Merge pull request #36317 from tengqm/zh-mem-mgr
[zh] Adjust translation of memory-manager
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GitHub
commit
a4b6b86c79
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@ -76,8 +76,7 @@ Preceding v1.22, the `kubelet` must be started with the following flag:
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in order to enable the Memory Manager feature.
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从 v1.22 开始，内存管理器通过
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[特性门控](/zh-cn/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
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从 v1.22 开始，内存管理器通过[特性门控](/zh-cn/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
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`MemoryManager` 默认启用。
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在 v1.22 之前，`kubelet` 必须在启动时设置如下标志：
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@ -114,8 +113,8 @@ The complete flow diagram concerning pod admission and deployment process is ill
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内存管理器是一个提示驱动组件（Hint Provider），负责为拓扑管理器提供拓扑提示，
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后者根据这些拓扑提示对所请求的资源执行对齐操作。
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内存管理器也会为 Pods 应用 `cgroups` 设置（即 `cpuset.mems`）。
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与 Pod 准入和部署流程相关的完整流程图在[Memory Manager KEP: Design Overview][4]
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和下面。
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与 Pod 准入和部署流程相关的完整流程图在[Memory Manager KEP: Design Overview][4]，
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下面也有说明。
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@ -190,14 +189,14 @@ NUMA 节点的分组，从而扩展内存容量。解决这个问题的详细描
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Other Managers should be first pre-configured. Next, the Memory Manger feature should be enabled
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and be run with `Static` policy (section [Static policy](#static-policy)).
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and be run with `Static` policy (section [Static policy](#policy-static)).
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Optionally, some amount of memory can be reserved for system or kubelet processes to increase
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node stability (section [Reserved memory flag](#reserved-memory-flag)).
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其他管理器也要预先配置。接下来，内存管理器特性需要被启用，
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并且采用 `Static` 策略（[静态策略](#policy-static)）运行。
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作为可选操作，可以预留一定数量的内存给系统或者 kubelet 进程以增强节点的
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稳定性（[预留内存标志](#reserved-memory-flag)）。
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作为可选操作，可以预留一定数量的内存给系统或者 kubelet 进程以增强节点的稳定性
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（[预留内存标志](#reserved-memory-flag)）。
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### Policies
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@ -210,8 +209,8 @@ Memory Manager supports two policies. You can select a policy via a `kubelet` fl
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* `None` (default)
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* `Static`
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内存管理器支持两种策略。你可以通过 `kubelet` 标志 `--memory-manager-policy` 来
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选择一种策略：
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内存管理器支持两种策略。你可以通过 `kubelet` 标志 `--memory-manager-policy`
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来选择一种策略：
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* `None` （默认）
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* `Static`
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@ -245,13 +244,12 @@ and does not reserve the memory in the internal [NodeMap][2] object.
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#### Static 策略 {#policy-static}
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对 `Guaranteed` Pod 而言，`Static` 内存管理器策略会返回拓扑提示信息，该信息
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与内存分配有保障的 NUMA 节点集合有关，并且内存管理器还通过更新内部的
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[节点映射][2] 对象来完成内存预留。
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对 `Guaranteed` Pod 而言，`Static` 内存管理器策略会返回拓扑提示信息，
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该信息与内存分配有保障的 NUMA 节点集合有关，并且内存管理器还通过更新内部的[节点映射][2]
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对象来完成内存预留。
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对 `BestEffort` 或 `Burstable` Pod 而言，因为不存在对有保障的内存资源的请求，
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`Static` 内存管理器策略会返回默认的拓扑提示，并且不会通过内部的[节点映射][2]对象
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来预留内存。
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`Static` 内存管理器策略会返回默认的拓扑提示，并且不会通过内部的[节点映射][2]对象来预留内存。
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### Reserved memory flag
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@ -266,8 +264,8 @@ A dedicated set of flags can be used for this purpose to set the total amount of
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for a node. This pre-configured value is subsequently utilized to calculate
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the real amount of node's "allocatable" memory available to pods.
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[节点可分配](/zh-cn/docs/tasks/administer-cluster/reserve-compute-resources/)机制通常
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被节点管理员用来为 kubelet 或操作系统进程预留 K8S 节点上的系统资源，目的是提高节点稳定性。
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[节点可分配](/zh-cn/docs/tasks/administer-cluster/reserve-compute-resources/)机制通常被节点管理员用来为
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kubelet 或操作系统进程预留 K8S 节点上的系统资源，目的是提高节点稳定性。
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有一组专用的标志可用于这个目的，为节点设置总的预留内存量。
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此预配置的值接下来会被用来计算节点上对 Pods “可分配的”内存。
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@ -314,8 +312,8 @@ If at least one node allocatable parameter is non-zero, you will need to specify
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In fact, `eviction-hard` threshold value is equal to `100Mi` by default, so
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if `Static` policy is used, `--reserved-memory` is obligatory.
