# 如何根据集群规格调整插件配额？ 当您的集群规格调整后，可能需要根据集群规格相应地调整插件资源配额，以确保插件实例能够正常运行。例如，如果您将集群规格从50节点调整为200节点或以上，则需要增加插件CPU、内存配额，防止插件实例因需要调度过多的节点而出现OOM等异常。因此，在调整集群规格后，请您同时考虑调整插件资源配额。 #### CoreDNS域名解析 CoreDNS所能提供的域名解析QPS与CPU消耗成正相关，集群中的节点/容器数量增加时，CoreDNS实例承受的压力也会同步增加。请根据集群的规模，合理调整插件实例数和容器CPU/内存配额。 表1CoreDNS插件配额建议 | 节点数量 | 推荐配置 | 实例数 | CPU申请值 | CPU限制值 | 内存申请值 | 内存限制值 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 50 | 2500QPS | 2 | 500m | 500m | 512Mi | 512Mi | | 200 | 5000QPS | 2 | 1000m | 1000m | 1024Mi | 1024Mi | | 1000 | 10000QPS | 2 | 2000m | 2000m | 2048Mi | 2048Mi | | 2000 | 20000QPS | 4 | 2000m | 2000m | 2048Mi | 2048Mi | #### CCE 容器存储（Everest） 集群规格调整后，Everest插件规格需要根据集群的规模和PVC数量进行自定义调整。其中，插件组件的CPU和内存申请值可根据集群节点规模和PVC数量不同进行调整，配置建议请参见[表2]。 非典型场景下，限制值一般估算公式如下： - everest-csi-controller： - CPU限制值：200及以下节点规模设置为250m；1000节点规模设置为350m；2000节点规模设置为500m。 - 内存限制值 = （200Mi + 节点数 \* 1Mi + PVC数 \* 0.2Mi）\* 1.2 - everest-csi-driver： - CPU限制值：200及以下节点规模设置为300m；1000节点规模设置为500m；2000节点规模设置为800m。 - 内存限制值：200及以下节点规模设置为300Mi；1000节点规模设置为600Mi；2000节点规模设置为900Mi。 表2典型场景组件限制值建议 | 配置场景 ||| everest-csi-controller组件 || everest-csi-driver组件 || |:---|---|---|:---|---|:---|---| | 节点数量 | PV/PVC数量 | 插件实例数 | CPU（限制值同申请值） | 内存（限制值同申请值） | CPU（限制值同申请值） | 内存（限制值同申请值） | | 50 | 1000 | 2 | 250m | 600Mi | 300m | 300Mi | | 200 | 1000 | 2 | 250m | 1Gi | 300m | 300Mi | | 1000 | 1000 | 2 | 350m | 2Gi | 500m | 600Mi | | 1000 | 5000 | 2 | 450m | 3Gi | 500m | 600Mi | | 2000 | 5000 | 2 | 550m | 4Gi | 800m | 900Mi | | 2000 | 10000 | 2 | 650m | 5Gi | 800m | 900Mi | #### CCE集群弹性引擎 CCE集群弹性引擎插件可根据Pod资源运行的节点负载，自动调整集群中的节点数量。请根据集群的规模，合理调整插件实例数和容器CPU/内存配额。 表3CCE集群弹性引擎插件配额建议 | 节点数量 | 实例数 | CPU申请值 | CPU限制值 | 内存申请值 | 内存限制值 | |:---|:---|:---|:---|:---|:---| | 50 | 2 | 1000m | 1000m | 1000Mi | 1000Mi | | 200 | 2 | 4000m | 4000m | 2000Mi | 2000Mi | | 1000 | 2 | 8000m | 8000m | 8000Mi | 8000Mi | | 2000 | 2 | 8000m | 8000m | 8000Mi | 8000Mi | #### Volcano调度器 集群规格调整后，Volcano调度器所需的资源需要根据集群的规模进行自定义调整。 - 节点数 ≤ 100：可使用默认配置，即CPU的申请值为500m，限制值为2000m；内存的申请值为500Mi，限制值为2500Mi。 - 100 \< 节点数 ≤ 1000：每增加100个节点（10000个Pod），建议CPU的申请值增加500m，内存的申请值增加1000Mi；CPU的限制值建议比申请值多1500m，内存的限制值建议比申请值多6000Mi。 - 节点数 \> 1000：申请值请参见推荐计算公式，内存的限制值建议比申请值多10000Mi。 ![](https://support.huaweicloud.com/cce_faq/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png) 申请值推荐计算公式： - CPU申请值：计算"目标节点数 \* 目标Pod规模"的值，并在[表4]中根据"集群节点数 \* Pod规模"的计算值进行插值查找，向上取最接近规格的申请值及限制值。 例如，2000节点和2w个Pod的场景下，"目标节点数 \* 目标Pod规模"等于4000w，向上取最接近的规格为700/7w（"集群节点数 \* Pod规模"等于4900w），因此建议CPU申请值为4000m，限制值为5500m。 - 内存申请值：建议每1000个节点分配2.4G内存，每1w个Pod分配1.4G内存，二者叠加进行计算。（该计算方法相比[表4]中的建议值会存在一定的误差，通过查表或计算均可） 即：内存申请值 = 目标节点数/1000 \* 2.4G + 目标Pod规模/1w \* 1.4G。 例如2000节点和2w个Pod的场景下，内存申请值 = 2 \* 2.4G + 2 \* 1.4G = 7.6G 表4volcano-controller和volcano-scheduler的建议值 | 集群节点数/Pod规模 | CPU Request(m) | CPU Limit(m) | Memory Request(Mi) | Memory Limit(Mi) | |:---|:---|:---|:---|:---| | 50/5k | 500 | 2000 | 500 | 2500 | | 100/1w | 1000 | 2500 | 1500 | 3500 | | 200/2w | 1500 | 3000 | 2500 | 8500 | | 300/3w | 2000 | 3500 | 3500 | 9500 | | 400/4w | 2500 | 4000 | 4500 | 10500 | | 500/5w | 3000 | 4500 | 5500 | 11500 | | 600/6w | 3500 | 5000 | 6500 | 12500 | | 700/7w | 4000 | 5500 | 7500 | 13500 | | 800/8w | 4500 | 6000 | 8500 | 14500 | | 900/9w | 5000 | 6500 | 9500 | 15500 | | 1000/10w | 5500 | 7000 | 10500 | 16500 | | 1100/11w | 6000 | 7500 | 18500 | 28500 | | 1200/12w | 6500 | 8000 | 20000 | 30000 | #### 其他插件 除上述插件外，其他插件也可能因为集群规模调整而出现分配资源不足的情况，如您发现插件实例CPU或内存使用率明显增加，甚至出现OOM或无法运行的状况，请根据情况调整资源配额。 例如云原生监控插件占用的资源与集群中的容器数量相关，当集群规模调整后，容器数量可能同步增加，需要适当调大插件实例的资源配额。