作者：钱君、南异
审阅&校正：溪洋、海珠
修改&排版：雯燕
混部望文生义，便是将不同类型的事务在同一台机器上混合布置起来，让它们同享机器上的 CPU、内存、IO 等资源，目的便是最大极限地提高资源使用率，从而下降收购和运营等本钱。
2014 年，阿里开始了第一次探究混部，经过七年锻炼，这把将资源使用率大幅提高的利剑正式开始商用。
经过核算资源、内存资源、存储资源、网络资源等全链路的阻隔以及毫秒级的自适应调度才能，阿里能够在双十一的流量下进行全时混部，经过智能化的决策与运维才能，支撑着内部百万级的 Pod 混部，不管是 CPU 与 GPU 资源，一般容器与安全容器，包含国产化环境各种异构根底设施，都能完成高效混部，这让阿里中心电商事务生产集群本钱下降了 50% 以上，一起让中心事务遭到的搅扰小于 5%。
针对云原生年代的资源效能提高问题，咱们将根据大规模场景下的混部实践推出系列文章，具体介绍并共享关于混部技能的细节，及大规模生产中碰到的种种落地的实际问题。作为系列开篇，本篇文章将介绍资源阻隔技能在混部中的重要性、其落地应战及咱们的应对思路。
混部和资源阻隔之间的联系：资源阻隔是混部的柱石
混部一般是将不同优先级的使命混合在一起，例如高优先级的实时使命（对时延灵敏，资源耗费低；称为在线）和低优先级的批处理使命（对时延不灵敏，资源耗费高；称为离线），当高优先级事务需求资源时，低优先级使命需求当即归还，而且低优先级使命的运转不能对高优先级使命形成显着搅扰。
为了满意混部的需求，在单机维度的内核资源阻隔技能是最为关键的一项技能，阿里云在内核资源阻隔技能上深耕多年，积累了许多业界领先的经验，咱们将这些内核资源阻隔技能首要触及的规模归纳为内核中的调度、内存和 IO 这三大子体系，而且在各个子体系领域根据云原生的混部场景进行了深化的改造和优化，包含 CPU Group Identity、SMT expeller、根据 Cgroup 的内存异步收回等。这些关键的技能使客户有才能在云原生混部场景中根据事务特色给出最优处理计划，有用提高用户的资源运用率并下降用户资源的运用本钱，十分适用于容器云混部场景，一起也是大规模化混合布置计划所强依靠的关键技能。
下图是资源阻隔才能在整个混部计划中的位置：
为什么需求资源阻隔，资源阻隔会遇到哪些拦路虎
假定咱们现在有一台服务器，上面运转了高优的在线事务以及离线使命。在线使命对响应时间 (Response Time, RT) 的需求是很清晰的，要求尽或许低的 RT，故被称之为推迟灵敏型 (Latency-Sensitive, LS) 负载；离线使命永远是有多少资源吃多少资源的，故此类负载被称之为 Best Effort (BE)。假如咱们对在线和离线使命不加干涉，那么离线使命很有或许会频繁、长期占用各种资源，从而让在线使命没有机会调度，或许调度不及时，或许获取不到带宽等等，从而呈现在线事务 RT 急剧升高的状况。所以在这种场景下咱们需求必要的手段来对在线和离线容器进行资源运用上的阻隔，来确保在线高优容器在运用资源时能够及时地获取，最终能够在提高全体资源运用率的状况下保证高优容器的 QoS。
下面让咱们一起看看在线和离线混跑时或许呈现的状况：
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首要，CPU 是最有或许面对在离线竞赛的，因为 CPU 调度是中心，在线和离线使命或许别离会调度到一个核上，彼此抢履行时间；
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当然使命也或许会别离跑到彼此对应的一对 HT 上，彼此竞赛指令发射带宽和其他流水线资源；
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接下来 CPU 的各级缓存必定是会被耗费掉的，而缓存资源是有限的，所以这儿触及到了缓存资源区分的问题；
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即便咱们现已完美处理了各级缓存的资源区分，问题依然存在。首要内存是 CPU 缓存的下一级，内存本身也相似，会产生争抢，不论在线或离线使命，都是需求像 CPU 缓存一样进行内存资源区分的；
