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集群节点配置推荐

最近更新时间:2024-09-10 16:07:39

集群规划

创建Kubernets集群时,需结合节点资源预留和业务需求规划节点配置。若选用小规格节点可能存在以下弊端:

  • 网络性能不足:小规格节点的网络资源受限。

  • 节点容量不足:节点上有一部分资源默认预留用于Kubernetes和KCE的系统组件,包括CPU、内存和磁盘等,小规格节点的可分配资源可能不足。

  • 资源利用率低:节点资源分配时,如果一个容器基本可以占用一个小规格节点,此节点的剩余资源就无法利用(构建新的容器或者是恢复失败的容器),在小规格Worker节点较多的情况下,存在资源浪费。

使用大规格节点的优势:

  • 网络资源充足:网络带宽大,对于大带宽类的应用,资源利用率高。此外,容器在一台节点内建立通信的比例增大,减少网络传输。

  • 镜像拉取效率高:因为同节点上镜像只需要拉取一次就可以被多个容器使用,小规格节点多的集群相对拉取镜像的次数会更多,影响容器的启动速度。

Master配置推荐

Master节点上运行着apiserver、etcd、scheduler、controller-manager等核心组件,对集群稳定性和可用性有至关重要的影响。生产环境的集群需慎重选择Master节点规格,Master规格跟集群规模有关,集群规模越大,所需要的Master规格也越高。

集群规模可以从多个角度衡量,如节点数量、pod数量、crd资源数量等,且同等规模下,pod大小、apiserver请求qps也会影响对apiserver的压力。KCE环境压测中发现,pod数量会显著影响apiserver内存消耗,您可参考此处建议值来选定Master规格。

压测环境说明:
KCE压测中所用pod yaml大小约为3kB,若您的业务pod较大,可参考压测规律对apiserver内存预估进行适当调整。当pod数量大于3000,pod yaml大小大于3500kB时,apiserver内存消耗近似随pod数量和pod yaml大小线性增长,当qps为50时,可参考如下测算公式(pod数量单位为个,pod yaml大小单位为B):
apiserver内存消耗=3+(pod数量-3000)/1000*1G+(pod yaml大小-3500)/1000*0.4M*pod数量

Master机型

推荐pod

上限pod

推荐qps

上限qps

4核8G

3000

5000

30

50

8核16G

6000

10000

60

80

16核32G

12000

20000

80

100

32核64G

24000

40000

110

130

64核128G

48000

80000

200

220

如您有更大规模集群的配置需求,可工单咨询KCE后台一同进行评估。

Worker规格选型

  • 为了保证节点的稳定性,金山云容器集群节点上会根据节点的规格预留一部分资源给Kubernetes的相关组件(kubelet,kube-proxy以及docker等),详见集群资源预留,建议结合资源预留和业务的资源申请,选择合适的节点配置。

  • 根据业务类型确认CPU:Memory比例
    对于使用内存比较多的应用例如java类应用,建议考虑使用1:8的机型;对于CPU密集型的业务,可以申请1:2的机器;如果是不同业务的混合部署,建议给不同机型或者配置的节点打上标签,配合nodeAffinity调度pod。

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