内存压缩基于 katalyst 组件实现，可在业务容器无感的情况下自动探测冷内存并进行压缩存放，从而提升内存资源的利用率。本文介绍如何在 VKE 集群中开启并使用内存压缩能力。

背景信息

应用申请的内存通常缺乏严格的使用规划，其真正被频繁访问的热内存（Working Set Size）往往低于总申请量的 80%，其余部分即为长期驻留但很少访问的冷内存。而内核只有在触发内存水位时才会主动回收，导致在长期运行和高密部署场景下，节点可能出现内存看似耗尽、实则大量冷内存闲置的现象，成为提升整机资源利用率的主要瓶颈。

VKE 基于 Katalyst 组件提供内存压缩能力，解决上述问题。

使用限制

使用该功能时，有如下限制和须知事项：

该功能依赖 v0.5.13-vke.17 及以上版本的 katalyst 组件。

仅支持以云服务器（ECS）方式部署的 Pod 使用该功能，以弹性容器实例（VCI）方式部署的 Pod 暂不支持。

节点内核版本需要满足以下任一条件：

使用 Cgroup v1，且节点镜像为 veLinux 1.0，内核版本为 5.10.200-5.6.ve1.x86_64（CentOS 兼容版）或 5.10.200-5-velinux1u6-amd64 及以上。

使用 Cgroup v2（如 veLinux 2、Ubuntu 22.04）。

前提条件

集群处于运行中状态，且集群中存在可用的 ECS 节点。

已安装 v0.5.13-vke.17 及以上版本的 katalyst 组件，且勾选开启了内存压缩能力。详细操作，请参见 katalyst。

使用方法

步骤一：配置使用内存压缩的节点

修改节点 kubelet 参数，将 kubelet 参数 fail-swap-on 修改为 false。存量节点和增量节点上的 kubelet 参数配置方法，请参见配置节点池 Kubelet 参数。

配置节点标签（Label）。

登录容器服务控制台。

在左侧导航栏选择集群，单击目标集群名称。

在集群管理页面，按如下方式为节点添加 Label。

从节点池维度添加 Label
从节点维度添加 Label
左侧导航栏选择节点管理 > 节点池。
在节点池页面找到目标节点池，单击对应操作列下的编辑。
在编辑节点池页面的 ①节点池配置步骤高级配置模块下配置节点标签（Labels）并勾选开启节点标签及污点自动更新，则该变更会对节点池内的存量节点和增量节点均生效。
Label 1：vke.node.katalyst.deploy: "true"，表示该节点需要安装并使用 katalyst 组件能力。
Label 2：vke.node.memory-compression: "true"，表示该节点需要开启内存压缩。

根据控制台向导，更新完成节点池配置。
左侧导航栏选择节点管理 > 节点。
在节点页面，找到目标节点，单击对应操作列下的...按钮选择标签管理。
在节点详情页的标签页签下单击添加标签，为节点添加如下标签后单击确定。
Label 1：vke.node.katalyst.deploy: "true"，表示该节点需要安装并使用 katalyst 组件能力。
Label 2：vke.node.memory-compression: "true"，表示该节点需要开启内存压缩。

验证节点的内存压缩配置是否生效。

使用 ECS Terminal 方式登录节点。

执行以下两个命令，确认节点的 Linux 虚拟内存压缩功能（zram）已初始化。

确认 zram 设备本身已创建。

zramctl

#预期返回结果如下：
NAME ALGORITHM DISKSIZE DATA COMPR TOTAL STREAMS MOUNTPOINT
/dev/zram0 lzo-rle 61.6G 296M 239.4M 246.9M 32 [SWAP]

确认 zram 已被启用为 swap。

swapon --show

#预期返回结果如下：
NAME TYPE SIZE USED PRIO
/dev/zram0 partition 61.6G 392.8M 100

步骤二：创建工作负载

下文以创建无状态负载（Deployment）为例，更多工作负载的创建方法，请参见工作负载。

通过 kubectl 连接集群。详细操作，请参见连接集群。

创建 Deployment 的 YAML 文件。示例文件stress-ng.yaml代码如下：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: stress-ng # Deployment 名称。
namespace: default # Deployment 所属命名空间。
labels:
app: stress-ng
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: stress-ng
template:
metadata:
labels:
app: stress-ng
vke.pod.memory-compression: "true" # 是否开启内存压缩。取值：true（开启）、false（关闭）。
annotations:
katalyst.kubewharf.io/qos_level: shared_cores # 选填，业务在离线标识。取值：shared_cores（默认值，在线业务），reclaimed_cores（离线业务）。
spec:
nodeSelector: # 节点选择器，此处配置保证 Deployment 被调度到已开启内存压缩的节点上，即上方步骤一中的配置的节点。
vke.node.memory-compression: "true"
containers:
- name: stress-ng
image: doc-cn-beijing.cr.volces.com/vke/stress-ng: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。
imagePullPolicy: IfNotPresent
resources:
requests:
cpu: "2"
memory: 4Gi
limits:
cpu: "4"
memory: 8Gi
command:
- /usr/bin/stress-ng
- --vm
- "2"
- --vm-bytes
- 3G
- --vm-keep
- --vm-hang
- "0"
- --metrics-brief
- --timeout
- 3600s

