Oracle Cloud Infrastructure - Dokumentation

WebLogic Kubernetes Operator

Wenn Sie das WebLogic Kubernetes Operator-Cluster-Add-on aktivieren, können Sie die folgenden Schlüssel/Wert-Paare als Argumente übergeben.

Allgemeine Konfigurationsargumente für die meisten Cluster-Add-ons
Schlüssel (API und CLI) Anzeigename des Schlüssels (Konsole) Beschreibung Erforderlich/Optional Standardwert Beispielwert
affinity Affinität

Eine Gruppe von Affinitätsplanungsregeln.

JSON-Format im Klartext oder Base64-codiert.

Nicht verwendet von:
  • Nvidia-GPU-Operator
Mögliche Äquivalente:
  • Knotenfeature Discovery, verwenden Sie master.affinity
  • NVIDIA Network Operator, verwenden Sie operator.affinity
  • CSI-Treiber SMB, verwenden Sie contoller.affinity
  • AMD-GPU-Operator, controllerManager.affinity verwenden
 Optional Null Null
nodeSelectors Knotenselektoren

Mit Knotenselektoren und Knotenlabels können Sie die Worker-Knoten steuern, auf denen Add-on-Pods ausgeführt werden.

Damit ein Pod auf einem Knoten ausgeführt werden kann, muss der Knotenselektor des Pods denselben Schlüssel/Wert wie das Label des Knotens aufweisen.

Setzen Sie nodeSelectors auf ein Schlüssel/Wert-Paar, das sowohl dem Knotenselektor des Pods als auch dem Label des Worker-Knotens entspricht.

JSON-Format im Klartext oder Base64-codiert.

Nicht verwendet von:
  • NVIDIA-GPU-Operator
  • CSI-Treiber SMB
Mögliche Äquivalente:
  • Knotenfeature Discovery, verwenden Sie worker.nodeSelector
  • NVIDIA Network Operator, verwenden Sie operator.nodeSelectors
  • AMD GPU-Operator, verwenden Sie selector oder controllerManager.nodeSelector
 Optional Null {"foo":"bar", "foo2": "bar2"}

Der Pod wird nur auf Knoten ausgeführt, die das Label foo=bar oder foo2=bar2 aufweisen.
numOfReplicas numOfReplicas Die Anzahl der Replikate der Add-on-Bereitstellung.
Nicht verwendet von:
  • AMD-GPU-Plug-in
  • NVIDIA-GPU-Operator
  • NVIDIA-Netzwerkbetreiber
  • CSI-Treiber SMB
Mögliche Äquivalente:
  • CoreDNS, verwenden Sie nodesPerReplica
  • Knotenfeature Discovery, verwenden Sie master.replicaCount
  • AMD-GPU-Operator, controllerManager.replicas verwenden
 Erforderlich 1

Erstellt ein Replikat des Add-on-Deployments pro Cluster.

 2

Erstellt zwei Replikate des Add-on-Deployments pro Cluster.
rollingUpdate rollingUpdate

Steuert das gewünschte Verhalten der rollierenden Aktualisierung durch maxSurge und maxUnavailable.

JSON-Format im Klartext oder Base64-codiert.

Nicht verwendet von:
  • Knotenfeature-Discovery
  • NVIDIA-Netzwerkbetreiber
  • CSI-Treiber SMB
Mögliche Äquivalente:
  • NVIDIA-GPU-Operator, daemonsets.rollingUpdate.maxUnavailable verwenden
  • AMD-GPU-Operator, verwenden upgradePolicy in devicePlugin, metricsExporter, testRunner, configManager oder draDriver
 Optional Null Null
tolerations Toleranzen

Mit Taints und Toleranzen können Sie die Worker-Knoten steuern, auf denen Add-on-Pods ausgeführt werden.

Damit ein Pod auf einem Knoten mit einem Taint ausgeführt werden kann, muss der Pod eine entsprechende Toleranz aufweisen.

