Kubernetes Top:实时监控集群内存和CPU使用情况的编程学习

Kubernetes是一个开源的容器编排平台,用于管理和自动化容器化应用程序的部署、扩展和操作。在一个运行着多个容器的Kubernetes集群中,监控资源的使用情况是非常重要的。本文将介绍如何使用Kubernetes提供的kubectl top命令来实时监控集群中的内存和CPU使用情况,并通过编程的方式获取这些信息。

1. kubectl top命令简介

kubectl top命令是Kubernetes提供的一个实用工具,用于查看集群中各个资源对象的资源使用情况。通过该命令,可以获取节点(Node)、Pod、命名空间(Namespace)等资源对象的CPU和内存使用量。下面是几个常用的kubectl top命令示例:

  • 获取节点的CPU和内存使用情况:

    kubectl top node
    ```
    
    
  • 获取Pod的CPU和内存使用情况:

    kubectl top pod
    ```
    
    
  • 获取某个命名空间内的Pod的CPU和内存使用情况:

为什么 kubelet top node 节点内存利用率可以超过 100% 为什么 kubelet top node 节点内存利用率超过了 100%,也没有发生驱逐。 阅读详情

相关推荐

kubectl 如何查看 node、pod 的 cpu、ram使用率

【代码】kubectl 如何查看 node、pod 的 cpu、ram使用率。

不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海。 2522

DOKS入门指南:Kubernetes新手快速上手云原生实战

Kubernetes作为云原生的核心编排引擎,其学习门槛常被复杂的集群搭建和运维细节所抬高。托管Kubernetes服务(如DOKS)通过剥离控制平面运维负担,让开发者聚焦于YAML定义、服务暴露与可观测性等真实交付环节。它基于标准Kubernetes API,完全兼容kubectl、Helm与CI/CD工具链,同时提供开箱即用的LoadBalancer、Cilium网络、Block Storage及自动TLS等工程友好特性。对于后端工程师、创业CTO和DevOps新人而言,DOKS不是简化版Kuberne

csdn785029689的博客 516

生产级机器学习模型部署实战:从Notebook到Kubernetes

机器学习模型部署不仅是将代码转为API,更是构建可运维、可观测、可弹性伸缩的生产系统。其核心在于解决数据一致性、特征复用、模型隔离与实时监控等工程挑战。基于Docker容器化、Triton推理服务与Kubernetes编排,能显著提升GPU利用率、支持热更新与动态批处理;结合Feast特征平台可保障离线训练与在线服务的特征逻辑统一。该方案广泛应用于电商推荐、金融风控、智能客服等高并发、低延迟场景,是MLOps落地的关键实践路径。

weixin_30851867的博客 319

为什么工程师会爱上Kubernetes:声明式契约与确定性系统之美

Kubernetes本质上是一个基于声明式API的分布式系统协调框架,其核心原理在于通过控制器模式持续比对期望状态与实际状态,实现自动化的观测-比较-行动闭环。这种设计赋予了系统极高的确定性与自愈能力,成为现代云原生基础设施的技术基石。它不仅抽象了容器编排复杂度,更通过CNI网络插件、CSI存储接口和RBAC权限模型,实现了跨异构环境的一致性交付。在微服务治理、GitOps持续部署、Operator扩展开发等典型场景中,Kubernetes展现出强大的工程适应性。本文聚焦于kubectl apply的声明式

人生的意義在於修煉!修煉之路~ 452

Kubernetes本地实操入门:从Pod生命周期到Service网络调试

Kubernetes(K8s)是云原生时代容器编排的事实标准,其核心在于声明式API、控制器模式与网络抽象模型。理解Pod生命周期、Service网络模型和kubectl调试链路,是掌握K8s运维与排错能力的基石。本地单节点集群(如Docker Desktop内置K8s)能剥离云厂商复杂性,直观呈现CNI网络分配、kube-proxy iptables规则、DNS解析等底层机制,避免将K8s误用为高级Docker Compose。通过真实可复现的Nginx部署、ClusterIP暴露、NodePort访问及

