k8s 资源限制——Limits和Requests使用

最新推荐文章于 2024-10-11 10:29:46 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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面试题整理17----K8s中request和limit资源限制是如何实现的
Q先生
12-24 701
Kubernetes中的资源请求和限制是通过与容器运行时的交互来实现的，确保容器在启动时有足够的资源可用，并且在运行时不会超过设定的资源限制。这些机制有助于提高集群的稳定性和可靠性，防止资源耗尽导致的系统崩溃。
Kubernetes 中的 Limits 和 Requests 详解与实战教程
最新发布
广阔天地，大有作为
05-12 670
requests和limits是 Kubernetes 中用于管理 Pod 资源的两个重要参数。合理配置它们可以确保 Pod 获得足够的资源，同时避免资源浪费和节点过载。通过实战案例，你可以更好地理解它们的使用方法和效果。
Kubernetes中的Resource Limits和Requests
qq_33240556的博客
10-11 595
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。
你真的理解 Kubernetes 中的 requests 和 limits 吗？
KubeSphere
04-08 2452
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/k8s概念】pod 资源 request 与 limit
热门推荐
zhonglinzhang
06-12 2万+
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，...
k8s资源限制——LimitRange使用
skh2015java的博客
09-04 6818
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 7236
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 1351
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 1092
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的Limits和Requests
Cui_Cui_666的博客
04-12 3461
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资源管理中request和limit的区别
奇华资料的博客
07-08 1294
的主要区别在于：request是容器启动时的资源保证，而limit是容器运行时的资源使用上限。通过合理设置这两个值，可以实现对容器资源的灵活配置和有效管理，确保集群的稳定性和高效性。是两个重要的概念，用于控制和管理容器的资源使用。在 Kubernetes（K8s）中，
第22章：Kubernetes Resource Requests & Limits
Davidwatt的博客
12-01 1015
Kubernetes Resource Requests & Limits
k8s之资源调度的方式
此后如竟没有炬火，我便是唯一的光。
12-24 1473
k8s开发基础-Container的resources limit和request
longway111的博客
03-11 1952
记录一下： request请求 的值 小于limits限制值，对象有cpu和memory， 比较简单没什么好说的。至于分配到哪个节点，这个可以看container的元数据。 'resources': {'limits': {'cpu': '0.5', 'memory': '500Mi'}, ...
Kubernetes基础(七)-Pod资源Limits与Requests
sre救赎之路
11-11 1397
在k8s的集群环境中，资源的合理分配和使用非常重要。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。
k8s获取所有的requests 和 limits
SylarLj的博客
07-19 617
命令行工具来获取 Kubernetes 集群中所有 Deployments 的资源请求（resource requests）和资源限制（resource limits）。：使用 jq 工具来处理 JSON 输出，提取每个 Deployment 的命名空间、名称、资源请求和资源限制。如果没有，你可以使用你的包管理器来安装它，例如在 Ubuntu 上，你可以使用。：获取所有命名空间中的 Deployments，并以 JSON 格式输出。注意，这个命令需要你的机器上已经安装了。
Kubernetes服务质量保证之配置容器资源limits和requests
weixin_38251332的博客
06-16 987
对于每一个资源，container可以指定具体的资源需求（requests）和限制（limits），requests申请范围是0到node节点的最大配置，而limits申请范围是requests到无限， 即0
12.资源限制
一曲终了人未还的博客
08-14 1590
cpu、内存资源限制 https://www.jianshu.com/p/3ec8657b01a1 https://blog.youkuaiyun.com/kozazyh/article/details/79518921
k8s集群efk
03-25
### 部署和配置 EFK 栈 #### 1. 准备工作 在 Kubernetes (k8s) 中部署 EFK 日志收集系统之前，需确认以下准备工作已完成： - 已安装并运行 Kubernetes 集群，版本为 `v1.28.14` 或兼容版本[^1]。 - 安装 Helm（可选），用于简化应用的部署过程。 #### 2. 部署 Elasticsearch Elasticsearch 是整个系统的存储核心。以下是具体操作步骤： ##### 获取镜像 如果目标环境是 ARM 架构，则需要拉取适合该架构的 Elasticsearch 镜像。执行如下命令以下载指定版本的镜像： ```bash docker pull gagara/elasticsearch-oss-arm64:7.3.2 ``` ##### 修改 Dockerfile 和 YAML 文件 克隆官方 Kubernetes 仓库，并切换至对应标签版本： ```bash git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes.git cd kubernetes/cluster/addons/fluentd-elasticsearch/ git checkout v1.16.0 ``` 修改 `Dockerfile` 的内容，替换默认镜像地址为支持 ARM 的镜像路径： ```dockerfile FROM gagara/elasticsearch-oss-arm64:7.3.2 ``` 创建或更新 Elasticsearch 的 Deployment 和 Service 资源定义文件。例如，在 YAML 文件中设置副本数、资源限制以及持久化卷声明： ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet metadata: name: elasticsearch spec: serviceName: "elasticsearch" replicas: 3 selector: matchLabels: app: elasticsearch template: metadata: labels: app: elasticsearch spec: containers: - name: elasticsearch image: gagara/elasticsearch-oss-arm64:7.3.2 ports: - containerPort: 9200 name: http resources: requests: cpu: "500m" memory: "2Gi" limits: cpu: "1" memory: "4Gi" --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: elasticsearch spec: type: ClusterIP ports: - port: 9200 targetPort: 9200 selector: app: elasticsearch ``` #### 3. 配置 Fluentd Fluentd 负责从容器标准输出流捕获日志数据并将它们转发给 Elasticsearch 进行索引处理。 编辑 Fluentd 的 ConfigMap 来定制解析器插件规则集；同时调整其 DaemonSet 描述符中的参数选项以便适配特定需求场景下的性能优化策略[^2]: ```yaml apiVersion: v1 data: fluent.conf: | <source> @type tail path /var/log/containers/*.log pos_file /var/log/es-containers.log.pos tag kubernetes.* read_from_head true <parse> @type json </parse> </source> <match **> @type copy <store> @type elasticsearch host "#{ENV['FLUENT_ELASTICSEARCH_HOST'] || 'elasticsearch'}" port "#{ENV['FLUENT_ELASTICSEARCH_PORT'] || 9200}" logstash_format true </store> </match> kind: ConfigMap metadata: name: fluentd-config namespace: kube-system --- apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet ... ``` #### 4. 启动 Kibana 可视化界面服务端口映射关系设定部分省略... 最后一步就是启动可视化工具——Kibana 实例来展示已采集的日志信息概览图表等内容了. ```python print("EFK Stack Deployment Completed!") ```
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