k8s容器资源限制(内存限制、CPU限制、namespace的资源限制与资源配额)

本文详细介绍了Kubernetes中对容器的资源限制,包括内存限制、CPU限制,以及如何为namespace设置资源限制和资源配额。资源限制通过request和limit进行管理,内存单位包括K、M、G等,CPU单位以核心数计。设置namespace资源配额有助于集群资源的公平分配,防止过度使用。资源配额和LimitRange可限制Pod数量和计算资源总量,超出配额的资源创建请求会被拒绝。

1.资源的限制类型

Kubernetes采用request和limit两种限制类型来对资源进行分配。
• request(资源需求):即运行Pod的节点必须满足运行Pod的最基本需求才能 运行Pod。
• limit(资源限额):即运行Pod期间,可能内存使用量会增加,那最多能使用多少内存,这就是资源限额。

资源类型:
• CPU 的单位是核心数,内存的单位是字节。
• 一个容器申请0.5个CPU,就相当于申请1个CPU的一半,你也可以加个后缀 m 表示千分之一的概念。比如说100m的CPU,100豪的CPU和0.1个CPU都是一样的。

内存单位:
• K、M、G、T、P、E #通常是以1000为换算标准的。
• Ki、Mi、Gi、Ti、Pi、Ei #通常是以1024为换算标准的。


2. 内存限制

[kubeadm@server1 ~]$ mkdir quota
[kubeadm@server1 ~]$ cd quota/
[kubeadm@server1 quota]$ vim demo.yml
[kubeadm@server1 quota]$ cat demo.yml
apiVersion: v1 
kind: Pod 
metadata:  
  name: memory-demo 
spec:  
  containers:  
  - name: memory-demo    
    image: stress    
    args:    
    - --vm    
    - "1"    
    - --vm-bytes    
    - 200M    
    resources:      
      requests:        
        memory: 50Mi      
      limits:        
        memory: 100Mi
[kubeadm@server1 quota]$ kubectl apply -f demo.yml 
pod/memory-demo created
[kubeadm@server1 quota]$ kubectl get pod
NAME                                     READY   STATUS              RESTARTS   AGE
memory-demo                              0/1     ContainerCreating   0          5s
nfs-client-provisioner-96649cd96-pntbp   1/1     Running             1          26h
[kubeadm@server1 quota]$ kubectl get pod
NAME                                     READY   STATUS      RESTARTS   AGE
memory-demo                              0/1     OOMKilled   2          33s
nfs-client-provisioner-96649cd96-pntbp   1/1     Running     1          26h
[kubeadm@server1 quota]$ kubectl describe pod memory-demo 
Name:         memory-demo
Namespace:    default
Priority:     0
Node:         server3/172.25.1.3
Start Time:   Sat, 04 Jul 2020 22:43:14 +0800
Labels:       <none>
Annotations:  Status:  Running
IP:           10.244.2.137
IPs:
  IP:  10.244.2.137
Containers:
  memory-demo:
    Container ID:  docker://d8745253bbf2a986d4a8bf7e1afd5aed1609e42601d4801d57feccb5424bcb21
    Image:         stress
    Image ID:      docker-pullable://stress@sha256:48a71454d405dbe1c756dd728cadeb577f429f61313ac62b413b52fbaa8a3b44
    Port:          <none>
    Host Port:     <none>
    Args:
      --vm
      1
      --vm-bytes
      200M
    State:          Waiting
      Reason:       CrashLoopBackOff
    Last State:     Terminated
      Reason:       OOMKilled
      Exit Code:    1
      Started:      Sat, 04 Jul 2020 22:44:51 +0800
      Finished:     Sat, 04 Jul 2020 22:44:51 +0800
    Ready:          False
    Restart Count:  4
    Limits:
      memory:  100Mi
    Requests:
      memory:     50Mi
    Environment:  <none>
    Mounts:
      /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount from default-token-5qqxc (ro)
Conditions:
  Type              Status
  Initialized       True 
  Ready             False 
  ContainersReady   False 
  PodScheduled      True 
Volumes:
  default-token-5qqxc:
    Type:        Secret (a volume populated by a Secret)
    SecretName:  default-token-5qqxc
    Optional:    false
QoS Class:       Burstable
Node-Selectors:  <none>
Tolerations:     node.kubernetes.io/not-ready:NoExecute for 300s
                 node.kubernetes.io/unreachable:NoExecute for 300s
Events:
  Type     Reason     Age                From               Message
  ----     ------     ----               ----               -------
  Normal   Scheduled  104s               default-scheduler  Successfully assigned default/memory-demo to server3
  Normal   Created    51s (x4 over 96s)  kubelet, server3   Created container memory-demo
  Normal   Started    51s (x4 over 96s)  kubelet, server3   Started container memory-demo
  Warning  BackOff    22s (x7 over 94s)  kubelet, server3   Back-off restarting failed container
  Normal   Pulling    7s (x5 over 103s)  kubelet, server3   Pulling image "stress"
  Normal   Pulled     7s (x5 over 96s)   kubelet, server3   Successfully pulled image "stress"
[kubeadm@server1 quota]$ kubectl delete -f demo.yml 
pod "memory-demo" deleted

