一、背景介绍
1.1 需求说明
默认情况下，kubelet 基于CFS 调度算法来执行 Pod 的 CPU 分配。 但是当节点上运行了 CPU 密集型 Pod 时，应用可能会因抢占等情况导致 CPU 切换，而上述的切换导致的延时与中断对于业务敏感性Pod是无法接受的。
为了解决上述问题。 Kubelet 提供了可选的 CPU 管理策略，以满足不同的业务场景。
- 以API形式向用户提供配置方案
- 同时支持多种CPU使用场景共存
- CPU基于亲和性分配时，考虑设备拓扑
1.2 CPU架构
a. SMT
同时多线程Simultaneous multithreading，简称SMT,SMT可通过复制处理器上的结构状态，让同一个处理器上的多个线程同步执行并共享处理器的执行资源，可最大限度地实现宽发射、乱序的超标量处理，提高处理器运算部件的利用率，缓和由于数据相关或Cache未命中带来的访问内存延时。当没有多个线程可用时，SMT处理器几乎和传统的宽发射超标量处理器一样。多线程技术则可以为高速的运算核心准备更多的待处理数据，减少运算核心的闲置时间。 Intel的hyper-threading其实就是 two-thread SMT.
b. CMP
片上多处理器（Chip multiprocessors，简称CMP,其思想是将大规模并行处理器中的SMP（对称多处理器）集成到同一芯片内，各个处理器并行执行不同的进程。由于CMP结构已经被划分成多个处理器核来设计，每个核都比较简单，有利于优化设计。多核处理器可以在处理器内部共享缓存，提高缓存利用率，同时简化多处理器系统设计的复杂度。
c. SMP
对称多处理器（Symmetric Multi-Processors，简称SMP）,其是指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构。共享存储型多处理机有三种模型：均匀存储器存取（Uniform-Memory-Access，简称UMA）模型、非均匀存储器存取（Non-uniform Memory Access，简称NUMA）模型和只用高速缓存的存储器结构（Cache-Only Memory Architecture，简称COMA）模型，这些模型的区别在于存储器和外围资源如何共享或分布。
- S2MP全称为可扩展共享存储多处理(Scalable Shared-Memory Multiprocessing)技术。S2MP系统将大量高性能微处理器连接起来，共享一个统一的地址空间，较好地解决其他并行处理系统无法解决的问题。
- MMP也被称为海量并行处理架构。MPP提供了另外一种进行系统扩展的方式，它由多个SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度来看是一个服务器系统。
1.3 相关技术
在CPU管理中，涉及NUMA、HT及cpuset技术，以下为简要介绍。
NUMA
NUMA，以内存访问的不一致性为代价，减轻对总线和memory的带宽需求。这种结构对进程调度算法的要求较高，尽量减少跨Node的内存访问次数，以提升系统性能。Core之间会共享总线、内存等资源。如果Core的数量较少，则没什么问题，但随着Core的增多，对总线以及内存带宽的需求就会显著增大，最终总线和内存会成为系统性能的瓶颈。
如下图所示，一个NUMA Node包括一个或者多个Socket，以及与之相连的local memory。一个多核的Socket有多个Core。如果CPU支持HT，OS还会把这个Core看成 2个Logical Processor。
- Socket是一个物理上的概念，指的是主板上的cpu插槽
- Node是一个逻辑上的概念，上图中没有提及。由于SMP体系中各个CPU访问内存只能通过单一的通道，导致内存访问成为瓶颈，cpu再多也无用。后来引入了NUMA，通过划分node，每个node有本地RAM，这样node内访问RAM速度会非常快。但跨Node的RAM访问代价会相对高一点,我们用Node之间的距离（Distance，抽象的概念）来定义各个Node之间互访资源的开销。
- Core就是一个物理cpu,一个独立的硬件执行单元，比如寄存器，计算单元等
- Thread就是超线程（HyperThreading）的概念，是一个逻辑cpu，共享core上的执行单元
HT
Hyperthreading 使操作系统认为处理器的核心数是实际核心数的2倍，超线程(hyper-threading)本质上就是CPU支持的同时多线程(simultaneous multi-threading)技术，简单理解就是对CPU的虚拟化，一颗物理CPU可以被操作系统当做多颗CPU来使用。Hyper-threading只是一种“欺骗”手段。
cpuset
cpuset作为cgroup的子系统，主要用于numa架构，用于设置cpu的亲和性，为 cgroup 中的 task 分配独立的 CPU和内存等。
cpuset使用sysfs提供用户态接口，可以通过普通文件读写，工作流程为：cpuset调用sched_setaffinity来设置进程的cpu、内存的亲和性，调用mbind和set_mempolicy来设置内存的亲和性。
