Kubernetes 1.5安装 小提示

最新推荐文章于 2025-07-27 11:20:53 发布
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本文提供了一种解决Centos7在kubernetes1.5集群安装过程中遇到的官网yum源无法下载的问题的方法。通过配置特定的yum源，可以有效避免下载问题，并给出了具体的配置步骤及gcr.io镜像的hosts文件设置。

如果使用Centos7在kubernetes 1.5集群安装时用官网yum无法下载，可以尝试使用下面的yum源。此yum源由个人（一位大神，不是我）维护，cdn流量有限，请误疯狂下载，使用时最好先用 yumdownloader 工具将 rpm 下载到本地安装。（谢谢）

cat <<EOF> /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo
[mritdrepo]
name=Mritd Repository
baseurl=https://yum.mritd.me/centos/7/x86_64
enabled=1
gpgcheck=1
gpgkey=https://cdn.mritd.me/keys/rpm.public.key
EOF

下载gcr.io的镜像hosts文件
把下面两行加入到/etc/hosts中

61.91.161.217 gcr.io
61.91.161.217 www.gcr.io
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<think>我们正在讨论如何调整应用服务启动时的CPU资源分配。根据引用[1]，K8S1.27支持动态调整容器CPU和内存资源限制，无需重启应用程序。这对于需要不同启动阶段和运行阶段资源的应用（如Java应用启动时需要更多CPU）非常有用。调整CPU资源分配的方法：1.在Kubernetes中，可以通过Pod的resources字段设置CPU请求（requests）和限制（limits）。例如：```yamlresources:requests:cpu: "500m"#启动时请求的CPU，500m表示0.5个CPU核心limits:cpu: "1"#CPU上限为1个核心```启动时，如果应用需要更多CPU，可以设置较高的请求值，然后在启动后通过VPA（Vertical PodAutoscaler）动态调整到较低的运行值（引用[1]）。2.使用VPA（Vertical PodAutoscaler）实现动态调整：-安装VPA：在集群中部署VPA组件。-创建VPA配置：为工作负载创建VerticalPodAutoscaler资源，指定更新策略为`Recreate`（需要重启）或`Auto`（无需重启，K8S1.27+支持动态调整）。-VPA会根据历史资源使用情况自动调整Pod的requests和limits。3.对于非Kubernetes环境（如直接使用Docker）：-启动容器时通过`--cpus`参数设置CPU限制：```bashdocker run--cpus="1.5"your_image#限制容器使用1.5个CPU核心```-或者通过`--cpu-shares`设置CPU权重（相对分配）：```bashdockerrun --cpu-shares=512your_image#默认1024，512表示一半的CPU时间```4.操作系统级别调整（引用[2]）：-使用`ulimit`或`setrlimit`设置进程级别的资源限制，但注意这些限制通常针对单个进程，且主要针对内存、文件描述符等，对CPU的限制主要是CPU时间（而不是实时分配）。最佳实践（引用[3]）：-根据应用的实际需求设置资源请求和限制。-通过压力测试确定合适的设置。注意（引用[4]）：-仅设置Java的-Xmx可能不够，因为堆外内存也可能导致资源超限。因此，在容器级别设置资源限制是必要的。步骤总结：1.确定应用启动时和运行时的CPU需求。2.在Kubernetes中，使用VPA实现动态调整；在Docker中，启动时设置固定限制。3.监控应用运行情况，根据实际使用情况优化设置。示例：Kubernetes Pod的VPA配置```yamlapiVersion:autoscaling.k8s.io/v1kind:VerticalPodAutoscalermetadata:name:my-app-vpaspec:targetRef:apiVersion: "apps/v1"kind: Deploymentname:my-appupdatePolicy:updateMode: "Auto"#动态调整，无需重启```这样，当应用启动时，VPA可以分配较高的CPU资源，启动后再自动降低到正常运行所需的水平。相关问题：1.如何监控Kubernetes Pod的CPU使用情况以优化资源限制？2.在Docker中如何动态调整正在运行的容器的CPU限制？3.如何配置VPA以实现安全的资源调整？</think>### 如何调整应用服务启动时的 CPU 资源分配 在容器化环境中调整应用启动时的 CPU 资源分配，主要通过以下方法实现： #### 一、Kubernetes 中的动态调整（推荐） 1. **使用 VPA（Vertical Pod Autoscaler）**[^1] ```yaml apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1 kind: VerticalPodAutoscaler metadata: name: my-app-vpa spec: targetRef: apiVersion: "apps/v1" kind: Deployment name: my-app resourcePolicy: containerPolicies: - containerName: "*" minAllowed: cpu: 100m # 最小允许的CPU maxAllowed: cpu: "2" # 最大允许的CPU（2核） updatePolicy: updateMode: "Auto" # 自动调整无需重启 ``` - **优势**：根据应用实时需求自动调整 CPU 请求/限制 - **适用场景**：Java 等启动时需高 CPU，运行时需低 CPU 的应用 2. **Pod 资源声明**（静态配置） ```yaml resources: requests: cpu: "1.5" # 启动时保证的CPU资源（1.5核） limits: cpu: "2" # CPU使用上限（2核） ``` #### 二、Docker 容器调整 1. **启动时设置 CPU 限制** ```bash docker run --cpus="1.5" --cpuset-cpus="0-3" my-image ``` - `--cpus`：限制容器可用的 CPU 核数 - `--cpuset-cpus`：绑定到指定 CPU 核心（0-3号核心） 2. **运行时动态调整**（需 cgroups v2） ```bash docker update --cpus="1" <container_id> ``` #### 三、操作系统级限制 1. **进程级 CPU 限制**（通过 `cpulimit` 工具）[^2] ```bash cpulimit -l 150 -p $PID # 限制进程PID的CPU使用率为150% ``` 2. **cgroups 直接配置** ```bash # 创建cgroup sudo cgcreate -g cpu:/myapp # 设置CPU限制（周期100ms，配额50ms = 50% CPU） echo 50000 > /sys/fs/cgroup/cpu/myapp/cpu.cfs_quota_us echo 100000 > /sys/fs/cgroup/cpu/myapp/cpu.cfs_period_us # 将进程加入cgroup sudo cgclassify -g cpu:/myapp $PID ``` #### 最佳实践建议 [^3][^4] 1. **压力测试先行**：通过 `stress-ng` 等工具模拟启动负载 ```bash stress-ng --cpu 4 --timeout 30s ``` 2. **监控指标**：关注 `cpuacct.usage` 和 `cpu.stat`（cgroups 指标） 3. **渐进式调整**： - 初始值：按预估值的 120% 设置 - 运行后：根据监控数据逐步优化 4. **堆外内存防护**：同时设置内存限制，避免 OOM ```yaml resources: limits: memory: "512Mi" cpu: "2" ``` #### 典型场景示例 **Java 应用启动优化**： ```yaml # 初始部署（高CPU分配） resources: requests: {cpu: "2", memory: "1Gi"} limits: {cpu: "3", memory: "2Gi"} # 通过VPA自动调整为运行态配置 spec: minAllowed: {cpu: "0.5", memory: "512Mi"} maxAllowed: {cpu: "1.5", memory: "1Gi"} ``` > **重要提示**：调整后需监控 `kubectl top pods` 的 `%CPU` 和 `docker stats` 的输出，确保资源利用率在合理范围（通常 70%-80%）[^4]。
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