k8s~为pod添加节点的资源限制

CPU单位

CPU资源以CPU核心数为单位进行度量的。在Kubernetes中，一个CPU相当于:

1 AWS vCPU
1 GCP Core
1 Azure vCore
一个超线程(在使用超线程的裸金属Intel处理器上)

请求0.5 CPU的容器所保证的CPU核数是请求节点上的1个CPU的一半。你可以用后缀m表示milli。例如100m CPU、100millicpu``和0.1 CPU都是相同的。精度不允许超过1m。

不指定CPU限制

如果没有为容器指定CPU限制，则会出现以下情况之一:

*　容器对它可以使用的CPU资源没有上限。容器可以使用它运行的节点上可用的所有CPU资源。
*　容器在具有默认CPU限制的命名空间中运行，容器会自动分配默认限制。集群管理员可以使用LimitRange指定CPU限制的默认值。

CPU请求和限制的目的

通过配置集群中运行的CPU请求和容器的限制，可以有效地利用集群节点上可用的CPU资源。通过将Pod的CPU请求保持在较低的水平，可以很好地调度Pod。将CPU限制设置为大于CPU请求，你可以完成两件事:

• Pod可以利用CPU资源进行突发活动。
• 在突发活动期间，Pod可以使用的CPU资源数量被限制在某个合理的数量内。

在 Kubernetes 中，可以通过设置 CPU 和内存的限制来控制每个 Pod 或容器的资源使用。这样可以确保资源的合理分配，避免某些应用占用过多资源而影响整个集群的稳定性。

1. 配置 CPU 和内存的 Limit

在 Kubernetes 的 Pod 或 Deployment 定义中，可以通过 resources 字段来设置 CPU 和内存的请求（requests）和限制（limits）。以下是一个示例 YAML 文件：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-app
spec:
  containers:
    - name: my-container
      image: my-image:latest
      resources:
        requests:
          memory: 512Mi   # 请求的内存量
          cpu: 500m      # 请求的 CPU 核心数
        limits:
          memory: 1Gi    # 限制的内存量
          cpu: 1        # 限制的 CPU 核心数

2. 字段解释

• requests：表示容器启动时所需的最低资源量。Kubernetes 会根据这些请求来调度 Pod。
• limits：表示容器可以使用的最大资源量。如果容器超过了这个限制，Kubernetes 会采取措施，例如限制 CPU 使用或终止容器。

3. 单位说明

• CPU：

  • 可以用整数表示核心数（例如 1 表示一个核心）。
  • 也可以用毫核心（m）表示，如 500m 表示半个核心。

• Memory：

  • 可以使用字节（B）、千字节（Ki）、兆字节（Mi）、吉字节（Gi）等单位。例如：512Mi 表示 512 兆字节。

4. 示例应用

以下是一个更复杂的 Deployment 示例，包含多个容器的资源配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
        - name: app-container
          image: my-app-image:latest
          resources:
            requests:
              memory: 256Mi
              cpu: 250m
            limits:
              memory: 512Mi
              cpu: 1
        - name: sidecar-container
          image: my-sidecar-image:latest
          resources:
            requests:
              memory: "128Mi"
              cpu: "100m"
            limits:
              memory: "256Mi"
              cpu: "500m"

5. 注意事项

• 合理配置：根据应用的实际需求合理配置资源请求和限制，避免过高或过低的设置。
• 监控与调整：使用监控工具（如 Prometheus、Grafana）观察 Pod 的资源使用情况，并根据需要进行调整。
• 测试与验证：在生产环境前进行充分的测试，以确保配置能够满足性能需求。

通过以上配置，你可以有效管理 Kubernetes 中的 CPU 和内存资源，确保应用的稳定运行。