1.4 数据说明
a. Numa Node
numactl是设定进程NUMA策略的命令行工具，也可以用来查看当前的Nuwa node:
[root@paasn2 ~]# numactl -H
available: 1 nodes (0)
node 0 cpus: 0 1 2 3 4 5 6 7
node 0 size: 16047 MB
node 0 free: 3693 MB
node distances:
node 0
0: 10
从上面可以看出本机有一个Numa node(操作系统配置numa=on效果一样...)，如果要进一步知道一个Node包含哪几个CPU，该怎么办？
一种方法是通过查看ls /sys/devices/system/node/目录下的信息，例如：
[root@paasn2 ~]# ls /sys/devices/system/node/
has_cpu has_normal_memory node0 online possible power uevent
[root@paasn2 ~]# ls /sys/devices/system/node/node0
compact cpu0 cpu1 cpu2 cpu3 cpu4 cpu5
cpu6 cpu7 cpulist cpumap distance hugepages
...
可见, node0包含0/1/2/3/4/5/6/7八个Processor。
b、查看Socket
一个Socket对应主板上的一个插槽，在本文中是指一个CPU封装。在/proc/cpuinfo中的physical id就是Socket的ID，可以从中找到本机到底有多少个Socket，并且每个Socket有那几个Processor。
1) 查看Socket数量
$ grep 'physical id' /proc/cpuinfo | awk -F: '{print $2 | "sort -un"}'
0
1
$ grep 'physical id' /proc/cpuinfo | awk -F: '{print $2 | "sort -un"}' | wc -l
2
2）查看每个Socket有几个Processor
$ grep 'physical id' /proc/cpuinfo | awk -F: '{print $2}' | sort | uniq -c
4 0
4 1
3) 查看Socket对应哪几个Processor
$ awk -F: '{
if ($1 ~ /processor/) {
gsub(/ /,"",$2);
p_id=$2;
} else if ($1 ~ /physical id/){
gsub(/ /,"",$2);
s_id=$2;
arr[s_id]=arr[s_id] " " p_id
}
}
END{
for (i in arr)
print arr[i];
}' /proc/cpuinfo | cut -c2-
0 1 2 3
4 5 6 7
4）Core
/proc/cpuinfo文件中的cpu cores表明一个socket中有几个cores，例如：
cat /proc/cpuinfo | grep 'core' | sort -u
core id : 0
core id : 1
core id : 2
core id : 3
cpu cores : 4
5) Logical Processor
查看Processors的个数就比较简单了，从上面的统计结果中我们已经可以知道有8个Logical processor，不过也可以直接从/proc/cpuinfo文件中获取：
$ grep 'processor' /proc/cpuinfo | wc -l
8
其实，每个socket中能有几个processor也可以从siblings字段中获取：
$ grep 'siblings' /proc/cpuinfo | sort -u
siblings : 4
1.5 结构体
需要注意的是，Kubelet内部启动cadvisor Manager，封装cadvisor接口为cadvisor.Interface,其对外暴露MachineInfo() (*cadvisorapi.MachineInfo, error)方法，CPU manager通过cadvisor的MachineInfo结构体信息生产CPU 拓扑信息， 具体实现为调用GetNodesInfo
https://github.com/google/cad...:6
三个关键的结构体定义如下：
https://github.com/google/cad...
type MachineInfo struct {
...
// Machine Topology
// Describes cpu/memory layout and hierarchy.
Topology []Node `json:"topology"`
...