Setzen Sie tolerations auf ein Schlüssel/Wert-Paar, das sowohl der Podtoleranz als auch dem Taint des Worker-Knotens entspricht.

JSON-Format im Klartext oder Base64-codiert.

Mögliche Äquivalente:
  • Knotenfeature Discovery, verwenden Sie master.tolerations und/oder worker.tolerations
  • NVIDIA-GPU-Operator, daemonsets.tolerations verwenden
  • NVIDIA Network Operator, verwenden Sie operator.tolerations
  • CSI-Treiber SMB, verwenden Sie controller.tolerations
  • AMD GPU-Operator, Toleranzen in devicePlugin, metricsExporter, testRunner, configManager, draDriver oder controllerManager verwenden
 Optional Null [{"key":"tolerationKeyFoo", "value":"tolerationValBar", "effect":"noSchedule", "operator":"exists"}]

Nur Pods mit dieser Toleranz können auf Worker-Knoten ausgeführt werden, die den Taint tolerationKeyFoo=tolerationValBar:noSchedule aufweisen.
topologySpreadConstraints topologySpreadConstraints

So verteilen Sie passende Pods auf die angegebene Topologie.

JSON-Format im Klartext oder Base64-codiert.

Nicht verwendet von:
  • Knotenfeature-Discovery
  • NVIDIA-GPU-Operator
  • NVIDIA-Netzwerkbetreiber
  • CSI-Treiber SMB
  • AMD-GPU-Operator
 Optional Null Null
Für dieses Cluster-Add-on spezifische Konfigurationsargumente
Schlüssel (API und CLI) Anzeigename des Schlüssels (Konsole) Beschreibung Erforderlich/Optional Standardwert Beispielwert
weblogic-operator.ContainerResources WebLogic-Operator-Containerressourcen

Sie können die Ressourcenmengen angeben, die von den Add-on-Containern angefordert werden, und Grenzwerte für die Ressourcennutzung festlegen, die von den Add-on-Containern nicht überschritten werden dürfen.

JSON-Format im Klartext oder Base64-codiert.

 Optional Null {"limits": {"cpu": "500m", "memory": "200Mi" }, "requests": {"cpu": "100m", "memory": "100Mi"}}

Erstellen Sie Add-on-Container, die 100 Millicores CPU und 100 Mebibyte Speicher anfordern. Begrenzen Sie Add-on-Container auf 500 Millicores CPU und 200 Mebibyte Arbeitsspeicher.
weblogic-operator-webhook.ContainerResources weblogic-operator-webhook Containerressourcen

Sie können die Ressourcenmengen angeben, die von den Add-on-Containern angefordert werden, und Grenzwerte für die Ressourcennutzung festlegen, die von den Add-on-Containern nicht überschritten werden dürfen.

JSON-Format im Klartext oder Base64-codiert.

 Optional Null {"limits": {"cpu": "500m", "memory": "200Mi" }, "requests": {"cpu": "100m", "memory": "100Mi"}}

Erstellen Sie Add-on-Container, die 100 Millicores CPU und 100 Mebibyte Speicher anfordern. Begrenzen Sie Add-on-Container auf 500 Millicores CPU und 200 Mebibyte Arbeitsspeicher.
Große Cluster – Überlegungen

In der folgenden Tabelle werden die Aspekte beim Konfigurieren dieses Cluster-Add-ons in großen Clustern beschrieben.

Argumentname Rollen, Anzahl Knoten Beschreibung Bei zunehmender Clustergröße Risiken Empfehlung
affinity N

Steuert Podaffinitätsregeln für das Operator-Deployment.

Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar
nodeSelectors N

Steuert die Knoten, auf denen die Operatorpods ausgeführt werden können.

Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar
numOfReplicas N

Steuert die Anzahl der WebLogic Kubernetes Operator-Pods.

Die Anzahl der Clusterknoten wirkt sich nicht direkt auf die erforderliche Anzahl von Replikaten aus, da der Operator WebLogic-Ressourcen und nicht Clusterknoten abstimmt.

