k8s 资源限制——Limits和Requests使用

最新推荐文章于 2025-08-05 11:15:13 发布
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#k8s资源限制 #k8s Limits

一、简介

 在k8s集群中为了能够使系统正常稳定运行，通常会限制Pod的资源使用情况，在k8s集群中如果有一个程序出现异常，并占用大量的系统资源。如果未对该Pod进行资源限制的话，可能会影响其他的Pod。

   k8s常见的资源管理方式：计算资源管理(Compute Resources)、资源的配置范围管理(LimitRange)和资源的配额管理(Resource Quotas)

 

计算资源管理(Compute Resources): 为Pod中的容器指定使用的计算资源(CPU和内存)。

 

资源的配置范围管理(LimitRange)：可以对集群内Request和Limits的配置做一个全局的统一的限制，相当于批量设置了某一个范围内(整个集群、某个命名空间等)的Pod的资源使用限制。

 

资源的配额管理(Resource Quotas)：可以为每一个命名空间(namespace)提供一个总体的资源使用限制，通过它可以限制命名空间中某个类型的对象的总数目上限，也可以设置命名空间中Pod可以使用到的计算资源的总上限。资源的配额管理有效解决了多用户或多个团队公用一个k8s集群时资源有效分配的问题。

 

本篇主要总结 计算资源管理(Compute Resources)的使用

 

