一、Pod监控相关指标

对于Pod内存相关的指标，主要有两个数据源：

1. 基于kube-state-metrics，采集到的是内存Limits和Requests的设置情况。关键的指标如下：

指标	含义
kube_pod_container_resource_limits_memory_bytes	Pod内存Limits设置量
kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes	Pod内存Requests设置量

2. 基于kubelet上的CAdvisor，采集到的是内存使用情况。关键的指标如下：

CAdvisor是Google开源用于收集容器资源和性能指标的一个工具，对于Kubernetes，其集成在kubelet里面，可以收集到每个节点上的Pod指标。

指标	含义
container_memory_usage_bytes	当前使用的内存总量。包括所有使用的内存，不管有没有被访问 (包括 cache, rss, swap等)。
container_memory_rss	RSS使用量。RSS是常驻内存集（Resident Set Size）的缩写，是分配给进程使用实际物理内存，包括所有分配到的栈内存和堆内存 以及 加载到物理内存中的共享库占用的内存空间。不包含磁盘缓存
container_memory_cache	缓存使用量。
container_memory_swap	虚拟内存使用量。虚拟内存（swap）指的是用磁盘来模拟内存使用。对性能有影响，一般不用。
container_memory_working_set_bytes	当前内存工作集（working set）使用量。工作区内存使用量=活跃的匿名与和缓存，以及file-baked页。（working_set <= usage）
container_memory_failcnt	申请内存失败次数。
container_memory_failures_total	内存申请错误总次数。

基于以上的指标，就可以计算Pod的内存使用率，当然，需要Pod有设置Limits才有意义

sum(container_memory_working_set_bytes{pod!="POD", container!=""}) by (pod) / sum(kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes{}) by (pod)

二、关于Pod OOM

先说结论，Pod OOM主要看的是working_set的使用量是否超过limits。

准备一个简单的程序，其功能是不断地申请内存

// main.go

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"time"
	"os"
	"strconv"

	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() {
	ticker, err := strconv.ParseInt(os.Getenv("Ticker"), 10, 64)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	memoryTicker := time.NewTicker(time.Millisecond * time.Duration(ticker))
	leak := make(map[int][]byte)
	i := 0

	go func() {
		for range memoryTicker.C {
			leak[i] = make([]byte, 1024)
			i++
		}
	}()
	
	http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
	fmt.Println("Strat listening on 0:8000...")
	http.ListenAndServe(":8000", nil)
	
}

# Dockerfile
FROM golang:alpine3.15
WORKDIR /app
COPY main ./
EXPOSE 8000
CMD ["./main"]

WorkingSet（container_memory_working_set_bytes）和Usage（container_memory_usage_bytes）基本上是以1:1的趋势到达limits，然后Pod触发OOM

接下来在程序中添加一个goroutine，不断在文件系统上写入文件

// main.go

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"time"
	"os"
	"strconv"

	"github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
)

func main() {
	ticker, err := strconv.ParseInt(os.Getenv("Ticker"), 10, 64)
	if err != nil {
		panic(err)
	}
	memoryTicker := time.NewTicker(time.Millisecond * time.Duration(ticker))
	leak := make(map[int][]byte)
	i := 0

	go func() {
		for range memoryTicker.C {
			leak[i] = make([]byte, 1024)
			i++
		}
	}()
	
	fileTicker := time.NewTicker(time.Millisecond * time.Duration(ticker))
	go func() {
		os.Create("/tmp/file")
		buffer := make([]byte, 1024)
		defer f.Close()

		for range fileTicker.C {
			f.Write(buffer)
			f.Sync()
		}
	}()

	http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
	fmt.Println("Strat listening on 0:8000...")
	http.ListenAndServe(":8000", nil)
	
}

当Usage达到Limits，Pod不会OOM，随着WorkingSet继续增大，Cache逐渐减小，等WorkingSet到达Limit，Pod才OOM。

说明Usage中包含文件系统页面的缓存。当实际内存不够用的时候，这些缓存会让给程序使用。因为仅仅为了缓存就把程序给OOM掉是不合理的。