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在同一節點上同時運行多個Pod時，Pod之間可能會因為CPU資源的爭搶帶來頻繁的上下文切換，導致性能抖動。針對性能敏感型應用，您可以啟用CPU拓撲感知調度功能，將Pod固定在節點的CPU Core上運行，緩解因CPU上下文切換、跨NUMA訪存導致的應用性能下降問題。

說明

為了幫助您更好地理解本文檔并使用本功能，推薦您參見Kubernetes官方文檔了解Pod Qos類、為容器和 Pod 分配內存資源、節點上的CPU管理策略（例如CPU管理策略、none策略、static策略）等概念。

使用場景

在Kubernetes集群中，多個Pod會在同一個節點上共享CPU核心。但在以下場景中，某些應用可能需要固定在部分CPU核心上運行。

應用尚未完成對云原生場景的適配，例如在設置線程數量時未考慮容器規格（而是整機物理核數量），導致應用出現性能下降問題。
應用運行在神龍裸金屬（Intel、AMD）等多核機器上，且出現大量因跨NUMA訪存帶來的應用性能下降問題。
應用對CPU上下文切換十分敏感，無法承受因此帶來的性能抖動。

雖然Kubernetes提供了CPU Manager以解決此問題，支持為對CPU親和性和性能有更高要求的應用配置static策略，允許這些應用獨占節點上的特定CPU Core，以獲得穩定的計算資源。但CPU Manager僅提供節點維度的CPU調度選擇，無法在集群維度選擇最優的CPU Core組合。此外，通過CPU Manager為應用配置static策略時，Pod僅支持對Guaranteed類型的Pod生效，即Pod中的每個容器必須聲明了CPU Request和CPU Limit且兩者取值相等，無法適用于其他類型的Pod，包括Burstable和BestEffort。

為此，ACK集群基于新版的Scheduling Framework實現了CPU拓撲感知調度功能，支持通過Pod Annotation直接啟用，以更好地保障CPU敏感型工作負載的服務性能。

前提條件

已創建ACK集群Pro版，且節點池的CPU Policy為None，請參見創建ACK Pro版集群。
已安裝ack-koordinator組件，且組件版本為0.2.0及以上，請參見ack-koordinator。

費用說明

ack-koordinator組件本身的安裝和使用是免費的，不過需要注意的是，在以下場景中可能產生額外的費用：

ack-koordinator是非托管組件，安裝后將占用Worker節點資源。您可以在安裝組件時配置各模塊的資源申請量。
ack-koordinator默認會將資源畫像、精細化調度等功能的監控指標以Prometheus的格式對外透出。若您配置組件時開啟了ACK-Koordinator開啟Prometheus監控指標選項并使用了阿里云Prometheus服務，這些指標將被視為自定義指標并產生相應費用。具體費用取決于您的集群規模和應用數量等因素。建議您在啟用此功能前，仔細閱讀阿里云Prometheus計費說明，了解自定義指標的免費額度和收費策略。您可以通過賬單和用量查詢，監控和管理您的資源使用情況。

步驟一：部署示例應用

本文以一個Nginx應用為例，介紹如何啟用CPU拓撲感知調度，實現CPU綁核。

使用以下YAML示例，部署一個Nginx應用。

展開查看YAML文件內容

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      nodeSelector:
        policy: intel
      containers:
      - name: nginx
        image: alibaba-cloud-linux-3-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/alinux3/nginx_optimized:20240221-1.20.1-2.3.0
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            cpu: 4
            memory: 8Gi
          limits:
            cpu: 4
            memory: 8Gi
        volumeMounts:
           - mountPath: /etc/nginx/nginx.conf
             name: nginx
             subPath: nginx.conf
      volumes:
        - name: nginx
          configMap:
            name: nginx-configmap
            items:
              - key: nginx_conf
                path: nginx.conf

在Pod對應的節點上，執行以下命令，查看當前容器的CPU核心綁定情況。

# 具體路徑可根據Pod的UID以及Container的ID拼接得到。
cat /sys/fs/cgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podf9b79bee_eb2a_4b67_befe_51c270f8****.slice/cri-containerd-aba883f8b3ae696e99c3a920a578e3649fa957c51522f3fb00ca943dc2c7****.scope/cpuset.cpus

