降低 OpenShift Pipelines 的资源消耗

了解管道中的资源消耗
减轻管道中额外的资源消耗
其他资源

如果您在多租户环境中使用集群，则必须控制每个项目和 Kubernetes 对象的 CPU、内存和存储资源的消耗。这有助于防止任何一个应用程序消耗过多资源并影响其他应用程序。

为了定义最终设置在生成的 Pod 上的资源限制，Red Hat OpenShift Pipelines 使用执行它们的项目的资源配额限制和限制范围。

要限制项目中的资源消耗，您可以

设置和管理资源配额以限制总资源消耗。
使用限制范围来限制资源消耗，用于特定对象，例如 Pod、镜像、镜像流和持久卷声明。

了解管道中的资源消耗

每个任务都包含许多必需步骤，这些步骤需要按照 `Task` 资源的 `steps` 字段中定义的特定顺序执行。每个任务都作为 Pod 运行，每个步骤都在该 Pod 内作为容器运行。

`steps`规范中的`Resources`字段指定了资源消耗的限制。默认情况下，CPU、内存和临时存储的资源请求设置为`BestEffort`（零）值或通过该项目中的限制范围设置的最小值。

步骤的资源请求和限制示例配置

spec:
  steps:
  - name: <step_name>
    computeResources:
      requests:
        memory: 2Gi
        cpu: 600m
      limits:
        memory: 4Gi
        cpu: 900m

当在执行管道和任务运行的项目中指定了`LimitRange`参数和容器资源请求的最小值时，Red Hat OpenShift Pipelines 将查看项目中的所有`LimitRange`值，并使用最小值而不是零。

项目级别的限制范围参数示例配置

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: <limit_container_resource>
spec:
  limits:
  - max:
      cpu: "600m"
      memory: "2Gi"
    min:
      cpu: "200m"
      memory: "100Mi"
    default:
      cpu: "500m"
      memory: "800Mi"
    defaultRequest:
      cpu: "100m"
      memory: "100Mi"
    type: Container
...

减轻管道中额外的资源消耗

当您在 Pod 中的容器上设置资源限制时，OpenShift Container Platform 会将请求的资源限制相加，因为所有容器同时运行。

为了在调用的任务中每次仅执行一步时消耗最少的资源，Red Hat OpenShift Pipelines 会请求步骤中指定的最大 CPU、内存和临时存储，这些步骤需要最多的资源。这确保满足所有步骤的资源需求。除最大值以外的其他请求都设置为零。

但是，这种行为可能会导致资源使用量高于所需。如果您使用资源配额，这也可能导致 Pod 无法调度。

例如，考虑一个使用脚本的任务，该任务包含两个步骤，并且未定义任何资源限制和请求。生成的 Pod 包含两个 init 容器（一个用于入口点复制，另一个用于编写脚本）和两个容器，每个步骤一个。

OpenShift Container Platform 使用为项目设置的限制范围来计算所需的资源请求和限制。对于此示例，请在项目中设置以下限制范围：

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: mem-min-max-demo-lr
spec:
  limits:
  - max:
      memory: 1Gi
    min:
      memory: 500Mi
    type: Container

在这种情况下，每个 init 容器使用 1Gi 的请求内存（限制范围的最大限制），每个容器使用 500Mi 的请求内存。因此，Pod 的总内存请求为 2Gi。

如果将相同的限制范围用于包含十个步骤的任务，则最终内存请求为 5Gi，这高于每个步骤实际需要的 500Mi（因为每个步骤都在另一个步骤之后运行）。

因此，为了减少资源消耗，您可以：

通过将不同的步骤组合成一个更大的步骤（使用脚本功能和相同的镜像），减少给定任务中的步骤数量。这减少了最小的请求资源。
将相对独立且可以自行运行的步骤分配到多个任务，而不是单个任务。这降低了每个任务中的步骤数量，使每个任务的请求更小，调度程序可以在资源可用时运行它们。

了解管道中的资源消耗

减轻管道中额外的资源消耗

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