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别的当 CPU 最终一级缓存 (Last Level Cache, LLC) 没有命中的时分，内存的带宽（咱们称之为运转时容量，以有别于内存大小区分这种静态容量）会变高，所以内存和 CPU 缓存之间的资源耗费，是彼此影响的；
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假定 CPU 和内存资源都没问题，对于本机来说现在阻隔现已做得很好了，可是在线高优的事务和离线使命的运转进程中都是和网络有密切的联系，那么很容易理解，网络也或许是需求阻隔的；
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最终，线上部分机型对 IO 的运用或许会产生抢占，咱们需求有用的 IO 阻隔战略。
以上便是一个很简单的资源阻隔流程的思路，能够看到每一环都有或许会呈现搅扰或许竞赛。
阻隔技能计划介绍：独有的阻隔技能计划，各显神通
内核资源阻隔技能首要触及内核中的调度、内存和 IO 这三大子体系，这些技能根据 Linux Cgroup V1 供给资源的根本阻隔区分以及 QoS 保证，适用于容器云场景，一起也是大规模化混合布置计划所强依靠的关键技能。
除了根本的 CPU、内存和 IO 资源阻隔技能外，咱们也研发了资源阻隔视图、资源监控指标 SLI (Service Level Indicator) 以及资源竞赛分析等配套工具，供给包含监控、告警、运维、确诊等在内的整套资源阻隔和混部处理计划，如下图所示：
弹性容器场景的调度器优化
如何确保核算服务质量的一起尽或许提高核算资源使用率，是容器调度的经典问题。随着 CPU 使用率不断提高，CPU 带宽操控器暴露出弹性缺乏的问题日趋严重，面对容器的短时间 CPU 突发需求，带宽操控器需求对容器的 CPU 运用进行限流，防止影响负载推迟和吞吐。
CPU Burst 技能最初由阿里云操作体系团队提出并奉献到Linux社区和龙蜥社区，别离在 Linux 5.14 和龙蜥ANCK 4.19 版别被录入。它是一种弹性容器带宽操控技能，在满意平均 CPU 运用率低于必定约束的条件下，CPU Burst 允许短时间的 CPU 突发运用，完成服务质量提高和容器负载加快。
在容器场景中运用 CPU Burst 之后，测验容器的服务质量明显提高，如下图所示，在实测中能够发现运用该特性技能以后，RT长尾问题几乎消失。
Group Identity 技能
为了满意事务方在 CPU 资源阻隔上的需求，需求在满意 CPU 资源使用最大化的状况下，确保高优事务的服务质量不受影响，或将影响规模操控在必定规模内。此刻内核调度器需求赋予高优先级的使命更多的调度机会来最小化其调度推迟，并把低优先级使命对其带来的影响降到最低，这是职业中通用的需求。
在这样的布景下，咱们引入了 Group Identity 的概念，即每个 CPU Cgroup 会有一个身份辨认，以 CPU Cgroup 组为单位完成调度特殊优先级，提高高优先级组的及时抢占能力确保了高优先级使命的功用，适用于在线和离线混跑的事务场景。当在离线混部时，能够最大程度下降因为离线事务引入的在线事务调度不及时的问题，增加高优先事务的 CPU 抢占机遇等底层等中心技能保证在线事务在 CPU 调度推迟上不受离线事务的影响。
SMT expeller 技能
在某些线上事务场景中，运用超线程状况下的 QPS 比未运用超线程时下降显着，而且相应 RT 也增加了不少。根本原因跟超线程的物理性质有关，超线程技能在一个物理核上模拟两个逻辑核，两个逻辑核具有各自独立的寄存器（eax、ebx、ecx、msr 等等）和 APIC，但会同享运用物理核的履行资源，包含履行引擎、L1/L2 缓存、TLB 和体系总线等等。这就意味着，假如一对 HT 的一个核上跑了在线使命，与此一起它对应的 HT 核上跑了一个离线使命，那么它们之间是会产生竞赛的，这便是咱们需求处理的问题。
为了尽或许减轻这种竞赛的影响，咱们想要让一个核上的在线使命履行的时分，它对应的 HT 上不再运转离线使命；或许当一个核上有离线使命运转的时分，在线使命调度到了其对应的 HT 上时，离线使命会被驱赶开。听起来离线混得很惨对不对？可是这便是咱们确保 HT 资源不被争抢的机制。