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


<think>我们正在讨论如何在Kubernetes中为业务容器设置合适的CPU内存资源限制。用户已经提供了几个引用,这些引用主要介绍了Kubernetes的基本概念和资源管理功能。我们需要结合这些引用和之前对话中的信息来回答用户的问题。回顾之前的对话,我们详细讨论了如何评估业务所需的CPU内存资源,包括分析应用类型、基准测试、配置计算和优化原则等。现在用户的问题是具体在Kubernetes环境中如何设置资源限制。根据引用[2],Kubernetes提供了资源配额(ResourceQuota)功能,可以为命名空间配置内存CPU限制。同时,引用[1]和[3]介绍了Kubernetes是一个容器集群管理系统,具有弹性伸缩和自我修复等特性。因此,我们需要将之前的评估方法Kubernetes的具体配置方法结合起来。步骤:1.**确定资源需求**:使用之前讨论的方法(基准测试、监控等)确定业务容器CPU内存需求。2.**在Kubernetes中设置资源限制**:通过Pod的resources字段设置requests和limits。-`requests`:容器启动时请求的资源量,Kubernetes调度器根据此值选择节点。-`limits`:容器可以使用的最大资源量,超过此值容器可能会被杀死或限制。3.**使用资源配额**(引用[2]):在命名空间级别设置资源配额,确保该命名空间内所有Pod的资源使用总量不超过配额。4.**监控和调优**:根据实际运行情况调整资源配置。具体配置示例:```yamlapiVersion:v1kind:Podmetadata:name:myapp-podspec:containers:-name:myapp-containerimage:myapp:latestresources:requests:memory:"128Mi"cpu:"250m"limits:memory:"256Mi"cpu:"500m"```计算资源需求的方法(回顾之前内容):-CPU:根据峰值负载和单请求处理时间计算,并考虑缓冲(如乘以1.5)。-内存:根据工作集大小(峰值内存使用量)增加缓冲(如乘以1.3)。同时,要注意Kubernetes的特性(引用[1][3]):-弹性伸缩:设置HPA(HorizontalPodAutoscaler)可以根据CPU/内存使用率自动调整Pod数量。-自我修复:如果容器资源不足被杀死,Kubernetes会重新创建它。此外,引用[4]提到容器安全最佳实践,包括定期审计。在设置资源限制时,也应考虑安全性,例如避免资源耗尽攻击。因此,回答将包括:1.资源需求评估方法(简要回顾,因为之前已经详细讨论过)。2.Kubernetes中如何设置资源限制(requests和limits)。3.如何利用资源配额(ResourceQuota)管理命名空间资源。4.监控和调优建议。5.安全考虑(如设置limits防止资源耗尽)。最后,生成相关问题。</think>### Kubernetes 中设置业务容器资源限制的实践指南 在 Kubernetes 中为业务容器设置合适的 CPU/内存资源限制需结合 **业务需求**、**性能测试数据** 和 **集群管理策略**,以下是具体操作流程: --- #### 一、核心配置参数解析 在 Kubernetes Pod 的 YAML 配置中,通过 `resources` 字段定义资源限制: ```yaml resources: requests: # 调度依据(最低保障资源cpu: "1" # 1 核 = 1000m(毫核) memory: "512Mi" limits: # 硬性上限(超过则触发 OOMKill/Throttling) cpu: "2" memory: "1Gi" ``` - **`requests`**:调度器分配节点的依据,确保容器获得最低资源保障[^2][^3] - **`limits`**:强制资源上限,防止单容器耗尽节点资源[^2][^4] --- #### 二、确定资源限制的 4 个步骤 1. **基准测试获取指标** - **工具**: - 压力测试:`kubectl top pods`、`Prometheus + Grafana` - 性能分析:`kube-state-metrics`、`cAdvisor` - **关键指标**: - CPU:峰值利用率(建议 ≤75%)、Throttling 时间占比(需 ≤5%)[^4] - 内存:工作集(Working Set)大小、OOM 发生频率 2. **计算初始值(公式参考)** ```math \begin{align*} \text{CPU requests} &= \text{平均利用率} \times 1.5 \\ \text{Memory requests} &= \text{工作集峰值} \times 1.3 \\ \text{limits} &= \text{requests} \times 1.5 \quad (\text{预留突发缓冲}) \end{align*} ``` *示例:若应用峰值 CPU 为 0.8 核,内存工作集为 600MB → 设置 `requests: cpu=1.2, memory=780Mi`,`limits: cpu=1.8, memory=1.2Gi`* 3. **命名空间级资源配额(引用[2])** 通过 `ResourceQuota` 控制整个命名空间的资源总量: ```yaml apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: prod-quota spec: hard: requests.cpu: "10" # 命名空间总 CPU 请求≤10核 requests.memory: "20Gi" limits.cpu: "20" # 总 CPU 上限≤20核 limits.memory: "40Gi" ``` 4. **弹性伸缩持续优化** - **HPA(Horizontal Pod Autoscaler)**:基于 CPU/内存利用率自动扩缩副本数[^1] - **调优原则**: - 若频繁触发 OOMKill → 提高 `memory.limits` - 若 CPU Throttling >5% → 提高 `cpu.limits` 或优化线程模型[^4] --- #### 三、最佳实践风险规避 1. **安全配置建议** - 始终设置 `limits` 防止资源耗尽攻击[^4] - JVM 应用:`requests.memory` ≥ `-Xmx`(堆内存最大值) - 避免 CPU `limits` 过高导致节点过载(结合 ResourceQuota 约束)[^2] 2. **虚拟化环境注意事项** - 物理节点资源超配比例控制在 3:1(如 3 个 Pod 的 `limits.cpu` 总和 ≤1 物理核)[^1] - 监控内存交换率(Swap Usage),超过 5% 需扩容 3. **调试命令速查** ```bash # 检查资源使用情况 kubectl top pods --namespace=prod # 诊断 Throttling kubectl describe pod | grep -i throttling # 查看 ResourceQuota 使用率 kubectl describe resourcequota ``` --- ### 总结流程 ```mermaid graph LR A[业务基准测试] --> B[计算 requests/limits 初始值] B --> C[部署并配置 ResourceQuota] C --> D[监控指标持续优化] D --> E{是否触发告警?} E -- 是 --> F[调整 limits 或 HPA 策略] E -- 否 --> D ``` > **典型场景**:某 API 服务初始配置 `requests: cpu=1, memory=1Gi`,运行后发现内存峰值达 1.3Gi 且频繁 OOM → 将 `limits.memory` 调整为 `1.6Gi` 并优化代码内存分配[^3][^4]。 ---
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