引言
隨著雲原生應用的普及，Kubernetes 作為容器編排平臺的核心角色，其資源管理能力直接影響系統效能與彈性。本文深入探討 Kubernetes 資源管理的進階技術，涵蓋 P-level 資源配置、動態調整機制、Stateful 工作負載支援、記憶體管理與 Swap 支援等關鍵主題，並探討其未來整合與擴展方向，為開發者與系統管理者提供實務參考。
主要內容
技術定義與核心概念
Kubernetes 資源管理透過資源請求（requests）與限制（limits）的設定，確保容器與 Pod 的資源使用符合預期。P-level 資源管理允許在 Pod 級別設定 CPU 與記憶體的請求與限制，取代傳統容器級別配置，提供更靈活的資源共享與動態調整能力。
關鍵特性與功能
1. P-level 資源管理
- 資源共享機制：容器間可動態分配 CPU 與記憶體，避免資源爭議。
- 簡化配置：減少容器級別過度配置，提升管理效率。
- 混合模式支援：可同時使用 Pod 級別與容器級別設定。
應用場景：
- 機器學習工作負載：設定 CPU/記憶體總體限制，保障主應用程式的資源。
- Web 服務與快取代理：設定資源上限，處理流量波動。
2. Pod 資源動態調整
- 無中斷調整：修改 CPU/記憶體限制後，Kubernetes 自動調整資源分配，避免容器重啟。
- 調整策略：支援
prefer no restart（優先不重啟）與 restart container（回復原有行為）。
- 限制：記憶體縮減受限於 Linux 核心限制，SIG v2 版本已改善；不支援部分資源調整（如僅調整 CPU 或記憶體）。
3. Stateful 工作負載資源管理
- 挑戰：傳統 Pod 不可變性導致資料庫等應用無法動態調整資源。
- 解決方案：引入 Pod 資源動態調整功能，支援 CPU/記憶體即時調整，避免重新部署 Pod，降低資料遷移風險。
- 整合：與垂直自動擴展（VPA）及其他工作負載框架結合。
4. 記憶體管理與 Swap 支援
- 現存問題：Java 等應用啟動時的記憶體峰值導致資源浪費，無法動態縮減。
- 技術限制：Kubernetes 目前不支援記憶體縮減，Linux 核心限制導致調整困難。
- 進展方向：與 Linux 核心社群合作改善 SIG v2 版本，支援 Swap 管理以提升資源利用率。
實際應用與挑戰
自動化資源調整
- 原子性調整：調整資源時若部分請求失敗，系統拒絕整個調整以確保行為可預測。
- 資源類型限制：目前僅支援 CPU 與記憶體，GPU 等擴展資源仍在開發中。
- 服務品質保障：調整 CPU/記憶體請求/限制時，需確保服務品質（如 burstable、static 管理），無法動態調整專屬資源。
內存交換（Swap）支援
- 現狀與挑戰：Kubernetes 儘管幾乎不支援 Swap，因會導致性能問題（如頁面回收耗時、影響節點其他應用）。內核無法準確判斷無效記憶體，且磁碟操作效率低。
- 開發進展：正在加速開發節點層級 Swap 支援，未來可能支援 Pod 層級 Swap 使用，但目前仍處於 Beta 階段。
- 使用模式：支援 burst 模式的記憶體交換，非 burstable 部分可使用 Swap，但完整 Pod 記憶體交換仍需進一步優化。
Pod 組（Pod Group）概念
- 設計目標：解決批次工作負載（如 AI 訓練、Slurm 群集）的資源動態調整需求，提供更靈活的資源管理。
- 功能特點：
- 支援 Pod 內部容器的動態增減（如資源需求變化時擴充或縮減）。
- 允許 Pod 組內容器緊耦合，提升資源利用率。
- 調度器可針對 Pod 組進行任務排程，優化資源分配。
- 應用場景：支援開發者環境、Stateful 應用、批次計算等需資源彈性的工作負載。
未來方向與整合
資源類型擴展
- 正在開發對 GPU 等擴展資源的支援，提升 Kubernetes 的通用性。
- 與垂直自動擴展（VPA）整合，支援工作負載框架（如 KubeSphere）的自動調整。
抽象層設計
- 建立更高層次的抽象（如 DRA、Kai Scheduler 整合），標準化設備與資源管理，降低用戶使用門檻。
- 重點在於降低資源靜態配置的限制，提升系統的彈性與資源利用率。
社區合作與生態整合
- 與 CNCF 社區合作，整合 Kubernetes 生態中的相關技術（如 Kai Scheduler、Ray 社區）。
- 強調功能開發需與多個團隊協作，確保生產環境的穩定性與可擴展性。
總結
Kubernetes 資源管理透過 P-level 設定、動態調整、Stateful 支援與 Swap 管理，提供更靈活的資源配置與優化能力。未來將持續擴展對 GPU 等資源的支援，並透過抽象層設計與社區合作提升系統的通用性與穩定性。開發者應根據應用特性選擇合適的調整策略，並關注 CNCF 社區的技術進展，以最大化 Kubernetes 的資源管理效能。