}
type Node struct {
Id int `json:"node_id"`
// Per-node memory
Memory uint64 `json:"memory"`
HugePages []HugePagesInfo `json:"hugepages"`
Cores []Core `json:"cores"`
Caches []Cache `json:"caches"`
}
type Core struct {
Id int `json:"core_id"`
Threads []int `json:"thread_ids"`
Caches []Cache `json:"caches"`
SocketID int `json:"socket_id"`
}
说明如下：
- Node对应NUMA节点，其中ID由/sys/devices/system/node/node$i中的$i获得
- Core对应 Core,其中ID由/sys/devices/system/node/node$i/cpu$j/topology/core_id获得
- Threads对应Logical Processor,其中ID由/sys/devices/system/node/node$i/cpu$j中的$j获得
- SocketID对应Socket,其中ID由/sys/devices/system/node/node$i/cpu$j/topology/physical_package_id获得
二、功能介绍
注：其中涉及到的拓扑管理、设备管理等内容，后续有针对性文章进行介绍，此处带过。
CPU 管理器（CPU Manager）作为 alpha 特性引入 Kubernetes 1.8 版本，Kubernetes 1.12进入beta版本后，默认开启。CPU 管理策略通过 kubelet 参数 --cpu-manager-policy 来指定。支持两种策略：
- none: 默认策略，保持现有的调度行为。
- static: 节点上满足某些资源特征的 Pod 根据 CPU 亲和性和独占性进行分配。
CPU 管理器（即：通过goroutine方式执行reconcileState方法）定期通过 CRI（即containerRuntime） 写入资源更新，以保证内存中 CPU 分配与 cgroupfs 一致(可参考第三节)。 同步频率通过新增的 Kubelet 配置参数 --cpu-manager-reconcile-period 来设置。 如果不指定，默认与 --node-status-update-frequency 的周期相同。关于CPU管理器需要注意以下几点：
- 像容器运行时和 kubelet 此类的系统服务可以继续在这些独占 CPU 上运行。独占性仅针对一般 Pod。
- CPU 管理器不支持offline/online CPUs热更新。此外，如果节点上的 CPUs 发生变化， 则必须驱逐 Pod，并通过删除 kubelet 配置的 cpu_manager_state 文件以重置 CPU 管理器。
- 当启用 static 策略时， kube-reserved 加上 system-reserved 或 reserved-cpus 设置的 CPU 值大于零。
当前支持以下两种策略：
a. none
none 策略显式地启用现有的默认 CPU 亲和方案。 通过 CFS 配额来实现 Guaranteed pods的 CPU 使用限制。
b. static
static 策略针对具有整数型 CPU请求 的 Guaranteed Pod （后续文章介绍），它允许该类 Pod 中的容器独占 CPU 资源。其基于 cpuset cgroup 控制器 实现的
从1.17版本开始，CPU保留列表可以通过 kublet 的 --reserved-cpus参数设置, 并且--reserved-cpus 指定的CPU列表优先级高于--kube-reserved 和 --system-reserved 参数指定的保留CPU，若同时指定，将进行覆盖。
- `static`策略管理一个CPU共享资源池，起初，该资源池包含节点上所有的 CPU 资源。可用且独占的CPU 数量等于节点的 CPU总量减去通过 `reserved-cpus`或`--kube-reserved` 或 `--system-reserved` 命令行保留的 CPU（其实还有eviction资源，但当前不支持CPU类型，因此省略）。
- 通过这些参数预留的 CPU 是以整数方式，按物理内核 ID 升序从初始共享池获取的。 共享池是 `BestEffort` 和 `Burstable` pod 运行的CPU 集合。`Guaranteed` Pod 中的容器，如果声明了非整数值的 CPU `requests` ，也将运行在共享池的 CPU 上。只有 指定了正整数型的 CPU `requests` 的`Guaranteed` Pod ，才能独占 CPU 资源
- 当 `Guaranteed` Pod 调度到节点上时，如果其容器符合独占要求， 相应的CPU会从共享池中移除，并放置到容器的cpuset 中。 容器cgroup目录的 cpuset文件 中的 CPU 数量与 Pod 中指定的 CPU `limit` 相等。 这种分配增强了CPU亲和性，减少了CPU上下文切换。
因为其 requests 值与 limits相等，下述Pod属于Guaranteed QoS类型， 且容器对 CPU 资源的限制值是正整数值。符合独占要求，因此该 nginx 容器独占2个CPU。
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx
resources:
limits:
memory: "200Mi"
cpu: "2"
requests:
memory: "200Mi"
cpu: "2"
后续相关内容，请查看公众号：DCOS
四、参考资料
1、cpuset
2、cpu topology
3、cpu manager policy