本文主要描述 CPU Burst 能力相关的最佳实践。 ## 功能概述在容器化环境中，为容器设置 CPU Limit 是常见的资源隔离手段。当业务出现突发流量时，容器可能因 CPU 限流（Throttle）而导致服务质量下降，表现为请求延迟升高、吞吐量下降等。 CPU Burst 是 katalyst 提供的弹性 CPU 资源能力，可动态感知容器的 CPU Throttled 状态，并对容器的 CPU 参数进行自适应调节。在出现突发负载时，CPU Burst 临时为容器提供超出 CPU Limit 的 CPU 资源，缓解 CPU 限流带来的性能瓶颈，从而保障延迟敏感型应用的服务质量。更多功能说明，请参见 [使用 Pod CPU Burst 能力](https://www.volcengine.com/docs/6460/1390274)。 ## 适用场景 CPU Burst 主要适用于以下三类典型场景。 ## 毫秒级短时突发流量 * **典型表现**：Pod CPU 被 CFS Quota 限流，P99 延迟出现尖刺，持续时间为毫秒级。 * **推荐策略**：\`cpuBurstOnly\`（开启内核 Burst）或\`auto\`（自适应开启 cpuBurstOnly 和 cfsQuotaBurstOnly 两种弹性能力）。 * **预期效果**：内核态借用未使用的 CPU 配额，P99 延迟显著下降。 * **适用业务**：Web 服务、API 网关、微服务等延迟敏感型在线服务。 ## 秒至分钟级持续高负载 * **典型表现**：内核 Burst 信用很快耗尽，仍然触发限流，TPS 下降，持续时间为秒级至分钟级。 * **推荐策略**：\`auto\`。 * **预期效果**：用户态动态放大 CFS Quota，TPS 与 P99 同步改善。 * **适用业务**：Elasticsearch 搜索引擎、中间件服务、数据库代理等持续高负载服务。 ## 应用启动阶段 CPU 密集 * **典型表现**：应用初始化阶段（如 JVM 预热、类加载）CPU 需求远超稳态，导致启动时间过长。 * **推荐策略**：\`cpuBurstOnly\`或\`auto\`。 * **预期效果**：启动阶段允许容器临时使用更多 CPU 资源，加速应用就绪。 * **适用业务**：Java 应用、需要预热的 AI 推理服务。 ## 前提条件在使用 CPU Burst 能力前，请确认以下条件均已满足： * 集群已部署 v0.5.13\-vke.14 及以上版本的 katalyst 组件并启用了 CPU Burst 相关配置。详情请参见 [katalyst](https://www.volcengine.com/docs/6460/2276751)。 * 目标 Pod 满足使用 CPU Burst 能力时的相关限制。详情请参见 [使用 Pod CPU Burst 能力](https://www.volcengine.com/docs/6460/1390274)。 * 目标 Pod 所在节点/节点池已添加 Label：`vke.node.katalyst.deploy=true`。详情请参见 [为节点添加 Label](https://www.volcengine.com/docs/6460/1390274?lang=zh#jMn0Nk6b)。 ## 功能最佳配置推荐 ### 策略选择指南 katalyst 提供四种 CPU Burst 策略，您可以根据业务负载特征选择合适的策略。 |**策略** |**CPU Burst** |**CFS Quota 弹性** |**适用场景** | |---|---|---|---| |none |不启用 |不启用 |关闭所有弹性能力（默认值）。 | |cpuBurstOnly |启用 |不启用 |应对毫秒级短时突发流量场景。 | |cfsQuotaBurstOnly |不启用 |启用 |应对秒级至分钟级持续高负载导致的限流或节点内核不支持 CPU Burst 的场景。 | |auto（推荐） |启用 |启用 |同时应对短时突发和持续高负载的场景。综合效果最优。