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【K8S系列】Kubernetes 调度与资源管理深度剖析：Requests、Limits、QoS 与 OOM
颜淡慕潇
09-17 1449
本文将深入剖析 Kubernetes 在调度与资源管理上的核心机制，包括： requests 与 limits 的定义与作用 QoS 类别（Guaranteed、Burstable、BestEffort）及其驱逐机制 OOM（Out-Of-Memory）与 Eviction 的区别与触发逻辑 生产环境常见问题与误区 最佳实践与优化策略（结合实战案例）
Kubernetes中设置 CPU 的 requests 和 limits详解
力哥讲技术
04-17 5076
在 Kubernetes 中，您有两种方法来指定一个 pod 可以使用多少 CPU： Requests通常用于确定平均消耗。 Limits设置允许的最大资源数。 Kubernetes 调度器使用 requests 来确定 pod 应该分配到集群中的哪个节点。 由于调度器并不知道实际消耗（pod 尚未启动），它需要一个提示。
你真的理解 Kubernetes 中的 requests 和 limits 吗？
KubeSphere
04-08 2526
在 K8s 集群中部署资源的时候，你是否经常遇到以下情形： 经常在 Kubernetes 集群种部署负载的时候不设置 CPU requests 或将 CPU requests 设置得过低（这样“看上去”就可以在每个节点上容纳更多 Pod ）。 在业务比较繁忙的时候，节点的 CPU 全负荷运行。业务延迟明显增加，有时甚至机器会莫名其妙地进入 CPU 软死锁等“假死”状态。 类似地，部署负载的时候，不设置内存 requests 或者内存 requests 设置得过低，这时会发现有些 Pod 会不断地失败重启
K8S资源限制之resources
qq_73797346的博客
11-15 1705
resources用于定义容器的计算资源请求和限制。这些资源包括 CPU 和内存。即保证pod有足够的资源使用，但又不会超出限制。如果没有配置资源限制，pod就会使用宿主机的全部资源。配置了显示的话，pod资源请求超过限制会被K8S杀死或重新调度关于请求和限制的详细解释请求是容器启动时需要的最低资源量，K8S 会根据请求来调度容器到合适的节点。如果节点上没有足够的资源，容器就无法调度到该节点。那么pod就会处于pending状态。请求用于确保容器始终有足够的资源可以使用。
Kubernetes中的Resource Limits和Requests
qq_33240556的博客
10-11 835
在Kubernetes中，和Requests是用来控制和管理Pod资源使用的关键概念。它们帮助确保集群中的工作负载能够合理地分配和利用计算资源，如CPU和内存。理解这两个概念对于优化应用性能、保证服务的稳定性和提高集群资源利用率非常重要。
k8s资源限制
梵修
10-07 2084
和LimitRange不同，ResourceQuota资源对象创建之前已存在的资源对象也会在被ResourceQuota资源对象计入配额统计范围，即之前已存在的资源对象也会占用配额。
k8s资源限制——LimitRange使用
skh2015java的博客
09-04 6884
一、简介 前面我们介绍了k8s资源限制在容器中的使用： https://blog.youkuaiyun.com/skh2015java/article/details/108409767 在k8s集群中为了能够使系统正常稳定运行，通常会限制Pod的资源使用情况，在k8s集群中如果有一个程序出现异常，并占用大量的系统资源。如果未对该Pod进行资源限制的话，可能会影响其他的Pod。 k8s常见的资源管理方式：计算资源管理(Compute Resources)、资源的配置范围管理(LimitRange)...
k8s资源限制——资源的配额管理(Resource Quotas)
skh2015java的博客
09-04 7439
简介 在k8s集群中为了能够使系统正常稳定运行，通常会限制Pod的资源使用情况，在k8s集群中如果有一个程序出现异常，并占用大量的系统资源。如果未对该Pod进行资源限制的话，可能会影响其他的Pod。 k8s常见的资源管理方式：计算资源管理(Compute Resources)、资源的配置范围管理(LimitRange)和资源的配额管理(Resource Quotas) 计算资源管理(Compute Resources): 为Pod中的容器指定使用的计算资源(CPU和内存)。 资源的配置范..
k8s——Pod进阶（资源限制和探针）
sea_bunch的博客
05-30 1473
健康检查：又称为探针（Probe） ，探针是由kubelet对容器执行的定期诊断。2.2 探针的规则存活探针（livenessProbe）：判断容器是否运行正常，如果探测失败则杀死容器（不是pod），容器根据容器策略决定是否重启就绪探针（readinessProbe）：判断pod是否能进入ready状态，做好接受请求的准备。如果探针失败会进入not ready状态且从service自愿的endpoints中剔除，service将不会再把访问请求转发给pod。
k8s集群部署——Pod管理和资源清单
m0_49265034的博客
10-29 1126
文章目录一、Pod管理二、资源清单三、Pod生命周期四、今日报错 一、Pod管理 Pod是可以创建和管理Kubernetes计算的最小可部署单元，一个Pod代表着集群中运行的一个进程，每个pod都有一个唯一的ip。 一个pod类似一个豌豆荚，包含一个或多个容器（通常是docker），多个容器间共享IPC、Network和UTC namespace。 kubectl命令 kubectl run '镜像' --image=‘image name’ kubectl get pod #查看POD内容 kubec
【kubernetes/k8s概念】pod 资源 request 与 limit
