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原理

在现代的容器化环境中，节点资源的管理是一个重要的任务。特别是对于内存资源的管理，它直接影响着容器应用的性能和可用性。在 Kubernetes 中，我们可以利用自动调度和控制的机制来实现对节点内存的有效管理。本文将介绍一种基于 Bash 脚本的节点内存管理方案，并探讨其原理、优势、缺点以及部署和应用趋势。

背景

注意到一个节点的内存使用率非常高，一些 Pods 在这个节点上无法正常运行并不断重启。经过仔细研究，发现是因为这个节点的内存资源不足，导致一些高内存需求的 Pods 无法正常运行。您决定实施一种解决方案，以确保这些高内存需求的 Pods 不会被调度到这个节点上，直到您能够通过扩容或升级硬件等方式来解决这个问题。

方案

为了实现这个解决方案，您决定使用 Kubernetes 中的污点（Taint）和容忍度（Toleration）机制。您将首先添加一个污点到这个节点，以标识它当前无法容纳高内存需求的 Pods。然后，您将在这些 Pods 的 YAML 文件中添加容忍度字段，以允许它们在具有更充足内存资源的其他节点上运行。最后，您将设置 SchedulingDisabled 标志，以确保后续的 Pods 不会被调度到这个节点上，直到您解决了该节点的内存问题。

脚本

#!/bin/bash

# 功能：控制节点内存
# 如果节点内存占用率超过 90%，则禁止在该节点上调度 Pod
# 如果节点内存占用率低于平均值且平均值小于 90%，则允许在该节点上调度 Pod

# 使用 kubectl top 命令获取节点的内存占用率，并忽略掉一些特定的节点
data=$(kubectl top node | grep -v "MEMORY" | grep -v "cn-shenzhen" | sed "s/%//g")
# 计算所有节点的内存占用率的平均值
avg=$(echo "$data" | awk '{ sum += $NF } END { print sum / NR }' | awk -F. '{ print $1 }')
# 逐行读取每个节点的信息（节点名称和内存占用率）
echo "$data" | awk '{ print $1, $NF }' | while read line
do
  # 获取节点名称和内存占用率
  n=$(echo $line | awk '{ print $1 }')
  m=$(echo $line | awk '{ print $2 }')
  # 如果内存占用率超过 90%，并且该节点没有被设置为不可调度状态，则禁止在该节点上调度 Pod
  if [ "$m" -ge "90" ];then
    if kubectl get node | grep $n | grep -q "SchedulingDisabled";then
      continue
    else
      kubectl cordon $n
    fi
  # 如果内存占用率低于平均值且平均值小于 90%，并且该节点已被设置为不可调度状态，则允许在该节点上调度 Pod
  elif [ "$m" -lt "$avg" ] && [ "$avg" -lt "90" ];then
    if kubectl get node | grep $n | grep -q "SchedulingDisabled";then
      kubectl uncordon $n
    fi
  fi
done

原理

该脚本的原理是通过获取节点的内存占用率，并根据预设的阈值进行判断和操作。具体流程如下：

1. 使用 kubectl top 命令获取节点的内存占用率，并忽略掉特定的节点。
2. 计算所有节点的内存占用率的平均值。
3. 逐行读取每个节点的信息，包括节点名称和内存占用率。
4. 如果节点内存占用率超过设定的阈值（例如 90%），并且该节点没有被设置为不可调度状态，则禁止在该节点上调度 Pod。
5. 如果节点内存占用率低于平均值且平均值小于阈值，并且该节点已被设置为不可调度状态，则允许在该节点上调度 Pod。

通过这样的原理，我们可以在集群中实现对节点内存的动态管理，确保节点资源的合理利用和容器应用的稳定运行。

优势

自动化管理： 该脚本实现了自动化的节点内存管理，无需手动干预，减轻了运维人员的负担。
实时监测：通过定期执行脚本，可以实时监测节点的内存占用情况，及时做出调整，提高了容器应用的性能和可用性。
智能决策：根据设定的阈值和平均值，脚本能够智能地决策是否禁止或允许在节点上调度 Pod，确保资源的合理分配。

缺点

依赖性： 该脚本依赖于 Kubernetes 命令行工具 kubectl 和集群的配置，因此需要保证环境的正确配置和可用性。
单一维度： 该脚本仅基于节点的内存占用率进行管理，没有考虑其他资源（如 CPU、存储）的情况，因此在综合资源管理方面还有待完善。