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K8S环境的Jenkin性能问题处理
本文是《K8S环境的Jenkin性能问题处理》的续篇,上一篇解决了Jenkins集群中的Master节点的性能问题,但是真正执行任务的并非Master节点,而是为每个任务临时创建的Pod,这些Pod的性能问题决定着任务的快慢甚至成败;
环境信息
硬件:三台CentOS 7.7服务器
kubernetes:1.15
JDK:1.8.0_141
maven:3.6.3
在K8S环境部署和使用Jenkins的细节请参考《Helm部署和体验jenkins》
任务节点的性能问题
Java程序员常用Jenkins编译构建Maven项目,如果构建参数用的是默认配置,很容易出现性能问题,接下来就用开源项目来重现此问题:
在配置Jenkins的kubernetes插件时,给任务pod分配的内存是1G,如下图:
接下来从GitHub下载Flink的源码(1.8.3-rc3版本),然后编译构建,本次任务对应的pipeline源码如下:
pipeline { agent { label 'my-jenkins-jenkins-slave' }
tools { maven 'mvn-3.6.3' }
stages { stage('Checkout') { steps { echo '从GitHub下载flink工程的源码(1.8.3-rc3归档包)' sh 'wget https://codeload.github.com/apache/flink/tar.gz/release-1.8.3-rc3' echo '下载结束,解压归档包' sh 'tar -zxf release-1.8.3-rc3' } } stage('Build') { steps { echo '开始编译构建' sh 'cd flink-release-1.8.3-rc3 && mvn clean package -U -s /home/jenkins/settings/settings.xml' } } } }
在执行编译构建任务过程中,点击下图红框中的灰色圆球,即可跳转到执行任务的Pod的日志页面:
下图就是Pod日志页面,红框内显示任务出现了异常,(此时正在执行单元测试用例)
如下图红框所示,执行任务的Pod显示为离线状态:
此时登录到kubernetes环境,查看Pod状态,如下图红框所示,执行任务的Pod状态为OOMKilled,看来是内存不足导致Podl被销毁了:
第一次调节(K8S参数)
由于Pod内存过小导致任务失败,可以在Jenkins的设置页面调节Pod内存,如下图所示,这次设置到6G,注意不要超出宿主机的硬件配置:
重复执行一次上述任务,这一次内存充足因而构建成功;
观察
由于本次任务主要是执行maven编译构建,因此有必要了解一下maven进程的内存使用情况:
在任务执行的过程中,找到Pod对应的docker容器(kubectl describe pod xxx命令),ID是22484d8b1e56
执行docker exec 22484d8b1e56 jps得到maven进程ID为87(名称为Launcher的那个),如下图:
执行docker exec 22484d8b1e56 jmap -heap 87可以看到maven进程的JVM内存情况,如下图,可见maven实际使用内存只有3G左右:
此时Pod有6G内存,可以通过参数设置给maven进程更多内存;
第二次调节(JVM参数)
接下来尝试设置maven进程的内存参数,这里将大部分内存划分给老年代试试:
如下图,进入设置页面:
如下图,找到Pod Templates,新增环境变量,键是MAVEN_OPTS,值是-Xms5632m -Xmx5632m -Xmn512m -Xss256k,由于Pod总内存是6G,因此经过此设置后,整个Pod的系统内存只剩512m,其余5632m内存全部划分给maven进程,并且maven进程的年轻代只有512m,将所有内存都留给了老年代:
保存设置后再次执行任务,先找到任务Pod对应的docker容器,再用jmap -heap命令查看maven进程的内存情况,如下图,5632m内存全部划分给了maven进程,并且年轻代也控制在512m:
下图是执行jstat命令查看maven进程的GC情况,红框中是YGC次数,蓝框中是FGC次数,由于年轻代内存过小导致频繁YGC,不过FGC次数不多:
在构建过程中还发生过StackOverflow异常,如下图所示,解决办法依旧是调节参数MAVEN_OPTS,值是-Xms5632m -Xmx5632m -Xmn512m -Xss512k,也就是将线程栈内存放大一倍:
上述设置并非最优,而是验证MAVEN内存参数的调节可以生效;
通过Jenkins设置页面对任务的Pod以及对应的maven进程的自定义设置已完成,希望本文能给您一些参考,帮助您根据项目的特点做针对性的调节和优化;
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