K8S 中的 CPUThrottlingHigh 到底是个什么鬼？
1. 前言
在使用 Kubernetes 的过程中，我们看到过这样一个告警信息：
[K8S] 告警主题: CPUThrottlingHigh 告警级别: warning 告警类型: CPUThrottlingHigh 故障实例: 告警详情: 27% throttling of CPU in namespace kube-system for container kube-proxy in pod kube-proxy-9pj9j. 触发时间: 2020-05-08 17:34:17
这个告警信息说明 kube-proxy 容器被 throttling 了，然而查看该容器的资源使用历史信息，发现该容器以及容器所在的节点的 CPU 资源使用率都不高：
告警期间容器所在节点 CPU 使用率
告警期间 kube-proxy 的资源使用率
经过我们的分析，发现该告警实际上是和 Kubernetes 对于 CPU 资源的限制和管控机制有关。Kubernetes 依赖于容器的 runtime 进行 CPU 资源的调度，而容器 runtime 以 Docker 为例，是借助于 cgroup 和 CFS 调度机制进行资源管控。本文基于这个告警案例，首先分析了 CFS 的基本原理，然后对于 Kubernetes 借助 CFS 进行 CPU 资源的调度和管控方法进行了介绍，最后使用一个例子来分析 CFS 的一些调度特性来解释这个告警的 root cause 和解决方案。
2. CFS 基本原理
基本原理
Linux 在 2.6.23 之后开始引入 CFS 逐步替代 O1 调度器作为新的进程调度器，正如它名字所描述的，CFS(Completely Fair Scheduler) 调度器[1]追求的是对所有进程的全面公平，实际上它的做法就是在一个特定的调度周期内，保证所有待调度的进程都能被执行一遍，主要和当前已经占用的 CPU 时间经权重除权之后的值 (vruntime，见下面公式) 来决定本轮调度周期内所能占用的 CPU 时间，vruntime 越少，本轮能占用的 CPU 时间越多；总体而言，CFS 就是通过保证各个进程 vruntime 的大小尽量一致来达到公平调度的效果：
进程的运行时间计算公式为: 进程运行时间 = 调度周期 * 进程权重 / 所有进程权重之和
vruntime = 进程运行时间 * NICE_0_LOAD / 进程权重 = (调度周期 * 进程权重 / 所有进程总权重) * NICE_0_LOAD / 进程权重 = 调度周期 * NICE_0_LOAD / 所有进程总权重
通过上面两个公式，可以看到 vruntime 不是进程实际占用 CPU 的时间，而是剔除权重影响之后的 CPU 时间，这样所有进程在被调度决策的时候的依据是一致的，而实际占用 CPU 时间是经进程优先级权重放大的。这种方式使得系统的调度粒度更小来，更加适合高负载和多交互的场景。
Kernel 配置
在 kernel 文件系统中，可以通过调整如下几个参数来改变 CFS 的一些行为：
- /proc/sys/kernel/sched_min_granularity_ns，表示进程最少运行时间，防止频繁的切换，对于交互系统
- /proc/sys/kernel/sched_nr_migrate，在多 CPU 情况下进行负载均衡时，一次最多移动多少个进程到另一个 CPU 上
- /proc/sys/kernel/sched_wakeup_granularity_ns，表示进程被唤醒后至少应该运行的时间，这个数值越小，那么发生抢占的概率也就越高
- /proc/sys/kernel/sched_latency_ns，表示一个运行队列所有进程运行一次的时间长度 (正常情况下的队列调度周期，P)
- sched_nr_latency，这个参数是内核内部参数，无法直接设置，是通过 sched_latency_ns/sched_min_granularity_ns 这个公式计算出来的；在实际运行中，如果队列排队进程数 nr_running > sched_nr_latency，则调度周期就不是 sched_latency_ns，而是 P = sched_min_granularity_ns * nr_running，如果 nr_running <= sched_nr_latency，则 P = sched_latency_ns
在阿里云的 Kubernetes 节点上，这些参数配置如下：
$ cat /proc/sys/kernel/sched_min_granularity_ns
10000000
$ cat /proc/sys/kernel/sched_nr_migrate
32
$ cat /proc/sys/kernel/sched_wakeup_granularity_ns
15000000
$ cat /proc/sys/kernel/sched_latency_ns
24000000
可以算出来 sched_nr_latency = sched_latency_ns / sched_min_granularity_ns = 24000000 / 10000000 = 2.4
在阿里云普通的虚拟机上的参数如下：
$ cat /proc/sys/kernel/sched_min_granularity_ns
3000000
$ cat /proc/sys/kernel/sched_latency_ns
15000000
可以算出来 sched_nr_latency = sched_latency_ns / sched_min_granularity_ns = 15000000 / 3000000 = 5
而在普通的 CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 上的参数如下：
$ cat /proc/sys/kernel/sched_min_granularity_ns
3000000
$ cat /proc/sys/kernel/sched_nr_migrate
32
$ cat /proc/sys/kernel/sched_wakeup_granularity_ns
4000000
$ cat /proc/sys/kernel/sched_latency_ns
24000000
可以算出来 sched_nr_latency = sched_latency_ns / sched_min_granularity_ns = 24000000 / 3000000 = 8