Möglicherweise benötigen Sie weitere Replikate, wenn sich auch die Anzahl der WebLogic-Server erhöht.

Wenn die Anzahl niedrig ist, kann ein Knotenfehler, Podabsturz oder Upgrade die Abstimmung vorübergehend stoppen. Dadurch können Provisioning, Skalierung, Rolling Neustarts und Statusaktualisierungen von WebLogic-Domains verzögert werden, bis eine neue Operatorinstanz verfügbar ist.

Setzen Sie numOfReplicas auf 3 .

rollingUpdate N

Steuert die Aktualisierungsstrategie für das Operator-Deployment.

Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar
tolerations N

Steuert, ob die Operatorpods auf befleckten Knoten ausgeführt werden können.

Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar
topologySpreadConstraints N

Steuert, wie Operatorpods über die Clustertopologie verteilt werden.

Nicht anwendbar Nicht anwendbar Nicht anwendbar
weblogic-operator.ContainerResources J

Definiert CPU- und Speicheranforderungen und -limits für den WebLogic Kubernetes Operator-Pod.

Die Anzahl der Clusterknoten wirkt sich nicht direkt auf den Ressourcenbedarf aus, da der Operator WebLogic-Ressourcen im WebLogic-Namespace abstimmt.

Wenn die Anzahl der WebLogic-Server zunimmt, muss der Operator weitere Serverpods beobachten und abstimmen. Dies kann zu Folgendem führen:

  • Höhere CPU- und Arbeitsspeicherauslastung
  • Erhöhte Latenz bei Scale-up- und Scale-down-Vorgängen

Wenn die Ressourcen zu klein sind:

  • Der Operator-Pod wird möglicherweise beendet, weil er seinen Speichergrenzwert überschreitet.
  • Die Abstimmung der laufenden Serveranzahl mit dem erwarteten Status kann verzögert werden.
  • Die Podabwanderung kann langsamer verarbeitet werden, wodurch die Reaktionsfähigkeit reduziert wird.
  • Ein Rückstand von nicht planbaren Pods könnte sich ansammeln.

Erhöhen Sie je nach Bedarf die CPU- und Speicherressourcen:

  • Erhöhen Sie den Speicher, um eine große Anzahl von WebLogic-Servern zu verarbeiten.
  • Erhöhen Sie die CPU, um die Abstimmungsperformance zu verbessern.
weblogic-operator-webhook.ContainerResources J

Definiert CPU- und Speicheranforderungen und Limits für den Webhook-Container, der mit dem WebLogic Kubernetes Operator-Add-on installiert ist.

Die Anzahl der Clusterknoten wirkt sich nicht direkt auf den Webhook aus, da WebLogic-Ressourcen statt Clusterknoten verarbeitet werden.

Wenn die Anzahl der WebLogic-Server und der zugehörigen Domainvorgänge steigt, muss der Webhook möglicherweise weitere Anforderungen verarbeiten.

Wenn die Ressourcen zu klein sind:

  • Webhook-Anforderungen werden möglicherweise langsamer verarbeitet.
  • Aufrufe vom Kubernetes-API-Server zum Konvertierungs-Webhook können zusätzliche Latenzzeit aufweisen.
  • Domainerstellungs- und -aktualisierungsvorgänge, die von der Webhook-Verarbeitung abhängen, sind möglicherweise langsamer.
  • Unzureichender Speicher kann Speicherdruck, Containerneustarts oder nicht speicherresidente Beendigungen verursachen.
  • Eine instabile Webhook-Verfügbarkeit kann zu Webhook- oder Konvertierungsfehlern während Domainvorgängen führen.
  • Erhöhen Sie die CPU, wenn Webhook-Anforderungen langsam sind, Domainerstellungs- oder -updatevorgänge eine höhere Latenz aufweisen oder der Webhook CPU-bedrosselt ist.
  • Erhöhen Sie den Speicher, wenn der Webhook neu gestartet wird, Speicherdruck erfährt oder sich seiner Speichergrenze nähert.