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。

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。

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。

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。

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

场景二：持续高负载服务

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

连接目标集群，详情请参见使用 kubectl 连接集群。

在 Pod 的metadata.annotations中添加katalyst.kubewharf.io/cpu_enhancement注解，并启用 CPU Burst 的auto策略。

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

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。

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 查询。您也可以通过 VMP 监控看板自行实现更多 Pod 资源监控。

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

连接目标集群，详情请参见使用 kubectl 连接集群。

（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。

将节点共享池 CPU 阈值调整为 60%。

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。

创建对应的 katalystCustomConfig 对象，使集群级配置生效。

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

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。

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

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。

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 查询。您也可以通过 VMP 监控看板自行实现更多 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。

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？

sharePoolThresholdPercent 设置多少合适？

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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