说明

大多数在线服务场景建议使用auto策略，可同时获得内核 Burst（应对毫秒级突发）和 CFS Quota 弹性（应对分钟级高负载）的双重保护。

| ### 参数配置推荐 |**参数** |**默认值** |**推荐值** |**说明** | |---|---|---|---| |cpu_burst_percent |100 |100 |内核 CPU Burst 上限（相对 CPU Limit 的百分比）。 | |cfs_quota_burst_percent |300 |200~300 |CFS Quota 可放大的最大百分比。300 表示最多扩大到原始 Quota 的 3 倍。 | |cfs_quota_burst_period_seconds |\-1（表示不限制）

|根据业务特征设置。 |容器持续消耗最大上限 CPU 的时间限制。设置正整数限制持续时间，防止长时间霸占资源。 | |sharePoolThresholdPercent |50 |50~70 |节点共享池 CPU 使用率安全水位。超过此阈值会强制缩容所有已放大的 Quota（仅集群粒度可配）。 | ## 典型场景配置以下提供两类典型场景的完整配置示例，包含场景描述、操作步骤和验证步骤。场景一：在线 Web 服务 ### 场景描述适用于大多数在线服务，例如 Nginx、API 网关、微服务等。该场景以短时突发流量为主，开启`auto`策略后其他参数使用默认值即可获得良好效果。 ### 操作步骤 1. 连接目标集群，详情请参见 [使用 kubectl 连接集群](https://www.volcengine.com/docs/6460/100942)。 2. 在 Pod 的`metadata.annotations`中添加`katalyst.kubewharf.io/cpu_enhancement`注解，并启用 CPU Burst 的`auto`策略。 ```YAML apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: web-service # Deployment 名称。 namespace: default # Deployment 所在命名空间。 spec: replicas: 1 # Deployment 副本数。 selector: matchLabels: app: demo-nginx template: metadata: annotations: katalyst.kubewharf.io/cpu_enhancement: '{"cpu_burst_policy":"auto"}' # 开启 CPU Burst 能力并配置 auto 策略。 labels: app: demo-nginx spec: containers: - name: container-1 image: doc-cn-beijing.cr.volces.com/vke/nginx-demo:v1.0 # 容器镜像地址和 Tag，请替换为您自己的容器镜像。若使用公网镜像，请确保您的集群能够访问公网。 resources: limits: # 容器的 CPU 或内存上限。开启 CPU Burst 能力时，须配置 CPU Limit。 cpu: "2" memory: "2Gi" requests: # 容器的 CPU 或内存请求。 cpu: "1" memory: "1Gi" ``` ### 验证步骤 1. 在 Pod 所在节点上确认内核 CPU Burst 是否已启用。详细操作，请参见 [验证结果](https://www.volcengine.com/docs/6460/1390274?lang=zh#.5ZyoLXBvZC3lsYLpnaLlvIDlkK8tY3B1LWJ1cnN0LeiDveWKmw==)。 2. 通过监控平台（例如 VMP）观察 Pod 的 CPU Throttled 指标。目前 VMP 提供`container_cpu_cfs_throttled_periods_total`和`container_cpu_cfs_periods_total`基础指标，可直接通过 [Explore](https://www.volcengine.com/docs/6731/193869) 查询。您也可以通过 VMP [监控看板](https://www.volcengine.com/docs/6731/1169627) 自行实现更多 Pod 资源监控。场景二：持续高负载服务 ### 场景描述适用于 Elasticsearch、中间件等持续高负载场景。建议限制 CFS Quota 弹性的持续时间，避免长时间高负载运行；同时可适当调高节点共享池 CPU 阈值，为业务预留更多弹性空间。 ### 操作步骤 1. 连接目标集群，详情请参见 [使用 kubectl 连接集群](https://www.volcengine.com/docs/6460/100942)。 2. （可选）在集群层面调整节点共享池 CPU 阈值。

