kubernetes pod 冷启动时间

我在记录 Kubernetes 中 pod 的启动时间时遇到了一个奇怪的现象。启动时间类似于正弦函数：长-短-长-短......

场景：两台运行Ubuntu 20、8G内存的虚拟机，部署一个Kubernetes控制节点和一个工作节点，使用Docker作为底层容器，容器镜像提前下载到本地。

工作流程：每6秒启动一个pod，只有一个容器：python-3.7。然后容器计算斐波那契数列，然后删除pod。

使用Kubernetes Python API进行控制，生成pod并记录其启动时间。

def start(Corev1,podbody_fbi):
    start = time.time()
    reate_pod_response_fbi = Corev1.create_namespaced_pod("dev",podbody_fbi)
    watch = kubernetes.watch.Watch()
    for event in watch.stream(func=Corev1.list_namespaced_pod,namespace="dev"):

        if event["object"].metadata.name == podbody_fbi["metadata"]['name'] and  event["object"].status.phase == "Running":
            print(event["object"].metadata.name + "running"  )
            watch.stop()
            end = time.time()
            return start,end

我不知道问题出在哪里，是否是用Docker本身还是用Python来记录启动时间。

我想知道是否有办法让容器的启动时间更稳定。

你观察到的 Kubernetes Pod 启动时间呈正弦函数波动，很可能与以下几个因素有关：

1. 资源竞争:

• 节点资源: 你的 Kubernetes 集群只有两个节点，资源有限。当你每 6 秒启动一个 Pod 时，节点上的 CPU、内存、网络等资源会周期性地处于紧张状态，导致部分 Pod 启动变慢。
• Docker 镜像拉取: 虽然你说镜像已经下载到本地，但每次启动 Pod 时，Docker 仍然需要检查镜像是否有更新。如果镜像层级较多或者网络不稳定，这个过程也会占用一定时间，影响 Pod 启动速度。
• Cgroups 限制: Kubernetes 使用 cgroups 来限制 Pod 的资源使用。如果 cgroups 配置不合理，也可能导致 Pod 启动时间波动。

2. Kubernetes 调度机制:

• 调度延迟: Kubernetes 调度器需要时间来选择合适的节点来运行 Pod。如果你的调度策略比较复杂或者节点负载不均衡，调度延迟也会影响 Pod 启动时间。
• ImagePullBackOff: 如果你的镜像拉取策略不是 IfNotPresent ，每次启动 Pod 都会尝试重新拉取镜像，这会导致启动时间延长。

3. 代码逻辑:

• Python 计时方式: 你的 Python 代码使用 time.time() 来记录时间，这个函数的精度可能不够高，尤其是在短时间间隔内，可能会导致计时误差。

如何解决?

以下是一些建议，可以帮助你稳定 Kubernetes Pod 的启动时间：

• 优化资源配置:
  • 扩容 Kubernetes 集群，增加节点数量，缓解资源竞争。
  • 调整 Pod 的资源请求和限制，确保 Pod 能够获得足够的资源运行。
  • 监控节点资源使用情况，识别并解决资源瓶颈。
• 优化镜像管理:
  • 使用更小的基础镜像，减少镜像层级。
  • 使用私有镜像仓库，提高镜像拉取速度。
  • 将镜像预热到节点本地，避免每次启动 Pod 都需要拉取镜像。
• 优化调度策略:
  • 使用更简单的调度策略，减少调度延迟。
  • 使用 podAntiAffinity 调度策略，避免将相同类型的 Pod 调度到同一个节点。
  • 配置 ImagePullPolicy: IfNotPresent ，避免每次都重新拉取镜像。
• 优化代码逻辑:
  • 使用更高精度的计时函数，例如 time.perf_counter() 。
  • 在代码中添加日志，记录 Pod 启动过程中的关键事件，方便排查问题。

其他建议:

• 使用 Kubernetes 工具进行性能分析，例如 kubectl top , kube-state-metrics 等，帮助你识别性能瓶颈。
• 阅读 Kubernetes 官方文档，了解更多关于 Pod 启动过程和性能优化的内容。

通过以上措施，你可以有效地减少 Kubernetes Pod 启动时间的波动，提高应用程序的性能和稳定性.