如何使用阿里云容器服务保障容器的内存资源质量

作者：韩柔刚（申信）

背景

云原生场景中，应用程序通常以容器的形式部署和分配物理资源。以 Kubernetes 集群为例，应用工作负载以 Pod 声明了资源的 Request/Limit，Kubernetes 则依据声明进行应用的资源调度和服务质量保障。

当容器或宿主机的内存资源紧张时，应用性能会受到影响，比如出现服务延时过高或者 OOM 现象。一般而言，容器内应用的内存性能受两方面的影响：

1. 自身内存限制：当容器自身的内存（含 page cache）接近容器上限时，会触发内核的内存子系统运转，此时容器内应用的内存申请和释放的性能受到影响。
2. 宿主机内存限制：当容器内存超卖（Memory Limit > Request）导致整机内存出现紧张时，会触发内核的全局内存回收，这个过程的性能影响更甚，极端情况能导致整机夯死。

前文《阿里云容器服务差异化 SLO 混部技术实践》和《如何合理使用 CPU 管理策略，提升容器性能》分别阐述了阿里云在云原生混部、容器 CPU 资源管理方面的实践经验和优化方法，本文同大家探讨容器使用内存资源时的困扰问题和保障策略。

容器内存资源的困扰

Kubernetes 的内存资源管理

部署在 Kubernetes 集群中的应用，在资源使用层面遵循标准的 Kubernetes Request/Limit 模型。在内存维度，调度器参考 Pod 声明的 Memory Request 进行决策，节点侧由 Kubelet 和容器运行时将声明的 Memory Limit 设置到 Linux 内核的 cgroups 接口，如下图所示：

CGroups（Control Groups，简称 cgroups）是 Linux 上管理容器资源使用的机制，系统可以通过 cgroups 对容器内进程的 CPU 和内存资源用量作出精细化限制。而 Kubelet 正是通过将容器的 Request/Limit 设置到 cgroup 接口，实现对 Pod 和 Container 在节点侧的可用资源约束，大致如下：

Kubelet 依据 Pod/Container 的 Memory Limit 设置 cgroups 接口 memory.limit_in_bytes，约束了容器的内存用量上限，CPU 资源维度也有类似限制，比如 CPU 时间片或绑定核数的约束。对于 Request 层面，Kubelet 依据 CPU Request 设置 cgroups 接口 cpu.shares，作为容器间竞争 CPU 资源的相对权重，当节点的 CPU 资源紧张时，容器间共享 CPU 时间的比例将参考 Request 比值进行划分，满足公平性；而 Memory Request 则默认未设置 cgroups 接口，主要用于调度和驱逐参考。

Kubernetes 1.22 以上版本基于 cgroups v2 支持了 Memory Request 的资源映射（内核版本不低于 4.15，不兼容cgroups v1，且开启会影响到节点上所有容器）。

例如，节点上 Pod A 的 CPU Request 是 2 核，Pod B 的 CPU Request 是 4 核，那么当节点的 CPU 资源紧张时，Pod A 和 Pod B 使用 CPU 资源的相对比例是 1:2。而在节点的内存资源紧张时，由于 Memory Request 未映射到 cgroups 接口，容器间的可用内存并不会像 CPU 一样按 Request 比例划分，因此缺少资源的公平性保障。

云原生场景的内存资源使用

在云原生场景中，容器的内存 Limit 设置影响着容器自身和整个宿主机的内存资源质量。
由于 Linux 内核的原则是尽可能使用内存而非不间断回收，因此当容器内进程申请内存时，内存用量往往会持续上升。当容器的内存用量接近 Limit 时，将触发容器级别的同步内存回收，产生额外延时；如果内存的申请速率较高，还可能导致容器 OOM (Out of Memory) Killed，引发容器内应用的运行中断和重启。

容器间的内存使用同时也受宿主机内存 Limit 的影响，如果整机的内存用量较高，将触发全局的内存回收，严重时会拖慢所有容器的内存分配，造成整个节点的内存资源质量下降。