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你也可以忽略此参数，不过这样做时，你要清楚，所有 NUMA 节点上预留内存的数量要等于
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[节点可分配特性](/zh-cn/docs/tasks/administer-cluster/reserve-compute-resources/)
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你也可以忽略此参数，不过这样做时，你要清楚，所有 NUMA
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节点上预留内存的数量要等于[节点可分配特性](/zh-cn/docs/tasks/administer-cluster/reserve-compute-resources/)
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所设定的内存量。如果至少有一个节点可分配参数值为非零，你就需要至少为一个 NUMA
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节点设置 `--reserved-memory`。实际上，`eviction-hard` 阈值默认为 `100Mi`，
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所以当使用 `Static` 策略时，`--reserved-memory` 是必须设置的。
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@ -364,11 +362,19 @@ Example usage:
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`--reserved-memory 0:memory=1Gi,hugepages-1Gi=2Gi`
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<!-- or -->
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<!--
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or
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-->
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或者
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`--reserved-memory 0:memory=1Gi --reserved-memory 1:memory=2Gi`
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<!--
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or
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-->
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`--reserved-memory '0:memory=1Gi;1:memory=2Gi'`
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When you specify values for `--reserved-memory` flag, you must comply with the setting that
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you prior provided via Node Allocatable Feature flags.
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@ -391,7 +397,7 @@ If you do not follow the formula above, the Memory Manager will show an error on
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In other words, the example above illustrates that for the conventional memory (`type=memory`),
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we reserve `3Gi` in total, i.e.:
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如果你不遵守上面的公示，内存管理器会在启动时输出错误信息。
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如果你不遵守上面的公式，内存管理器会在启动时输出错误信息。
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换言之，上面的例子我们一共要预留 `3Gi` 的常规内存（`type=memory`），即：
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@ -454,8 +460,7 @@ to the Topology Manager.
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若所选择的策略不是 `None`，则内存管理器会辨识处于 `Guaranteed` QoS 类中的 Pod。
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内存管理器为每个 `Guaranteed` Pod 向拓扑管理器提供拓扑提示信息。
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对于不在 `Guaranteed` QoS 类中的其他 Pod，内存管理器向拓扑管理器提供默认的
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拓扑提示信息。
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对于不在 `Guaranteed` QoS 类中的其他 Pod，内存管理器向拓扑管理器提供默认的拓扑提示信息。
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The following excerpts from pod manifests assign a pod to the `Guaranteed` QoS class.
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@ -464,8 +469,7 @@ Pod with integer CPU(s) runs in the `Guaranteed` QoS class, when `requests` are
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下面的来自 Pod 清单的片段将 Pod 加入到 `Guaranteed` QoS 类中。
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当 Pod 的 CPU `requests` 等于 `limits` 且为整数值时，Pod 将运行在 `Guaranteed`
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QoS 类中。
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当 Pod 的 CPU `requests` 等于 `limits` 且为整数值时，Pod 将运行在 `Guaranteed` QoS 类中。
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```yaml
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spec:
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@ -486,8 +490,7 @@ spec:
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Also, a pod sharing CPU(s) runs in the `Guaranteed` QoS class, when `requests` are equal to `limits`.
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-->
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此外，共享 CPU 的 Pods 在 `requests` 等于 `limits` 值时也运行在 `Guaranteed`
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QoS 类中。
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此外，共享 CPU 的 Pods 在 `requests` 等于 `limits` 值时也运行在 `Guaranteed` QoS 类中。
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```yaml
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spec:
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@ -531,8 +534,8 @@ became rejected at a node:
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- Pod 状态 - 可表明拓扑亲和性错误
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- 系统日志 - 包含用来调试的有价值的信息，例如，关于所生成的提示信息
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- 状态文件 - 其中包含内存管理器内部状态的转储（包含[节点映射和内存映射][2]）
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- 从 v1.22 开始，[设备插件资源 API](#device-plugin-resource-api) 可以用来
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检索关于为容器预留的内存的信息
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- 从 v1.22 开始，[设备插件资源 API](#device-plugin-resource-api)
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可以用来检索关于为容器预留的内存的信息
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### Pod status (TopologyAffinityError) {#TopologyAffinityError}
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@ -730,8 +733,7 @@ to these NUMA nodes.
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This automatically implies that Memory Manager instantiated a new group that
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comprises these two NUMA nodes, i.e. `0` and `1` indexed NUMA nodes.
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术语绑定（pinned）意味着 Pod 的内存使用被（通过 `cgroups` 配置）限制到
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这些 NUMA 节点。
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术语绑定（pinned）意味着 Pod 的内存使用被（通过 `cgroups` 配置）限制到这些 NUMA 节点。
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这也直接意味着内存管理器已经创建了一个 NUMA 分组，由这两个 NUMA 节点组成，
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即索引值分别为 `0` 和 `1` 的 NUMA 节点。
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@ -743,8 +745,8 @@ further elaboration is provided in Memory Manager KEP in [this][1] and [this][3]
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In order to analyse memory resources available in a group,the corresponding entries from
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NUMA nodes belonging to the group must be added up.
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注意 NUMA 分组的管理是有一个相对复杂的管理器处理的，相关逻辑的进一步细节可在内存管理器的
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KEP 中[示例1][1]和[跨 NUMA 节点][3]节找到。
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注意 NUMA 分组的管理是有一个相对复杂的管理器处理的，
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相关逻辑的进一步细节可在内存管理器的 KEP 中[示例1][1]和[跨 NUMA 节点][3]节找到。
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为了分析 NUMA 组中可用的内存资源，必须对分组内 NUMA 节点对应的条目进行汇总。
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@ -799,3 +801,4 @@ This information can be retrieved solely for pods in Guaranteed QoS class.
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[4]: https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-node/1769-memory-manager#design-overview
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[5]: https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-node/1769-memory-manager#memory-maps-at-start-up-with-examples
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[6]: https://github.com/kubernetes/enhancements/tree/master/keps/sig-node/1769-memory-manager#memory-maps-at-runtime-with-examples
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