SMT expeller 特性是根据 Group Identity 结构进一步完成了超线程 (HT) 阻隔调度，保证高优先级事务不会遭到来自 HT 的低优先级使命搅扰。经过 Group Identity 结构进一步完成的超线程调度阻隔，能够很好保证高优先级事务不会遭到来自对应 HT 上的低优先级使命的搅扰。
处理器硬件资源办理技能
咱们的内核架构支撑 Intel®Resource Director Technology(Intel®RDT)，它是一种处理器支撑的硬件资源办理技能。包含监控 Cache 资源的 Cache Monitoring Technology (CMT) ，监控内存带宽的 Memory Bandwidth Monitoring (MBM)，负责 Cache 资源分配的 Cache Allocation Technology(CAT) 和监控内存带宽的 Memory Bandwidth Allocation(MBA)。
其间，CAT 使得 LLC(Last Level Cache) 变成了一种支撑 QualityofService(QoS) 的资源。在混部环境里边，假如没有 LLC 的阻隔，离线应用不断的读写数据导致许多的 LLC 占用，会导致在线的 LLC 被不断污染，影响数据访问乃至硬件中止推迟升高、功用下降。
MBA 用于内存带宽分配。对于内存带宽灵敏的事务来说，内存带宽比 LLC 操控更能影响功用和时延。在混部环境里边，离线一般是资源耗费型的，特别是一些 AI 类型的作业对内存带宽资源的耗费十分大，内存占用带宽一旦到达瓶颈，或许使得在线事务的功用和时延成倍的下降，并表现出 CPU 水位上升。
Memcg 后台收回
在原生的内核体系中，当容器的内存运用量到达上限时，假如再请求运用内存，则当时的进程上下文中就会进行直接内存收回的动作，这无疑会影响当时进程的履行效率，引发功用问题。那咱们是否有方法当容器的内存到达必定水线的时分让其提早进行内存的异步收回？这样就有比较大的概率防止容器内的进程在请求运用内存时因为内存运用到达上限而进入直接内存收回。
咱们知道在内核中有一个 kswapd 的后台内核线程，用来当体系的内存运用量到达必定水位以后来进行异步的内存收回。可是这儿有一种状况，比如当时高优事务容器的内存运用现已到达一个比较严重的状态，可是宿主机总体的闲暇内存还有许多，这样内核的 kswapd 的线程就不会被唤醒进行内存收回，导致这些内存运用压力大的高优容器的内存没有机会被收回。这是个比较大的对立。因为现在原生内核中没有 memory Cgroup 等级的内存异步收回机制，也便是说容器的内存收回严重依靠宿主机层面的 kswapd 的收回或许只能依靠自己的同步收回，这会严重影响一些高优容器的事务功用。
根据以上布景，阿里云操作体系团队供给了一个相似宿主机层面的 kswapd 的根据 Memcg 的异步收回战略，能够根据用户需求提早进行容器等级的内存收回机制，做到提早内存释压。
具体的异步收回进程能够经过下面这幅图进行描述：
Memcg 大局水位线分级
一般资源耗费型的离线使命时常会瞬间请求许多的内存，使得体系的闲暇内存触及大局 min 水线，引发体系所有使命进入直接内存收回的慢速流程，这时时延灵敏型的在线事务很容易产生功用抖动。此场景下，无论是大局 kswapd 后台收回仍是 Memcg 等级的后台收回机制，都是力不从心的。
咱们根据 “内存耗费型的离线使命一般对时延不灵敏” 这样一个现实，设计了 “Memcg的大局 min 水线分级功用” 来处理上述抖动难题。在规范 upstream 大局同享 min 水线的根底上，将离线使命的大局 min 水线上移让其提早进入直接内存收回，一起将时延灵敏的在线使命的大局 min 水线下移，在必定程度上完成了离线使命和在线使命的 min 水线阻隔。这样当离线使命瞬间许多内存请求的时分，会将离线使命抑制在其上移的 min 水线，防止了在线使命产生直接内存收回，随后当大局 kswapd 收回必定量的内存后，离线使命的短时间抑制得以免除。
