问题描述
在使用Kubernetes时，通过spec.containers[].resources.limits.cpu限制了一个Job的CPU使用量。然而，用户观察到在Pod被调度和镜像开始拉取之间存在着显著的延迟。用户想知道Kubelet在被调度和拉取镜像之间做了什么操作，这些操作受到CPU限制的影响。
根据不同的集群，调度和拉取之间的延迟可能会更小或更大，但似乎与CPU限制有关：
Cluster 1:
- 无限制: 1秒
- limits.cpu=100m: 1-2秒
- limits.cpu=50m: 1-2秒
- limits.cpu=10m: 4-5秒
Cluster 2:
- 无限制: 1-2秒
- limits.cpu=100m: 3秒
- limits.cpu=50m: 6-7秒
- limits.cpu=10m: 30-33秒
这让我觉得，在容器启动之前，CPU限制已经生效，因此Kubelet在此之前所做的任何操作也受到了限制。这是预期的行为吗？我希望容器本身在CPU使用方面受到限制，但同时也希望作业能够快速启动。
根据CRI-O文档，拉取镜像本身应该是在容器运行时之外进行的，因此任何CPU限制都不应该生效：
Kubernetes联系kubelet以启动一个Pod。
Pod是一个Kubernetes的概念，由一个或多个共享相同IPC、NET和PID命名空间的容器组成，它们位于同一个cgroup中。
kubelet将请求转发给CRI-O守护进程，通过Kubernetes CRI（容器运行时接口）来启动新的Pod。
CRI-O使用containers/image库从容器注册表中拉取镜像。
下载的镜像被解压到容器的根文件系统中，存储在COW文件系统中，使用containers/storage库。
在为容器创建了rootfs之后，CRI-O生成一个OCI运行时规范的JSON文件，描述如何使用OCI生成工具运行容器。
然后，CRI-O使用规范启动一个兼容OCI的运行时来运行容器进程。默认的OCI运行时是runc。
在Pod启动后描述它，我发现Scheduled和Pulling之间有6秒的间隔（10秒 vs 4秒）：
Kubectl describe pod结果:
Events:
Type Reason Age From Message
---- ------ ---- ---- -------
Normal Scheduled 10s default-scheduler Successfully assigned emtyvgh-jobtest/jobtest50mcpu--1-5jx68 to node-10-63-135-34
Normal Pulling 4s kubelet Pulling image "busybox:latest"
Normal Pulled 3s kubelet Successfully pulled image "busybox:latest" in 940.736382ms
Normal Created 3s kubelet Created container test
Normal Started 3s kubelet Started container test
Job.yaml（使用kubectl apply -f执行）：
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
name: jobtest50mcpu
spec:
template:
spec:
containers:
- name: test
image: busybox:latest
args:
- "/bin/true"
imagePullPolicy: Always
resources:
limits:
cpu: "50m"
restartPolicy: Never
backoffLimit: 0
解决方案
请注意以下操作注意版本差异及修改前做好备份。
方案1
根据您的描述，Kubelet在容器被调度和镜像开始拉取之间存在延迟。这是因为在容器启动之前，CPU限制已经生效，Kubelet在此之前所做的任何操作也受到了限制。
为了解决这个问题，您可以尝试增加Kubelet的CPU限制，以便在容器启动之前，Kubelet能够更快地完成所需的操作。以下是一些可能的解决方案：
1. 增加Kubelet的CPU限制：您可以尝试增加Kubelet的CPU限制，以便它能够更快地完成所需的操作。您可以通过修改Kubelet的配置文件来增加CPU限制。请注意，增加CPU限制可能会导致Kubelet在其他方面受到限制，因此请根据您的需求和资源限制进行权衡。
2. 调整Pod的资源限制：您还可以尝试调整Pod的资源限制，以便在容器启动之前，Kubelet能够更快地完成所需的操作。您可以通过修改Pod的配置文件来调整资源限制。请注意，调整资源限制可能会影响容器的性能和可用性，因此请根据您的需求和资源限制进行权衡。
请注意，这些解决方案可能会因集群的不同而有所不同。建议您在实际操作之前先进行测试，并根据实际情况进行调整。
方案2
使用脚本或工具来管理容器的启动顺序可能会增加复杂性，并且需要确保容器A和容器B之间的依赖关系正确设置。
另一种方法是编写脚本或使用工具来控制容器的运行顺序。您可以使用docker run命令来手动控制容器的启动顺序，或者使用一些第三方工具来管理容器的依赖关系。
以下是一个简单的bash脚本示例，可以在容器A启动后启动容器B：
#!/bin/bash
# 启动容器A
docker run -d --name container_a your_image_a
# 等待容器A完全启动
while ! docker exec container_a echo "Container A is ready"; do
sleep 1
done
# 启动容器B
docker run -d --name container_b your_image_b
在这个示例中，我们首先使用docker run命令启动容器A，并将其命名为container_a。然后，使用一个循环来等待容器A完全启动（这里是通过在容器内运行echo命令来测试）。一旦容器A就绪，我们再使用docker run命令启动容器B，并将其命名为container_b。
请注意，这只是一个示例，您可以根据实际情况进行调整和修改。在实际使用中，请确保容器A和容器B之间的依赖关系正确设置，并根据实际需求进行调整。
总结
在使用Kubernetes时，通过限制CPU使用量可能会导致Kubelet在容器被调度和镜像开始拉取之间存在延迟。这是因为在容器启动之前，CPU限制已经生效，Kubelet在此之前所做的任何操作也受到了限制。
为了解决这个问题，您可以尝试增加Kubelet的CPU限制，以便在容器启动之前，Kubelet能够更快地完成所需的操作。您还可以尝试调整Pod的资源限制，以便在容器启动之前，Kubelet能够更快地完成所需的操作。请注意，这些解决方案可能会因集群的不同而有所不同。建议您在实际操作之前先进行测试，并根据实际情况进行调整。
另外，您还可以使用脚本或工具来控制容器的运行顺序。您可以使用docker run命令来手动控制容器的启动顺序，或者使用一些第三方工具来管理容器的依赖关系。请注意，使用脚本或工具来管理容器的启动顺序可能会增加复杂性，并且需要确保容器之间的依赖关系正确设置。
希望以上解决方案对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。