在 Kubernetes 集群中，Pod 之间可能有保障优先级的需求。比如高优先级的 Pod 需要更好的资源稳定性，当整机资源紧张时，需要尽可能地避免对高优先级 Pod 的影响。然而在一些真实场景中，低优先级的 Pod 往往运行着资源消耗型任务，意味着它们更容易导致大范围的内存资源紧张，干扰到高优先级 Pod 的资源质量，是真正的“麻烦制造者”。对此 Kubernetes 目前主要通过 Kubelet 驱逐使用低优先级的 Pod，但响应时机可能发生在全局内存回收之后。

使用容器内存服务质量保障容器内存资源

容器内存服务质量

Kubelet 在 Kubernetes 1.22 以上版本提供了 MemoryQoS 特性，通过 Linux cgroups v2 提供的 memcg QoS 能力来进一步保障容器的内存资源质量，其中包括：

• 将容器的 Memory Request 设置到 cgroups v2 接口 memory.min，锁定请求的内存不被全局内存回收。
• 基于容器的 Memory Limit 设置 cgroups v2 接口 memory.high，当 Pod 发生内存超用时（Memory Usage > Request）优先触发限流，避免无限制超用内存导致的 OOM。

上游方案能够有效解决 Pod 间内存资源的公平性问题，但从用户使用资源的视角来看，依然存在一些不足：

• 当 Pod 的内存声明 Request = Limit 时，容器内依然可能出现资源紧张，触发的 memcg 级别的直接内存回收可能影响到应用服务的 RT（响应时间）。
• 方案目前未考虑对 cgroups v1 的兼容，在 cgroups v1 上的内存资源公平性问题仍未得到解决。

阿里云容器服务 ACK 基于 Alibaba Cloud Linux 2 的内存子系统增强，用户可以在 cgroups v1 上提前使用到更完整的容器 Memory QoS 功能，如下所示：

1. 保障 Pod 间内存回收的公平性，当整机内存资源紧张时，优先从内存超用（Usage > Request）的 Pod 中回收内存，约束破坏者以避免整机资源质量的下降。
2. 当 Pod 的内存用量接近 Limit 时，优先在后台异步回收一部分内存，缓解直接内存回收带来的性能影响。
3. 节点内存资源紧张时，优先保障 Guaranteed/Burstable Pod 的内存运行质量。
   

典型场景

内存超卖

在云原生场景下，应用管理员可能会为容器设置一个大于 Request 的 Memory Limit，以增加调度灵活性，降低 OOM 风险，优化内存资源的可用性；对于内存利用率较低的集群，资源管理员也可能使用这种方式来提高利用率，作为降本增效的手段。但是，这种方式可能造成节点上所有容器的 Memory Limit 之和超出物理容量，使整机处于内存超卖（memory overcommit）状态。当节点发生内存超卖时，即使所有容器的内存用量明显低于 Limit 值，整机内存也可能触及全局内存回收水位线。因此，相比未超卖状态，内存超卖时更容易出现资源紧张现象，一旦某个容器大量申请内存，可能引发节点上其他容器进入直接内存回收的慢速路径，甚至触发整机 OOM，大范围影响应用服务质量。

Memory QoS 功能通过启用容器级别的内存后台异步回收，在发生直接回收前先异步回收一部分内存，能改善触发直接回收带来的延时影响；对于声明 Memory Request < Limit 的 Pod，Memory QoS 支持为其设置主动内存回收的水位线，将内存使用限制在水位线附近，避免严重干扰到节点上其他 Pod。

混合部署

Kubernetes 集群可能在同一节点部署了有着不同资源使用特征的 Pods。比如，Pod A 运行着在线服务的工作负载，内存利用率相对稳定，属于延时敏感型业务（Latency Sensitive，简称 LS）；Pod B 运行着大数据应用的批处理作业，启动后往往瞬间申请大量内存，属于资源消耗型业务（Best Effort，简称 BE）。当整机内存资源紧张时，Pod A 和 Pod B 都会受到全局内存回收机制的干扰。实际上，即使当前 Pod A 的内存使用量并未超出其 Request 值，其服务质量也会受到较大影响；而 Pod B 可能本身设置了较大的 Limit，甚至是未配置 Limit 值，使用了远超出 Request 的内存资源，是真正的“麻烦制造者”，但未受到完整的约束，从而破坏了整机的内存资源质量。

