recursos

Recursos no Kubernetes §

CPU §

• Definição: ações feitas pela aplicação

• Exemplos: contas, transformações, comparações, iterações

Memória §

• Definição: estado da aplicação

• Exemplos: variáveis, constantes, objetos, listas

Escassez de recursos §

• Falta de CPU: aplicação fica lenta (a ações demoram para ser processadas)

• Falta de Memória: aplicação trava (exceção OutOfMemoryError é lançada)

Aplicações dividindo um mesmo hardware §

• Solução: limitação de recursos (CPU e memória)

  • No Kubernetes

    • Para limitar a CPU, o K8S utiliza o CPU throttling o que provoca uma lentidão na aplicação

    • Para limitar a memória, o K8S utiliza o OOM Killer (Out Of Memory Killer) causando um loop de reinicialização da aplicação

Otimização de recursos com HPA (Horizontal Pod Autoscaler) §

• Configuração do HPA

  • 1º passo: instalar o metrics server

    Metrics Server: tirar métricas de todos os pods dentro do Cluster e expor esse dados em uma API já integrada ao Kubernetes

  • 2º passo: determinar recursos para 1 pod

    Para auxiliar na distribuição de recursos para cada Pod, é recomendável utilizar uma biblioteca de stress, como por exemplo: vegeta

  • 3º passo: determinar parâmetros de escala

• Funcionamento do HPA

  

  • Target = alvo de CPU que um Pod deve manter, ou seja, o Kubernetes, então, tenta manter a utilização de CPU em 50% do limite (target)

  

  • Com a utilização de CPU ultrapassando o alvo de CPU (target) especificado no arquivo deployment.yaml do K8S, o Kubernetes irá criar novos Pods (distribuir a carga) afim de manter a utilização de CPU até no máximo ao target em todos os Pods afetados por esse deployment.yaml

  

  

  • Com o fim do período de estresse da aplicação (redução no número de requisições), o Kubernetes ao verificar que a soma das percentagens de utilização de CPU for abaixo do target de um dos Pods, então ele irá destruir os Pods excedentes