Kubernetes CPU Manager 测试失败问题分析与解决方案
在 Kubernetes 项目中,近期发现 CPU Manager 功能测试在多个 CI 环境中出现失败情况。本文将深入分析问题原因,并介绍社区提出的解决方案。
问题背景
CPU Manager 是 Kubernetes 中负责 CPU 资源分配的核心组件之一,它通过静态策略(static policy)可以为容器分配独占的 CPU 核心。在最近的测试中,特别是在 cgroup v2 环境下,相关测试用例频繁失败。
问题现象
测试失败主要表现为:
- 节点 CPU 资源不足导致 Pod 无法调度
- 测试用例执行过程中出现资源竞争
- 在 cgroup v1 和 v2 环境下均有失败情况
根本原因分析
经过社区专家深入调查,发现问题主要源于以下几个方面:
-
测试环境资源限制:CI 测试节点配置的 CPU 资源过于紧张,很多测试节点仅配置了 1-2 个 CPU 核心,而测试用例需要创建多个 Pod,累计 CPU 请求超过了节点容量。
-
测试用例设计问题:现有测试用例在所有子测试完成后才统一清理资源,导致测试过程中资源占用持续累积,最终超过节点容量。
-
cgroup 版本差异:虽然测试代码已经包含了对 cgroup v1 的跳过逻辑,但在实际运行中仍存在一些环境适配问题。
解决方案
社区提出了以下改进措施:
-
优化测试资源管理:修改测试用例,在每个子测试完成后立即清理相关资源,而不是等待所有测试完成。这样可以将测试过程中的最大资源占用控制在单个测试用例的需求水平(如 1000 millicores),而不是所有测试用例需求的总和。
-
增强环境检查:在测试开始时更严格地检查节点可用资源,确保测试不会在资源不足的环境下运行。
-
改进测试日志:增加更详细的资源使用情况日志,便于后续问题诊断。
技术实现细节
在具体实现上,主要修改包括:
- 重构测试框架,在每个子测试用例的
AfterEach阶段添加资源清理逻辑 - 增加节点资源检查机制,在测试开始时验证节点是否有足够资源
- 优化错误处理逻辑,提供更清晰的错误信息
经验总结
这个案例为我们提供了宝贵的经验:
-
测试环境配置:性能关键型功能的测试需要配置足够的硬件资源,特别是 CPU 和内存密集型测试。
-
测试设计原则:测试用例应该尽可能独立,及时释放资源,避免资源占用累积。
-
持续集成策略:需要确保预合并检查的环境与实际 CI 环境一致,避免"在本地能过但在 CI 失败"的情况。
通过这次问题的解决,Kubernetes 社区进一步完善了资源管理相关的测试体系,为后续功能开发和质量保障打下了更坚实的基础。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00