在 Kubernetes 中，Pod 开销是指 Pod 基础设施在容器请求和限制之上消耗的资源。这些资源是运行 Pod 内部容器之外所需的系统资源。例如，某些容器运行时可能会增加额外的开销，如虚拟机或宿主操作系统所使用的资源。
- 资源配额：当使用定义了开销的 RuntimeClass 创建工作负载时，Pod 开销会被计入资源配额计算中。
- 节点调度：kube-scheduler 在决定哪个节点应该运行新 Pod 时，会考虑该 Pod 的开销以及容器请求的总和。
- Pod cgroup 大小调整：一旦 Pod 被调度到节点上，该节点上的 kubelet 会在为 Pod 创建新的 cgroup 时考虑 Pod 开销。通过这种方式，Kubernetes 可以更准确地管理资源，确保节点上的资源得到有效利用，同时也避免资源超限的问题。
使用场景
Pod 开销特别重要的场景包括：
- 虚拟化容器运行时：当使用需要额外资源（如虚拟化技术）的容器运行时时，Pod 开销能确保这些额外的资源需求得到满足。
- 资源配额和调度：在设置资源配额和调度策略时，考虑 Pod 开销可以更准确地分配资源，避免资源超限。
使用技巧
- 配置 RuntimeClass：要使用 Pod 开销，您需要一个定义了
overhead字段的RuntimeClass。 - 在 PodSpec 中指定 RuntimeClass：创建 Pod 时，确保在 PodSpec 中指定了正确的 RuntimeClass，以便自动考虑 Pod 开销。
- 监控和调试：使用 Kubernetes 提供的
kube_pod_overhead_*指标来监控 Pod 开销的使用情况，并帮助观察带有定义开销的工作负载的稳定性。
使用案例
以下是一个使用 Pod 开销的示例：
代码语言：javascript复制# RuntimeClass 定义示例
apiVersion: node.k8s.io/v1
kind: RuntimeClass
metadata:
name: kata-fc
handler: kata-fc
overhead:
podFixed:
memory: "120Mi"
cpu: "250m"
在这个示例中，kata-fc RuntimeClass 为每个 Pod 增加了 120MiB 的内存和 250m 的 CPU 开销。
# 使用指定 RuntimeClass 的 Pod 示例
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: test-pod
spec:
runtimeClassName: kata-fc
containers:
- name: busybox-ctr
image: busybox:1.28
stdin: true
tty: true
resources:
limits:
cpu: 500m
memory: 100Mi
- name: nginx-ctr
image: nginx
resources:
limits:
cpu: 1500m
memory: 100Mi
在这个 Pod 示例中，通过指定 kata-fc RuntimeClass，Pod 的创建会自动考虑定义在 RuntimeClass 中的开销。这意味着在资源配额计算、节点调度以及 Pod cgroup 大小调整时，都会将这个额外的开销考虑在内。