可以看到，阿里云的 Kubernetes 节点设置了更长的最小执行时间，在进程队列稍有等待 (2.4) 的时候就开始保证每个进程的最小运行时间不少于 10 毫秒。
运行和观察
部署这样一个 yaml POD：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: busybox
labels:
app: busybox
spec:
containers:
- image: busybox
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
command:
- "/bin/sh"
- "-c"
- "while true; do sleep 10; done"
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: busybox
restartPolicy: Always
可以看到该容器内部的进程对应的 CPU 调度信息变化如下：
[root@k8s-node-04 ~]# cat /proc/121133/sched
sh (121133, #threads: 1)
-------------------------------------------------------------------
se.exec_start : 20229360324.308323
se.vruntime : 0.179610
se.sum_exec_runtime : 31.190620
se.nr_migrations : 12
nr_switches : 79
nr_voluntary_switches : 78
nr_involuntary_switches : 1
se.load.weight : 1024
policy : 0
prio : 120
clock-delta : 26
mm->numa_scan_seq : 0
numa_migrations, 0
numa_faults_memory, 0, 0, 0, 0, -1
numa_faults_memory, 1, 0, 0, 0, -1
numa_faults_memory, 0, 1, 1, 0, -1
numa_faults_memory, 1, 1, 0, 0, -1
[root@k8s-node-04 ~]# cat /proc/121133/sched
sh (121133, #threads: 1)
-------------------------------------------------------------------
se.exec_start : 20229480327.896307
se.vruntime : 0.149504
se.sum_exec_runtime : 33.325310
se.nr_migrations : 17
nr_switches : 91
nr_voluntary_switches : 90
nr_involuntary_switches : 1
se.load.weight : 1024
policy : 0
prio : 120
clock-delta : 31
mm->numa_scan_seq : 0
numa_migrations, 0
numa_faults_memory, 0, 0, 1, 0, -1
numa_faults_memory, 1, 0, 0, 0, -1
numa_faults_memory, 0, 1, 0, 0, -1
numa_faults_memory, 1, 1, 0, 0, -1
[root@k8s-node-04 ~]# cat /proc/121133/sched
sh (121133, #threads: 1)
-------------------------------------------------------------------
se.exec_start : 20229520328.862396
se.vruntime : 1.531536
se.sum_exec_runtime : 34.053116
se.nr_migrations : 18
nr_switches : 95
nr_voluntary_switches : 94
nr_involuntary_switches : 1
se.load.weight : 1024
policy : 0
prio : 120
clock-delta : 34
mm->numa_scan_seq : 0
numa_migrations, 0
numa_faults_memory, 0, 0, 0, 0, -1
numa_faults_memory, 1, 0, 0, 0, -1
numa_faults_memory, 0, 1, 1, 0, -1
numa_faults_memory, 1, 1, 0, 0, -1
其中 sum_exec_runtime 表示实际运行的物理时间。
3. Kubernetes 借助 CFS 进行 CPU 管理
CFS 进行 CPU 资源限流 (throtting) 的原理
根据文章《Kubernetes 生产实践系列之三十：Kubernetes 基础技术之集群计算资源管理》[2]的描述，Kubernetes 的资源定义：
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
比如里面的 CPU 需求，会被翻译成容器 runtime 的运行时参数，并最终变成 cgroups 和 CFS 的参数配置：
$ cat cpu.shares
256
$ cat cpu.cfs_quota_us
50000
$ cat cpu.cfs_period_us
100000
这里有一个默认的参数：
$ cat /proc/sys/kernel/sched_latency_ns
24000000
所以在这个节点上，正常压力下，系统的 CFS 调度周期是 24ms，CFS 重分配周期是 100ms，而该 POD 在一个重分配周期最多占用 50ms 的时间，在有压力的情况下，POD 可以占据的 CPU share 比例是 256。
下面一个例子可以说明不同资源需求的 POD 容器是如何在 CFS 的调度下占用 CPU 资源的：
CPU 资源配置和 CFS 调度
在这个例子中，有如下系统配置情况：
- CFS 调度周期为 10ms，正常负载情况下，进程 ready 队列里面的进程在每 10ms 的间隔内都会保证被执行一次