Memory QoS 功能通过启用全局最低水位线分级和内核 memcg QoS，当整机内存资源紧张时，优先从 BE 容器中回收内存，降低全局内存回收对 LS 容器的影响；也支持优先回收超用的的内存资源，保障内存资源的公平性。

技术内幕

Linux 的内存回收机制

如果容器声明的内存 Limit 偏低，容器内进程申请内存较多时，可能产生额外延时甚至 OOM；如果容器的内存 Limit 设置得过大，导致进程大量消耗整机内存资源，干扰到节点上其他应用，引起大范围的业务时延抖动。这些由内存申请行为触发的延时和 OOM 都跟 Linux 内核的内存回收机制密切相关。

容器内进程使用的内存页面（page）主要包括：
• 匿名页：来自堆、栈、数据段，需要通过换出到交换区（swap-out）来回收（reclaim）。
• 文件页：来自代码段、文件映射，需要通过页面换出（page-out）来回收，其中脏页要先写回磁盘。
• 共享内存：来自匿名 mmap 映射、shmem 共享内存，需要通过交换区来回收。

Kubernetes 默认不支持 swapping，因此容器中可直接回收的页面主要来自文件页，这部分也被称为 page cache（对应内核接口统计的 Cached 部分，该部分还会包括少量共享内存）。由于访问内存的速度要比访问磁盘快很多，Linux 内核的原则是尽可能使用内存，内存回收（如 page cache）主要在内存水位比较高时才触发。

具体而言，当容器自身的内存用量（包含 page cache）接近 Limit 时，会触发 cgroup（此处指 memory cgroup，简称 memcg）级别的直接内存回收（direct reclaim），回收干净的文件页，这个过程发生在进程申请内存的上下文，因此会造成容器内应用的卡顿。如果此时的内存申请速率超出回收速率，内核的 OOM Killer 将结合容器内进程运行和使用内存的情况，终止一些进程以进一步释放内存。

当整机内存资源紧张时，内核将根据空闲内存（内核接口统计的 Free 部分）的水位触发回收：当水位达到 Low 水位线时，触发后台内存回收，回收过程由内核线程 kswapd 完成，不会阻塞应用进程运行，且支持对脏页的回收；而当空闲水位达到 Min 水位线时（Min < Low），会触发全局的直接内存回收，该过程发生在进程分配内存的上下文，且期间需要扫描更多页面，因此十分影响性能，节点上所有容器都可能被干扰。当整机的内存分配速率超出且回收速率时，则会触发更大范围的 OOM，导致资源可用性下降。

Cgroups-v1 Memcg QoS

Kubernetes 集群中 Pod Memory Request 部分未得到充分保障，因而当节点内存资源紧张时，触发的全局内存回收能破坏 Pod 间内存资源的公平性，资源超用（Usage > Request）的容器可能和未超用的容器竞争内存资源。

对于容器内存子系统的服务质量（memcg QoS），Linux 社区在 cgroups v1 上提供了限制内存使用上限的能力，其也被 Kubelet 设置为容器的 Limit 值，但缺少对内存回收时的内存使用量的保证（锁定）能力，仅在cgroups v2 接口上支持该功能。

Alibaba Cloud Linux 2 内核在 cgroups v1 接口中默认开启 memcg QoS 功能，阿里云容器服务 ACK 通过Memory QoS 功能为 Pod 自动设置合适的 memcg QoS 配置，节点无需升级 cgroups v2 即可支持容器 Memory Request 的资源锁定和 Limit 限流能力，如上图所示：

• memory.min：设置为容器的 Memory Request。基于该接口的内存锁定的能力，Pod 可以锁定 Request 部分的内存不被全局回收，当节点内存资源紧张时，仅从发生内存超用的容器中回收内存。
• memory.high：当容器 Memory Request < Limit 或未设置 Limit 时，设置为 Limit 的一个比例。基于该接口的内存限流能力，Pod 超用内存资源后将进入限流过程，BestEffort Pod 不能严重超用整机内存资源，从而降低了内存超卖时触发全局内存回收或整机 OOM 的风险。