中心思想是经过为在离线容器设置不同规范的大局水位线来别离操控其请求内存的动作，这样能让离线容器的使命在请求内存时先与在线事务进入直接内存收回，处理离线容器瞬间请求许多内存引发的问题。
对 Linux 内存办理有必定根底的同学也能够查阅下面这幅图，具体记录了在离线容器混部进程中多种水位线作用下的走势：
Memcg OOM 优先级
在实在的事务场景中，特别是内存超卖环境，当产生 Global OOM 的时分，有理由去挑选杀掉那些优先级比较低的离线事务，而保护高优先级在线事务；当产生离线 Memcg OOM 的时分，有理由去挑选杀掉那些优先级比较低的作业，而保高优先级离线作业。这其实是云原生场景中一个比较通用的需求，可是现在的规范 Linux 内核并不具备这个才能。在挑选杀进程的时分，内核会有一个算法去挑选 victim，但一般是找一个 OOM score 最大的进程杀，这个被杀的进程有或许是在线高优事务进程，这并不是咱们想看到的。
根据以上原因，阿里云操作体系团队供给了一个 Memcg OOM 优先级的特性，经过该特性咱们能够保证在体系因为内存严重而产生 OOM 时经过挑选低优的事务进程进行 Kill，从而防止高优事务进程被杀的或许，能够大幅下降因为在线事务进程退出而给客户事务带来的影响。
CgroupV1 Writeback 限流
Block IO Cgroup 自合入内核之后，一直存在一个问题，便是只能对 Direct IO 进行限流 (buffer IO 之后短期内履行 fsync 也能够限流)，因为这些 IO 到达 Block Throttle 层时，当时进程便是真实建议 IO 的进程，根据进程能够获取到相应的 Cgroup 从而正确记账，假如超过了用户设置的带宽 /IOPS 上限，则进行约束。对于那些 buffer 写，且最终由 kworker 线程下发的 IO，Block Throttle 层无法经过当时进程获取 IO 所属的 Cgroup，也就无法对这些 IO 进行限流。
根据以上布景，现在在 Cgroup V2 版别中现已支撑异步 IO 限流，可是在 Cgroup V1 中并不支撑，因为现在在云原生环境下首要仍是运用 Cgroup V1 版别，阿里云操作体系团队经过树立 Page <-> Memcg <-> blkcg 这三者的联系完成了在 Cgroup V1 中对 IO 异步限流的功用，限流的首要算法根本上和 Cgroup V2 保持一致。
blk-iocost 权重操控
正常状况下，为了防止一个 IO 饥饿型作业容易耗尽整个体系 IO 资源，咱们会设置每个 Cgroup 的 IO 带宽上限，其最大缺点是即便设备闲暇，配置上限的 Cgroup 在其已发送 IO 超过上限时不能继续发送 IO，引起存储资源浪费。
根据以上需求，呈现了一种 IO 操控器 – IOCOST，该操控器是根据 blkcg 的权重来分配磁盘的资源，能够做到在满意事务 IO QOS 的前提下，尽最大程度使用磁盘的 IO 资源，一旦呈现磁盘 IO 才能到达上限导致触及 QOS 设置的目标时，此刻 iocost 操控器会经过权重来操控各个 group 的 IO 运用，在此根底上，blk-iocost 又具有必定的自适应才能，尽或许的防止磁盘才能被浪费。
展望与等待
以上所有这些的资源阻隔才能现在现已彻底奉献给了龙蜥社区，相关源码能够参考ANCK（Anolis Cloud Kernel），有爱好的同学能够重视龙蜥社区：openanolis.cn/
一起，阿里云容器服务团队也正在与操作体系团队合作，经过阿里云容器服务 ACK 敏捷版及 CNStack(CloudNative Stack) 产品宗族对外输出，继续落地 ACK Anywhere，为更多企业赋能。在商用化版别里，咱们将彻底根据云原生社区规范，以插件化的方式无缝的安装在 K8s 集群为输出形态线下交付客户。其间中心的 OS 层阻隔才能，现已发布到支撑多架构的开源、中立、开放的 Linux 操作体系发行版-龙蜥（Anolis OS）中。
近期，阿里云混部中心技能系列文章将连续共享关于 CPU Brust 技能实践、内核资源阻隔之 CPU 相关阻隔/内存相关阻隔/IO 相关阻隔/网络相关阻隔等内容，敬请继续重视！
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