- CFS 重分配周期为 100ms，用于保证一个进程的 limits 设置会被反映在每 100ms 的重分配周期内可以占用的 CPU 时间数，在多核系统中，limit 最大值可以是 CFS 重分配周期 * CPU 核数
- 该执行进程队列只有进程 A 和进程 B 两个进程
- 进程 A 和 B 定义的 CPU share 占用都一样，所以在系统资源紧张的时候可以保证 A 和 B 进程都可以占用可用 CPU 资源的一半
- 定义的 CFS 重分配周期都是 100ms
- 进程 A 在 100ms 内最多占用 50ms，进程 B 在 100ms 内最多占用 20ms
所以在一个 CFS 重分配周期 (相当于 10 个 CFS 调度周期) 内，进程队列的执行情况如下：
- 在前面的 4 个 CFS 调度周期内，进程 A 和 B 由于 share 值是一样的，所以每个 CFS 调度内 (10ms)，进程 A 和 B 都会占用 5ms
- 在第 4 个 CFS 调度周期结束的时候，在本 CFS 重分配周期内，进程 B 已经占用了 20ms，在剩下的 8 个 CFS 调度周期即 80ms 内，进程 B 都会被限流，一直到下一个 CFS 重分配周期内，进程 B 才可以继续占用 CPU
- 在第 5-7 这 3 个 CFS 调度周期内，由于进程 B 被限流，所以进程 A 可以完全拥有这 3 个 CFS 调度的 CPU 资源，占用 30ms 的执行时间，这样在本 CFS 重分配周期内，进程 A 已经占用了 50ms 的 CPU 时间，在后面剩下的 3 个 CFS 调度周期即后面的 30ms 内，进程 A 也会被限流，一直到下一个 CFS 重分配周期内，进程 A 才可以继续占用 CPU
如果进程被限流了，可以在如下的路径看到：
cat /sys/fs/cgroup/cpu/kubepods/pod5326d6f4-789d-11ea-b093-fa163e23cb69/69336c973f9f414c3f9fdfbd90200b7083b35f4d54ce302a4f5fc330f2889846/cpu.stat nr_periods 14001693 nr_throttled 2160435 throttled_time 570069950532853
本文开头问题的原因分析
根据 3.1 描述的原理，很容易理解本文开通的告警信息的出现，是由于在某些特定的 CFS 重分配周期内，kube-proxy 的 CPU 占用率超过了给它分配的 limits，而参看 kube-proxy daemonset 的配置，确实它的 limits 配置只有 200ms，这就意味着在默认的 100ms 的 CFS 重调度周期内，它只能占用 20ms，所以在特定繁忙场景会有问题：
$ cat cpu.shares
204
$ cat cpu.cfs_period_us
100000
$ cat cpu.cfs_quota_us
20000
注：这里 cpu.shares 的计算方法如下：200x1024/1000~=204
而这个问题的解决方案就是将 CPU limits 提高。
Zalando 公司有一个分享《Optimizing Kubernetes Resource Requests/Limits for Cost-Efficiency and Latency / Henning Jacobs》[3]很好的讲述了 CPU 资源管理的问题，可以参考，这个演讲的 PPT 在这里[4]可以找到。
更具体问题分析和讨论还可以参考如下文章：
- CPUThrottlingHigh false positives #108[5]
- CFS quotas can lead to unnecessary throttling #67577[6]
- CFS Bandwidth Control[7]
- Overly aggressive CFS[8]
其中《Overly aggressive CFS[9]》里面还有几个小实验可以帮助大家更好的认识到 CFS 进行 CPU 资源管控的特点：
参考资料
[1]
CFS(Completely Fair Scheduler) 调度器: https://www.kernel.org/doc/Documentation/scheduler/sched-design-CFS.txt
[2]
《Kubernetes 生产实践系列之三十：Kubernetes 基础技术之集群计算资源管理》: https://blog.csdn.net/cloudvtech/article/details/107634724
[3]
《Optimizing Kubernetes Resource Requests/Limits for Cost-Efficiency and Latency / Henning Jacobs》: https://www.youtube.com/watch?v=eBChCFD9hfs
[4]
PPT 在这里: https://www.slideshare.net/try_except_/optimizing-kubernetes-resource-requestslimits-for-costefficiency-and-latency-highload?from_action=save
[5]
CPUThrottlingHigh false positives #108: https://github.com/kubernetes-monitoring/kubernetes-mixin/issues/108
[6]
CFS quotas can lead to unnecessary throttling #67577: https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/67577
[7]
CFS Bandwidth Control: https://www.kernel.org/doc/Documentation/scheduler/sched-bwc.txt
[8]
Overly aggressive CFS: https://gist.github.com/bobrik/2030ff040fad360327a5fab7a09c4ff1
[9]
Overly aggressive CFS: https://gist.github.com/bobrik/2030ff040fad360327a5fab7a09c4ff1
原文链接：https://blog.csdn.net/cloudvtech/article/details/107634785
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