📌 Команды мониторинга и отладки

top отобразить запущенные процессы, используемые ими ресурсы и другую полезную информацию (с автоматическим обновлением данных)

ps -eafw отобразить запущенные процессы, используемые ими ресурсы и другую полезную информацию (единожды)

ps -e -o pid,args --forest вывести PID’ы и процессы в виде дерева

pstree отобразить дерево процессов

kill -9 98989
kill -KILL 98989
«убить» процесс с PID 98989 «на смерть» (без соблюдения целостности данных)

kill -TERM 98989 Корректно завершить процесс с PID 98989

kill -1 98989
kill -HUP 98989 заставить процесс с PID 98989 перепрочитать файл конфигурации

lsof -p 98989 отобразить список файлов, открытых процессом с PID 98989

lsof /home/user1 отобразить список открытых файлов из директории /home/user1

strace -c ls > /dev/null вывести список системных вызовов, созданных и полученных процессом ls

strace -f -e open ls > /dev/null вывести вызовы бибилотек

watch -n1 ‘cat /proc/interrupts’ отображать прерывания в режиме реального времени

last reboot отобразить историю перезагрузок системы

last user1 отобразить историю регистрации пользователя user1 в системе и время его нахождения в ней

lsmod вывести загруженные модули ядра

free -m показать состояние оперативной памяти в мегабайтах

smartctl -A /dev/hda контроль состояния жёсткого диска /dev/hda через SMART

smartctl -i /dev/hda проверить доступность SMART на жёстком диске /dev/hda

tail /var/log/dmesg вывести десять последних записей из журнала загрузки ядра

tail /var/log/messages вывести десять последних записей из системного журнала

Как динамически рассчитывать CPU для контейнеров в Kubernetes

Включена возможность динамического изменения CPU для контейнеров в Kubernetes с помощью фичи InPlacePodVerticalScaling.

Раньше подбор CPU был трудоемким: если установить слишком много — ресурс тратится впустую, слишком мало — приложение тормозит. Давайте рассмотрим подходы к динамическому изменению CPU.

Стратегия 1: всегда использовать 80% CPU

Если приложение загружено на 50%, увеличиваем до 80% — оставляем запас в 20 % для безопасности.

Работает отлично при уменьшении, но при увеличении — вопрос: если используем 100 %, стоит ли удвоить CPU или немного прибавить? Ответ неизвестен.

Стратегия 2: всегда использовать 80%, плюс экспоненциальный рост

Как и в стратегии 1 при уменьшении. При увеличении (при нагрузке между 80 и 100 %) используется формула:

new_cpu = average_cpu / 0.8 + (average_cpu / 0.8 * coeff)²

Экспоненциальное увеличение: сильно растем, если нагрузка 100 %, и умеренно — если 90 %. Эту стратегию легко применять: она используется в инструменте Kondense для подбора ресурсов в Kubernetes.

Стратегия 3: целевое использование 100% с учетом CPU-pressure

При уменьшении — устанавливаем на 100%, чтобы не терять ресурсы. При увеличении — смотрим на CPU pressure в микросекундах (время, которое контейнер не мог получить CPU). Чем выше давление, тем сильнее нужно увеличить CPU.

Теоретически это оптимально. Но на практике не всегда работает: порой CPU pressure высок, но увеличение CPU не помогает — зависит от характера приложения. Потребуется доработка формулы под конкретные кейсы.


Итог:
Динамическое изменение CPU — значительный шаг для Kubernetes. В будущем это позволит экономить ресурсы и развязывать руки администраторам. Уже сейчас стоит ознакомиться с инструментом Kondense, если планируете автоматизацию подбора ресурсов.


https://medium.com/@mathieuces/how-to-calculate-cpu-for-containers-in-k8s-dynamically-47a89e3886eb