注意

如果节点存在较多空闲资源，可以按照下文内容适当整集群层面节点共享池 CPU 阈值，否则无需进行集群层面配置。

以 IAM 用户身份进行集群层面操作时，请确保具有管理员权限。详情请参见 RBAC 权限。

1. 将节点共享池 CPU 阈值调整为 60%。 ```YAML apiVersion: config.katalyst.kubewharf.io/v1alpha1 kind: AdminQoSConfiguration metadata: name: katalyst-config # 固定值，AdminQoSConfiguration 对象名称。 namespace: katalyst-system # 固定值，AdminQoSConfiguration 对象所属命名空间。 labels: vke.node.katalyst.deploy: "true" # 节点池配置精细化资源管理特性相关 Label。保持默认值，表示 CPU Burst 针对具有该 Label 的节点生效。 spec: config: fineGrainedResourceConfig: cpuBurstConfig: # 集群级别为 Pod 配置 CPU Burst 能力。 sharePoolThresholdPercent: 60 # 开启 CFS Quota 弹性能力时，节点 CPU 使用率的安全水位阈值。 ``` 2. 创建对应的 katalystCustomConfig 对象，使集群级配置生效。 ```YAML apiVersion: config.katalyst.kubewharf.io/v1alpha1 kind: katalystCustomConfig metadata: name: katalyst-config # 固定值，KatalystCustomConfig 对象名称。 namespace: katalyst-system # 固定值，KatalystCustomConfig 对象所属的命名空间。 labels: vke.node.katalyst.deploy: "true" # 固定值，节点池配置精细化资源管理特性相关 Label。 spec: targetType: # 固定值，描述 AdminQosConfiguration 的 GVR 信息。 group: config.katalyst.kubewharf.io resource: adminqosconfigurations version: v1alpha1 ``` 3. 进行 Pod 层面配置，在业务应用的 Pod 中开启`auto`策略，并设置持续时间限制。 ```YAML apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: elasticsearch # Deployment 名称。 namespace: default # Deployment 所在命名空间。 labels: run: elasticsearch spec: replicas: 1 # Deployment 副本数。 selector: matchLabels: run: elasticsearch strategy: {} template: metadata: annotations: katalyst.kubewharf.io/cpu_enhancement: '{"cpu_burst_policy":"auto",cfs_quota_burst_period_seconds":"600"}' # 开启 CPU Burst 能力，配置 auto 策略并设置持续时间限制。 labels: run: elasticsearch spec: containers: image: doc-cn-beijing.cr.volces.com/vke/elasticsearch:8.19.12 # 容器镜像地址和 Tag，请替换为您自己的容器镜像。若使用公网镜像，请确保您的集群能够访问公网。 name: elasticsearch resources: limits: # 容器的 CPU 或内存上限。开启 CPU Burst 能力时，须配置 CPU Limit。 cpu: "4" memory: 10Gi requests: # 容器的 CPU 或内存请求。 cpu: "4" memory: 10Gi ``` ### 验证步骤 1. 在 Pod 所在节点上确认内核 CPU Burst 和 CFS Quota 是否已启用。详细操作，请参见 [验证结果](https://www.volcengine.com/docs/6460/1390274?lang=zh#.5ZyoLXBvZC3lsYLpnaLlvIDlkK8tY3B1LWJ1cnN0LeiDveWKmw==)。 2. 通过监控平台（例如 VMP）观察 Pod 的 CPU Throttled 指标。目前 VMP 提供`container_cpu_cfs_throttled_periods_total`和`container_cpu_cfs_periods_total`基础指标，可直接通过 [Explore](https://www.volcengine.com/docs/6731/193869) 查询。您也可以通过 VMP [监控看板](https://www.volcengine.com/docs/6731/1169627) 自行实现更多 Pod 资源监控。 ## 常见问题 ## 开启 CPU Burst 后效果不明显怎么办？ * 确认 Pod 已设置 CPU Limit，未设置 Limit 的 Pod 无法启用 CPU Burst 能力。 * 确认 Pod 不位于系统命名空间中。具体命名空间名称，请参见 [使用 Pod CPU Burst 能力](https://www.volcengine.com/docs/6460/1390274)。 * 检查节点内核版本是否满足要求。

注意

内核 Burst 仅支持以下节点操作系统镜像：

内核版本为 5.4、5.10、5.15 的 veLinux 公共镜像

内核版本为 5.15 的 Ubuntu 公共镜像

基于上述两个内核版本公共镜像制作的自定义镜像

## 如何选择 cpuBurstOnly、cfsQuotaBurstOnly 和 auto？ * 业务流量大部分时间都比较低，偶尔出现毫秒级突发流量：选择`cpuBurstOnly`。 * 业务存在持续数秒甚至分钟的高负载流量或者流量模型不规律：选择`auto`。 * 节点内核版本不支持 CPU Burst 功能：选择`cfsQuotaBurstOnly`。 ## sharePoolThresholdPercent 设置多少合适？默认值 50% 适用于大多数场景。如果节点存在较多空闲资源且应用对延迟不敏感，可适当提高至 60% ～ 70%，以允许更多 Burst。 ## cfs_quota_burst_period_seconds 如何设置？ * 默认值`-1`表示不限制持续时间，适用于业务高负载持续时间不确定或业务无法容忍任何 CPU 限流的场景。 * 设置为正整数表示限制持续时间，适用于业务高负载持续时间相对确定、且可容忍短时 CPU 限流的场景。

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