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CPU调度

云容器引擎 CCE-CPU管理策略:使用场景

使用场景默认情况下，kubelet使用 CFS 配额来执行Pod的CPU约束。当节点上运行了很多CPU密集的Pod时，工作负载可能会迁移到不同的CPU核，这取决于调度时Pod是否被扼制，以及哪些CPU核是可用的。许多应用对这种迁移不敏感，因此无需任何干预即可正常工作。有些应用对CPU敏感，CPU敏感型应用有如下特点。对CPU throttling 敏感对上下文切换敏感对处理器缓存未命中敏感对跨Socket内存访问敏感期望运行在同一物理CPU的超线程如果您的应用有以上其中一个特点，可以利用Kubernetes中提供的CPU管理策略为应用分配独占的CPU核（即CPU绑核），提升应用性能，减少应用的调度延迟。CPU manager会优先在一个Socket上分配资源，也会优先分配完整的物理核，避免一些干扰。

云容器引擎 CCE CPU调度
云容器引擎 CCE-CPU管理策略:为Pod设置独占CPU

为Pod设置独占CPU Pod设置独占CPU（即CPU绑核）有如下几点要求：节点上开启静态（static）CPU管理策略，具体方法请参见开启CPU管理策略。 Pod的定义里都要设置requests和limits参数，requests和limits必须为整数，且数值一致。如果有init container需要设置独占CPU，init container的requests参数建议与业务容器设置的requests参数一致（避免业务容器未继承init container的CPU分配结果，导致CPU manager多预留一部分CPU）。更多信息请参见App Containers can't inherit Init Containers CPUs - CPU Manager Static Policy。在使用时您可以利用调度策略（亲和与反亲和）将如上配置的Pod调度到开启静态（static）CPU管理策略的节点上，这样就能够达到独占CPU的效果。设置独占CPU的YAML示例如下： kind: Deployment apiVersion: apps/v1 metadata: name: test spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: test template: metadata: labels: app: test spec: containers: - name: container-1 image: nginx:alpine resources: requests: cpu: 2 # 必须为整数，且需要与limits中一致 memory: 2048Mi limits: cpu: 2 # 必须为整数，且需要与requests中一致 memory: 2048Mi imagePullSecrets: - name: default-secret

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