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工作负载分区

工作负载分区将计算节点CPU资源分离到不同的CPU集。主要目标是将平台Pod保持在指定的内核上，以避免中断客户工作负载正在运行的CPU。

工作负载分区将OpenShift Container Platform服务、集群管理工作负载和基础设施Pod隔离到一组保留的CPU上运行。这确保了集群部署中剩余的CPU不会被触及，并且仅供非平台工作负载使用。集群管理所需的最小保留CPU数量为四个CPU超线程 (HT)。

在启用工作负载分区和有效管理CPU资源的上下文中，未正确配置的节点将不允许通过节点准入Webhook加入集群。启用工作负载分区功能后，控制平面和工作节点的机器配置池将提供节点使用的配置。将新节点添加到这些池中将确保它们在加入集群之前已正确配置。

目前，节点必须每个机器配置池具有统一的配置，以确保在该池内的所有节点上设置正确的CPU亲和性。准入后，集群中的节点会将自身标识为支持名为management.workload.openshift.io/cores的新资源类型，并准确报告其CPU容量。工作负载分区只能在集群安装期间启用，方法是将附加字段cpuPartitioningMode添加到install-config.yaml文件。

启用工作负载分区后，management.workload.openshift.io/cores资源允许调度程序根据主机的cpushares容量正确分配Pod，而不仅仅是默认的cpuset。这确保了在工作负载分区场景中更精确地分配资源。

工作负载分区确保Pod配置中指定的CPU请求和限制得到遵守。在OpenShift Container Platform 4.16或更高版本中，通过CPU分区为平台Pod设置准确的CPU使用限制。由于工作负载分区使用management.workload.openshift.io/cores的自定义资源类型，因此由于Kubernetes对扩展资源的要求，请求和限制的值相同。但是，工作负载分区修改的注释正确地反映了所需的限制。

扩展资源不能过度承诺，因此如果容器规范中同时存在请求和限制，则请求和限制必须相等。

启用工作负载分区

使用工作负载分区，集群管理Pod会添加注释以将其正确地划分到指定的CPU亲和性中。这些Pod在性能配置文件中保留值指定的最小大小CPU配置内正常运行。在计算应为平台预留多少个保留CPU内核时，应考虑使用工作负载分区的其他Day 2运算符。

工作负载分区使用标准Kubernetes调度功能将用户工作负载与平台工作负载隔离开。

您只能在集群安装期间启用工作负载分区。安装后无法禁用工作负载分区。但是，您可以安装后更改reserved和isolated CPU的CPU配置。

使用此过程在集群范围内启用工作负载分区

步骤

  • 在install-config.yaml文件中，添加附加字段cpuPartitioningMode并将其设置为AllNodes。

    apiVersion: v1
baseDomain: devcluster.openshift.com
cpuPartitioningMode: AllNodes (1)
compute:
  - architecture: amd64
    hyperthreading: Enabled
    name: worker
    platform: {}
    replicas: 3
controlPlane:
  architecture: amd64
  hyperthreading: Enabled
  name: master
  platform: {}
  replicas: 3
    1 在安装时设置用于CPU分区的集群。默认值为None。

性能配置文件和工作负载分区

应用性能配置文件允许您使用工作负载分区功能。正确配置的性能配置文件指定isolated和reserved CPU。创建性能配置文件的推荐方法是使用性能配置文件创建器 (PPC) 工具创建性能配置文件。

其他资源

示例性能配置文件配置

apiVersion: performance.openshift.io/v2
kind: PerformanceProfile
metadata:
  # if you change this name make sure the 'include' line in TunedPerformancePatch.yaml
  # matches this name: include=openshift-node-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  # Also in file 'validatorCRs/informDuValidator.yaml': 
  # name: 50-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}
  name: openshift-node-performance-profile
  annotations:
    ran.openshift.io/reference-configuration: "ran-du.redhat.com"
spec:
  additionalKernelArgs:
    - "rcupdate.rcu_normal_after_boot=0"
    - "efi=runtime"
    - "vfio_pci.enable_sriov=1"
    - "vfio_pci.disable_idle_d3=1"
    - "module_blacklist=irdma"
  cpu:
    isolated: $isolated
    reserved: $reserved
  hugepages:
    defaultHugepagesSize: $defaultHugepagesSize
    pages:
      - size: $size
        count: $count
        node: $node
  machineConfigPoolSelector:
    pools.operator.machineconfiguration.openshift.io/$mcp: ""
  nodeSelector:
    node-role.kubernetes.io/$mcp: ''
  numa:
    topologyPolicy: "restricted"
  # To use the standard (non-realtime) kernel, set enabled to false
  realTimeKernel:
    enabled: true
  workloadHints:
    # WorkloadHints defines the set of upper level flags for different type of workloads.
    # See https://github.com/openshift/cluster-node-tuning-operator/blob/master/docs/performanceprofile/performance_profile.md#workloadhints
    # for detailed descriptions of each item.
    # The configuration below is set for a low latency, performance mode.
    realTime: true
    highPowerConsumption: false
    perPodPowerManagement: false
表 1. 单节点 OpenShift 集群的 PerformanceProfile CR 选项
PerformanceProfile CR 字段 描述

metadata.name

确保name与相关 GitOps ZTP 自定义资源 (CR) 中设置的以下字段匹配

  • TunedPerformancePatch.yaml 中的 include=openshift-node-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}

  • validatorCRs/informDuValidator.yaml 中的 name: 50-performance-${PerformanceProfile.metadata.name}

spec.additionalKernelArgs

"efi=runtime" 为集群主机配置 UEFI 安全启动。

spec.cpu.isolated

设置隔离的 CPU。确保所有超线程对都匹配。

保留和隔离的 CPU 池不得重叠，并且必须共同涵盖所有可用的核心。未考虑的 CPU 核心会导致系统出现未定义的行为。

spec.cpu.reserved

设置保留的 CPU。启用工作负载分区时，系统进程、内核线程和系统容器线程将限制在这些 CPU 上。所有未隔离的 CPU 都应保留。

spec.hugepages.pages

  • 设置巨页数量 (count)

  • 设置巨页大小 (size)。

  • 将node设置为分配hugepages的 NUMA 节点 (node)

spec.realTimeKernel

将enabled设置为true以使用实时内核。

spec.workloadHints

使用workloadHints定义不同类型工作负载的顶级标志集。此示例配置将集群配置为低延迟和高性能。
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