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zhonglinzhang
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参考： Managing Compute Resources for Containershttps://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-compute-resources-container/Managing Compute Resources for Containersrequestsrequests用于schedule阶段，...
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1、ResourceQuota多种使用情景。 2、LimitRange多种使用情景。
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1. Kubernetes pod、container与namespace资源限制 CPU 以核心（毫核，1核=1000毫核，500m=0.5核）为单位。 memory 以字节为单位。 requests 为kubernetes scheduler执行pod调度时node节点至少需要拥有的资源。 limits 为pod运行成功后最多可以使用的资源上限。 1.1 对单个容器的CPU及memory实现资源限制 https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/co
K8s资源请求和限额(Request/Limit)
Kason_iWiki
11-21 2万+
文章目录1.Request/Limit2.三种设置3.查看节点资源详情4.customers-svc.yml添加资源申请和限额5.发布Petclinic微服务版6.浏览器校验成功7.查看节点详情8.设置内存超限9.再次发布Petclinic微服务版10.限制内存过小11.再次发布Petclinic微服务版12.总结 1.Request/Limit K8S通过Request和Limit两个抽象概念来支持资源的升级与配额的管理，对于以下两种资源K8S都有权来管理，Request主要是应用发布时对容器的使用量进行
kubernetes—Pod容器资源限制
ll945608651的博客
07-17 2008
当定义 Pod 时可以选择性地为每个容器设定所需要的资源数量。 最常见的可设定资源是 CPU 和内存大小，以及其他类型的资源。 当为 Pod 中的容器指定了 request 资源时，代表容器运行所需的最小资源量，调度器就使用该信息来决定将 Pod 调度到哪个节点上。当还为容器指定了 limit 资源时，kubelet 就会确保运行的容器不会使用超出所设的 limit 资源量。kubelet 还会为容器预留所设的 request 资源量， 供该容器使用。
K8S中GPU资源请求与限制
最新发布
Arthur Guo 的专栏
08-05 1261
nvidia.com/mig-1g.5gb: "1" # 精确请求一个 1g.5gb 规格的 MIG 实例。aliyun.com/gpu-mem: "4" # 请求 4GiB 的显存配额和相应的算力时间片。nvidia.com/gpu: "1" # < 请求 1 个 GPU。下面我们看看在不同的技术方案下，nvidia.com/gpu: "1" # < 限制也必须是 1。nvidia.com/mig-1g.5gb: "1" # 必须相等。aliyun.com/gpu-mem: "4" # 同样必须相等。
Kubernetes的Limits和Requests
Cui_Cui_666的博客
04-12 3572
在k8s的集群环境中，资源的合理分配和使用至关重要。毕竟容器化要解决的问题之一就是资源的充分利用。在集群中分配资源的时候就不得不提到Limits和Requests。 Namespace配额 众所周知，Kubernetes 是允许管理员在命名空间中指定资源 Requests 和 Limits 的，这一特性对于资源管理限制非常有用。但它目前还存在一定局限：如果管理员在命名空间中设置了 CPU Req...
K8S资源管理之计算资源管理
wyx的博客
04-12 2202
以CPU为例，下图显示了未设置Limits与设置了Requests和Limits的CPU使用率的区别尽管Requests和Limits只能被设置到容器上，但是设置了Pod级别的Requests和Limits能大大提高管理Pod的便利性和灵活性，因此在Kubernetes中提供了对Pod级别的Requests和Limits的配置。
计算k8s集群资源使用率
07-30
<think>嗯，用户需要计算Kubernetes集群的CPU和内存使用率，这涉及到多个层面的监控数据采集和计算逻辑。从引用内容看，用户可能已经接触过metrics-server和资源分配率的概念，但需要更系统的计算方法。 用户提供的三个引用很有价值：引用[1]解释了CPU请求值（如500m）的本质是时间片分配，这关系到如何理解底层资源计量；引用[2]提到分配率与利用率的关键差异，说明用户可能遇到资源碎片问题；引用[3]则指向具体的工具链metrics-server。这些都需要整合进回答。 深层需求可能是：用户想优化集群资源使用（如引用[2]提到的低利用率问题），需要先建立准确的监控基线。因此除了基础公式，还要强调利用率与分配率的区别——这正是集群优化的核心痛点。 计算逻辑需要分层说明： 1 节点层：直接用kubectl top node获取原始数据最直观，但要注意背后是kubelet的cAdvisor采集数据 2 Pod层：需区分容器组内各容器的指标，特别是共享pause容器的影响 3 集群层：总和计算时不能简单相加，要考虑控制平面组件和未调度资源 内存计算相对简单，但CPU要强调时间片概念（如1000m=1核秒/秒）。特别要提醒用户：HPA和VPA依赖这些指标，如果计算不准会影响自动扩缩容。 