預期輸出：

# 未指定自動綁核策略前，可使用的CPU編號范圍為0~31，表示CPU目前沒有約束。
0-31

步驟二：啟用CPU拓撲感知調度功能

您可以通過Pod Annotation啟用CPU拓撲感知調度功能，實現對Pod的綁核，具體策略如下。

重要

在使用CPU拓撲感知調度時，請勿在Pod上直接指定nodeName，kube-scheduler并不參與這類Pod的調度過程。您可以使用nodeSelector等字段配置親和性策略，來指定節點調度。

普通綁核策略

您可以通過Pod Annotation cpuset-scheduler啟用CPU拓撲感知調度功能，系統會為您實現CPU綁核。

在Pod YAML的metadata.annotations中，配置cpuset-scheduler為true，啟用CPU拓撲感知調度。
說明
如需在工作負載（例如Deployment）中配置，請在template.metadata字段下配置Pod對應的Annotation。
在Containers字段下，配置resources.limit.cpu的取值（該值需為整數），限定CPU綁核范圍。

展開查看啟用了普通綁核策略的示例YAML

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      annotations:
        cpuset-scheduler: "true" # 設置為true，啟用CPU拓撲感知調度。
      labels:
        app: nginx
    spec:
      nodeSelector:
        policy: intel
      containers:
      - name: nginx
        image: alibaba-cloud-linux-3-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/alinux3/nginx_optimized:20240221-1.20.1-2.3.0
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            cpu: 4
            memory: 8Gi
          limits:
            cpu: 4 # 設置resources.limit.cpu值，需為整數。
            memory: 8Gi
        volumeMounts:
           - mountPath: /etc/nginx/nginx.conf
             name: nginx
             subPath: nginx.conf
      volumes:
        - name: nginx
          configMap:
            name: nginx-configmap
            items:
              - key: nginx_conf
                path: nginx.conf

自動綁核策略

您可以通過Annotation開啟CPU拓撲感知調度功能并同步啟用自動綁核策略。配置后，調度器會根據Pod規格自動規劃綁核數量，盡量避免出現跨NUMA訪問內存的情況。

在Pod YAML的metadata.annotations中，配置cpuset-scheduler為true，且cpu-policy為static-burst，啟用自動綁核策略。
說明
如需在工作負載（例如Deployment）中配置，請在template.metadata字段下配置Pod對應的Annotation。
在Containers字段下，配置resources.limit.cpu的取值（該值需為整數），做為CPU綁核范圍的參考值。

展開查看啟用了自動綁核策略的示例YAML

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      annotations:
        cpuset-scheduler: "true" # 設置為true，啟用CPU拓撲感知調度。
        cpu-policy: "static-burst" # 設置為static-burst，啟用自動綁核策略。
      labels:
        app: nginx
    spec:
      nodeSelector:
        policy: intel
      containers:
      - name: nginx
        image: alibaba-cloud-linux-3-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/alinux3/nginx_optimized:20240221-1.20.1-2.3.0
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            cpu: 4
            memory: 8Gi
          limits:
            cpu: 4 # 做為CPU綁核范圍的參考值，需為整數。
            memory: 8Gi
        volumeMounts:
           - mountPath: /etc/nginx/nginx.conf
             name: nginx
             subPath: nginx.conf
      volumes:
        - name: nginx
          configMap:
            name: nginx-configmap
            items:
              - key: nginx_conf
                path: nginx.conf

結果驗證

以普通綁核策略為例，驗證CPU拓撲感知調度是否成功啟用。自動綁核策略的驗證流程類似。

在Pod對應的節點上，再次執行以下命令，查看啟用自動綁核策略后容器的CPU核心綁定情況。

# 具體路徑可根據Pod的UID以及Container的ID拼接得到。
cat /sys/fs/cgroup/cpuset/kubepods.slice/kubepods-burstable.slice/kubepods-burstable-podf9b79bee_eb2a_4b67_befe_51c270f8****.slice/cri-containerd-aba883f8b3ae696e99c3a920a578e3649fa957c51522f3fb00ca943dc2c7****.scope/cpuset.cpus

預期輸出：

# 和limit數量相同
0-3

預期輸出表明，容器可用的CPU編號范圍為0～3，與YAML中聲明的resources.limit.cpu一致。

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CPU拓撲感知調度