM
- 1、eviction 是指 kubelet 对该节点上的 Pod 进行驱逐，OOM 是指 cgroup 对进程进行 kill
- 2、kubelet 对 Pod 进行驱逐时，是根据
--eviction-hard参数，比如该参数如果设置了memory.available<20%，那么当主机的内存使用率达到80%时，kubelet 便会对Pod进行驱逐。但是，--eviction-hard=memory.available<20%不会对/sys/fs/cgroup/memory/kubepods.slice/memory.limit_in_bytes的值产生影响，因为kubepods.slice/memory.limit_in_bytes = capacity - kube-reserved - system-reserved，换句话说，Pod 的内存使用量总和是可以超过80%的，且不会被 OOM-kill，只会被 eviction。 - 3、kubernetes 对 Pod 的驱逐机制如下（其实就是 QoS 章节的定义）：
- 首先驱逐没有设置资源限制的 Pod
- 然后驱逐资源上限和资源下限不一样的 Pod
- 最后驱逐资源上限等资源下限的Pod
可分配约束
前面我们在配置资源预留的时候其中有一个 enforceNodeAllocatable 配置项（--enforce-node-allocatable），该配置项的帮助信息为：
--enforce-node-allocatable strings A comma separated list of levels of node allocatable enforcement to be enforced by kubelet. Acceptable options are ‘none‘, ‘pods‘, ‘system-reserved‘, and ‘kube-reserved‘. If the latter two options are specified, ‘--system-reserved-cgroup‘ and ‘--kube-reserved-cgroup‘ must also be set, respectively. If ‘none‘ is specified, no additional options should be set. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/reserve-compute-resources/ for more details. (default [pods]) (DEPRECATED: This parameter should be set via the config file specified by the Kubelet‘s --config flag. See https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/kubelet-config-file/ for more information.)
kubelet 默认对 Pod 执行 Allocatable 可分配约束，如果所有 Pod 的总用量超过了 Allocatable，那么驱逐 Pod 的措施将被执行，我们可以可通过设置 kubelet --enforce-node-allocatable 标志值为 pods 控制这个措施。
此外我们还可以通过该标志来同时指定 kube-reserved 和 system-reserved 值，可以让 kubelet 强制实施 kube-reserved 和 system-reserved 约束，不过需要注意，如果配置了 kube-reserved 或者 system-reserved 约束，那么需要对应设置 --kube-reserved-cgroup 或者 --system-reserved-cgroup 参数。
如果设置了对应的 --system-reserved-cgroup 和 --kube-reserved-cgroup 参数，Pod 能实际使用的资源上限是不会改变，但系统进程与 kube 进程也会受到资源上限的限制，如果系统进程超过了预留资源，那么系统进程会被 cgroup 杀掉。但是如果不设这两个参数，那么系统进程就可以使用超过预留的资源上限。
所以如果要为系统预留和 kube 预留配置 cgroup，则需要非常小心，如果执行了 kube-reserved 约束，那么 kubelet 就不能出现突发负载用光所有可用资源，不然就会被杀掉。system-reserved 可以用于为诸如 sshd、udev 等系统守护进程争取资源预留，但是如果执行 system-reserved 约束，那么可能因为某些原因导致节点上的关键系统服务 CPU 资源短缺或因为内存不足而被终止，所以如果不是自己非常清楚如何配置，最好别配置 cgroup 约束，如果需要自行配置，可以参考第一期的资源预留文档进行相关操作。
因此，我们强烈建议用户使用 enforce-node-allocatable 默认配置的 pods 即可，并为系统和 kube 进程预留出适当的资源，以保持整体节点的可靠性，不需要进行 cgroup 约束，除非操作人员对系统非常了解。