执行以下命令创建 Deployment。

kubectl apply -f stress-ng.yaml

步骤三：生效验证

可通过 zram 使用情况、Cgroup 内存使用情况等确认 Pod 是否已开启内存压缩。更多验证和观测方式，请参见本文下方内存压缩监控。

执行以下命令，查看 Pod 被调度到的节点。

kubectl get pod <pod-name> -o wide

使用 ECS Terminal 方式登录到 Pod 被调度的节点。

执行以下命令，确认 zram 被使用的情况。

zramctl

#返回结果示例如下：
NAME ALGORITHM DISKSIZE DATA COMPR TOTAL STREAMS MOUNTPOINT
/dev/zram0 61.6G 2.3G 1002.5M 1G 32 <swap>

执行以下命令，查看 Pod 通过内存压缩节省的内存量。

memory.memsw.usage_in_bytes与memory.usage_in_bytes存在差值时，说明该 Pod 的冷内存已被成功压缩到 zram。

echo $(( $(cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/podxxxxxx/memory.memsw.usage_in_bytes) - $(cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/burstable/podxxxxxx/memory.usage_in_bytes) ))
#将 podxxxxxx 替换为目标 Pod 实际的 Cgroup 目录名 (基于 Pod UID)。

#预期返回结果如下，单位为字节，换算后 2047434752 ÷ 1024 ÷ 1024 ≈ 1952 MiB ≈ 2 GiB：
2047434752

附录

内存压缩配置说明

内存压缩相关配置存放在 TransparentMemoryOffloadingConfiguration（TMO）CRD 中。开启内存压缩功能时，系统会自动创建一份默认配置文件：katalyst-system/tmo-default。如需深入调整内存压缩功能，可编辑 TransparentMemoryOffloadingConfiguration 来实现。

内存压缩监控指标

内存压缩监控指标说明如下所示。如需进行功能监控，需开启观测，并配置容器服务观测，勾选 katalyst 组件指标中如下表与内存压缩相关的指标。开启指标观测后，您可以在预置看板中查看。

对象	指标名称	含义
Pod / Container	katalyst_memory_offloading_target_bytes	TMO 策略计算出的目标回收量，表示本轮希望从目标对象中 offload 的内存字节数。
		katalyst_memory_handler_offloading_requested_bytes	TMO 执行侧实际接收到并提交给异步执行队列的回收请求量。
		katalyst_memory_handler_offloading_reclaimed_bytes	执行memory.reclaim后观测到的内存使用量下降值，表示本轮实际回收效果。
		katalyst_memory_offloading_unavailable_total	策略侧判定 TMO 暂不可用的次数，按reason区分指标缺失、节点压力过高、mapped file保护触发或策略异常等原因。
		katalyst_memory_handler_offloading_unavailable_total	执行侧判定 TMO 暂不可用的次数，按reason区分memory.reclaim失败、swappiness不支持、swap limit设置失败、zram 未就绪或 Cgroup 路径异常等原因。
		katalyst_memory_cgroup_reclaim_direct	目标对象直接回收内存事件的周期增量。
		katalyst_memory_cgroup_reclaim_kswapd_bytes	目标对象后台kswapd回收的字节数周期增量。
		katalyst_memory_cgroup_oom	目标对象 OOM 次数的周期增量。
Node	zram_orig_data_size_bytes	zram 中存放的原始数据大小。
		zram_compr_data_size_bytes	zram 中压缩后的数据大小，可与zram_orig_data_size_bytes结合计算压缩收益。
		zram_disksize_bytes	zram 设备暴露给 swap 的逻辑容量。
		zram_mem_used_bytes	zram 设备实际占用的内存大小。
		zram_mem_limit_bytes	zram 设备可使用的内存上限。
		zram_mem_used_max_bytes	zram 设备历史最高内存占用。
		zram_unavailable	zram 不可用状态，按reason标签区分初始化中、预检查失败、启动失败等原因。
		zram_same_pages	zram 中内容完全相同的页面数量，可辅助观察压缩与去重效果。
		zram_pages_compacted_total	zram 压缩整理过的页面累计数量。
		zram_huge_pages	zram 中无法高效压缩的大页数量，偏高时可能说明压缩收益下降。
		zram_failed_reads_total	zram 读取失败累计次数。
		zram_failed_writes_total	zram 写入失败累计次数。
		zram_invalid_io_total	zram 非法 IO 累计次数。
		zram_notify_free_total	zram 收到页面释放通知的累计次数。
		zram_comp_algorithm_info	当前 zram 压缩算法信息，带algorithm标签。
		zram_bd_count_pages	zram backing device 占用页数。
		zram_bd_reads_total	zram backing device 读取累计次数。
		zram_bd_writes_total	zram backing device 写入累计次数。