最后补充监控工具时，考虑到用户可能后续需要优化，推荐了Prometheus生态和Kube-state-metrics——后者能提供资源请求值数据，正好与引用[1]的CPU请求概念衔接。 相关问题设计成阶梯式：从基础监控（问题1）到高级优化（问题2），再到碎片问题（问题3）和自动扩缩（问题4），覆盖用户可能的后续动作。特别是问题4直接关联引用[3]的metrics-server应用场景。</think>计算 Kubernetes 集群的 CPU 和内存资源使用率需要分层进行，主要涉及节点层、Pod/容器层和集群层。以下是详细的计算方法和步骤： --- ### **一、核心概念** 1. **资源请求（Requests）** Pod 向节点申请的最小资源量（如 `resource.cpu.requests=500m` 表示申请 0.5 核 CPU）[^1]。 2. **资源限制（Limits）** Pod 可使用的资源上限（如 `resource.cpu.limits=1` 表示最多使用 1 核 CPU）。 3. **实际使用量（Usage）** 通过监控工具实时采集的 CPU/内存消耗值。 --- ### **二、计算资源使用率的步骤** #### **1. 节点层资源使用率** 需先安装 **Metrics Server** 或 **Prometheus** 获取监控数据： ```bash # 安装 Metrics Server kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml ``` - **CPU 使用率计算** $$ \text{节点 CPU 使用率} = \frac{\sum \text{节点上所有 Pod 的实际 CPU 使用量}}{\text{节点总 CPU 核数}} \times 100\% $$ - **内存使用率计算** $$ \text{节点内存使用率} = \frac{\sum \text{节点上所有 Pod 的实际内存使用量}}{\text{节点总内存容量}} \times 100\% $$ **操作示例**： ```bash kubectl top node # 查看节点实时资源使用 ``` 输出示例： ``` NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY% node-1 560m 28% 5.2Gi 65% ``` --- #### **2. Pod/容器层资源使用率** - **公式** $$ \text{Pod CPU 使用率} = \frac{\text{Pod 实际 CPU 使用量}}{\text{节点总 CPU 核数}} \times 100\% $$ $$ \text{Pod 内存使用率} = \frac{\text{Pod 实际内存使用量}}{\text{节点总内存容量}} \times 100\% $$ **操作示例**： ```bash kubectl top pod -n <命名空间> ``` --- #### **3. 集群层资源使用率** - **CPU 分配率（Allocation Rate）** $$ \text{CPU 分配率} = \frac{\sum \text{所有 Pod 的 CPU 请求量}}{\sum \text{所有节点 CPU 总量}} \times 100\% $$ - **CPU 利用率（Utilization）** $$ \text{CPU 利用率} = \frac{\sum \text{所有节点实际 CPU 使用量}}{\sum \text{所有节点 CPU 总量}} \times 100\% $$ - **内存同理**。 **示例场景**： 若集群总 CPU 为 100 核，所有 Pod 的 CPU 请求总和为 80 核，实际使用量为 15 核，则： - 分配率 = $80/100 \times 100\% = 80\%$ - 利用率 = $15/100 \times 100\% = 15\%$（反映资源闲置问题）[^2] --- ### **三、关键工具与监控方案** | 工具 | 作用 | |--------------------|----------------------------------------------------------------------| | **Metrics Server** | 提供基础的 `kubectl top` 命令，收集节点/Pod 的 CPU/内存使用量 [^3] | | **Prometheus** | 存储历史数据，支持自定义查询和告警（如计算日均利用率） | | **Grafana** | 可视化监控仪表盘（如展示集群利用率趋势） | | **Kube-state-metrics** | 监控资源请求/限制等元数据（用于计算分配率） | --- ### **四、常见问题与优化建议** 1. **利用率远低于分配率** - 原因：资源请求过高或调度碎片化（如大规格 Pod 无法调度）[^2] - 优化：使用 **Vertical Pod Autoscaler (VPA)** 动态调整请求值。 2. **监控数据不准** - 确保 Metrics Server 配置正确（尤其注意 `--kubelet-insecure-tls` 参数）。 3. **资源碎片问题** - 采用 **Descheduler** 重平衡 Pod，或使用 **Bin Packing** 调度策略提高密度。 --- ### **五、高级监控指标示例（PromQL）** ```promql # 集群 CPU 利用率 sum(rate(container_cpu_usage_seconds_total{container!=""}[5m])) / sum(kube_node_status_capacity_cpu_cores) * 100 # 集群内存利用率 sum(container_memory_working_set_bytes{container!=""}) / sum(kube_node_status_capacity_memory_bytes) * 100 ``` ---
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