更多关于 Alibaba Cloud Linux 2 memcg QoS 能力的描述，可参见官网文档：
https://help.aliyun.com/document_detail/169536.html

内存后台异步回收

前面提到，系统的内存回收过程除了发生在整机维度，也会在容器内部（即 memcg 级别）触发。当容器内的内存使用接近 Limit 时，将在进程上下文触发直接内存回收逻辑，从而阻塞容器内应用的性能。

针对该问题，Alibaba Cloud Linux 2 增加了容器的后台异步回收功能。不同于全局内存回收中 kswapd 内核线程的异步回收，本功能没有创建 memcg 粒度的 kswapd 线程，而是采用了 workqueue 机制来实现，同时支持 cgroups v1 和 cgroups v2 接口。

如上图所示，阿里云容器服务 ACK 通过 Memory QoS 功能为 Pod 自动设置合适的后台回收水位线 memory.wmark_high。当容器的内存水位达到该阈值时，内核将自动启用后台回收机制，提前于直接内存回收，规避直接内存回收带来的时延影响，改善容器内应用的运行质量。

更多关于 Alibaba Cloud Linux 2 内存后台异步回收能力的描述，可参见官网文档：
https://help.aliyun.com/document_detail/169535.html

全局最低水位线分级

全局的直接内存回收对系统性能有很大影响，特别是混合部署了时延敏感型业务（LS）和资源消耗型任务（BE）的内存超卖场景中，资源消耗型任务会时常瞬间申请大量的内存，使得系统的空闲内存触及全局最低水位线（global wmark_min），引发系统所有任务进入直接内存回收的慢速路径，进而导致延敏感型业务的性能抖动。在此场景下，无论是全局 kswapd 后台回收还是 memcg 后台回收，都将无法有效避免该问题。

针对上述场景，Alibaba Cloud Linux 2 增加了 memcg 全局最低水位线分级功能，允许在全局最低水位线（global wmark_min）的基础上，通过 memory.wmark_min_adj 调整 memcg 级别生效的水位线。阿里云容器服务 ACK 通过 Memory QoS 功能为容器设置分级水位线，在整机 global wmark_min 的基础上，上移 BE 容器的 global wmark_min，使其提前进入直接内存回收；下移 LS 容器的 global wmark_min，使其尽量避免直接内存回收，如下图所示：

这样，当 BE 任务瞬间大量申请内存的时候，系统能通过上移的 global wmark_min 将其短时间抑制，避免促使 LS 发生直接内存回收。等待全局 kswapd 回收一定量的内存后，再解决对 BE 任务的短时间抑制。

更多关于 Alibaba Cloud Linux 2 memcg 全局最低水位线分级能力的描述，可参见官网文档：
https://help.aliyun.com/document_detail/169537.html

小结

综上，容器内存服务质量（Memory QoS）基于 Alibaba Cloud Linux 2 内核保障容器的内存资源质量，各能力的推荐使用场景如下：

我们使用 Redis Server 作为时延敏感型在线应用，通过模拟内存超卖和压测请求，验证开启 Memory QoS 对应用延时和吞吐的改善效果：

对比以上数据可得知，开启容器内存服务质量后，Redis 应用的平均时延和平均吞吐都得到了一定改善。

总结

针对云原生场景下容器使用内存的困扰，阿里云容器服务 ACK 基于 Alibaba Cloud Linux 2 内核提供了容器内存服务质量（Memory QoS）功能，通过调配容器的内存回收和限流机制，保障内存资源公平性，改善应用的运行时内存性能。Memory QoS 属于相对静态的资源质量方案，适合作为保障 Kubernetes 集群内存使用的兜底机制，而对于复杂的资源超卖和混合部署场景，更加动态和精细化的内存保障策略显得不可或缺。例如，对于内存水位的频繁波动，基于实时资源压力指标的驱逐策略，能够敏捷地在用户态进行减载（load schedding）；另一方面，可以通过更细粒度地发掘内存资源，比如基于冷热页面标记的内存回收，或 Runtime (e.g. JVM) GC，来达到高效的内存超卖。敬请期待阿里云容器服务 ACK 支持差异化 SLO 功能的后续发布。

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