weixin_34150830的博客 423

Kubernetes GPU调度实战:显存隔离、MIG切分与AI工作负载编排

GPU资源管理是AI工程化落地的核心瓶颈,其本质是将有状态、强依赖、拓扑敏感的硬件抽象为可调度、可隔离、可监控的计算单元。传统Kubernetes仅支持粗粒度GPU设备分配,导致显存碎片高、多租户干扰、通信性能劣化等问题。通过NVIDIA Device Plugin定制、Topology Manager策略对齐、GPU Operator自动化交付及MIG(Multi-Instance GPU)细粒度切分,可实现显存级隔离、NUMA/NVLink感知调度与安全多实例共享。该方案显著提升A100等高端GPU利用

dianyin7770的博客 383

Kubernetes生产环境Jaeger分布式追踪实战指南

分布式追踪是微服务可观测性的核心能力,其本质是通过唯一Trace ID贯穿跨服务请求链路,实现调用路径、耗时、错误与上下文的自动串联。其技术原理依赖OpenTelemetry(OTel)标准协议、进程间上下文透传(如traceparent头)、采样策略与后端存储协同。该能力直接支撑故障快速定位、性能瓶颈分析与SLA保障,广泛应用于电商下单、支付清结算、实时推荐等高并发分布式场景。本文聚焦Kubernetes环境下Jaeger的生产级落地——涵盖All-in-One陷阱规避、Sidecar与DaemonSet

weixin_34161032的博客 662

K8s面试指南:25个核心问题深度解析与实战技巧

Kubernetes作为云原生领域的容器编排标准,其核心概念包括Pod生命周期、控制器类型和资源调度策略等。理解这些基础原理对于构建高可用、可扩展的分布式系统至关重要。通过Deployment、StatefulSet等控制器实现工作负载管理,结合RBAC和OPA等安全机制保障集群安全。在实际应用中,需掌握故障排查工具链如kubectl、Prometheus,并熟悉服务网格和GitOps等新兴生态。本指南针对面试高频考点,提供从概念解析到实操验证的系统化解决方案,帮助工程师深入理解K8s核心机制并提升架构设计

weixin_34391445的博客 357

FastAPI+Docker+K8s构建高可用机器学习模型服务

机器学习模型服务化是将训练好的模型转化为稳定、低延迟、可观测的在线API的关键环节。其核心原理在于解耦模型逻辑与工程基础设施,通过异步框架(如FastAPI)提升并发吞吐,借助容器化(Docker)实现环境一致性与最小化镜像,再依托编排系统(Kubernetes)完成弹性伸缩、健康检查与灰度发布。该技术路径显著提升模型上线效率与生产稳定性,广泛应用于实时推荐、智能风控、个性化搜索等对延迟和可靠性要求严苛的业务场景。本文聚焦FastAPI服务封装、Docker多阶段构建及K8s差异化部署策略,覆盖从Noteb

weixin_33857679的博客 927

GPU性能实时监控工具全解析:从nvidia-smi到DCGM的选型与排障指南

在深度学习与AI工程实践中,GPU资源的实时监控常比CPU监控更让人困扰。CPU有top、htop等标准工具,而GPU的算力与显存是两个独立维度,且往往多人共享,缺乏开箱即用的统一方案。理解GPU利用率、显存占用、温度功耗与频率等核心指标,是排查训练缓慢、推理延迟高以及多卡通信瓶颈的基础。从轻量的gpustat、nvtop,到面向集群的dcgm-exporter配合Prometheus与Grafana,不同场景需要不同的监控选型。同时,诸如“gpu cpu 内存占用都不高但卡”之类的问题,往往源于IO瓶颈或

weixin_30399155的博客 313

JMeter Operator:Kubernetes环境下一键自动化性能测试实战指南

在云原生和微服务架构下,性能测试是保障应用稳定性的关键环节。Apache JMeter作为一款广泛使用的开源负载测试工具,其核心原理是通过模拟多用户并发请求,来评估系统的性能表现与承载能力。传统部署方式在Kubernetes环境中面临配置复杂、管理繁琐的挑战,难以实现测试的自动化和可重复性。JMeter Operator基于Kubernetes的Operator模式,将JMeter测试的完整生命周期(包括测试计划定义、Master/Slave集群管理、动态扩缩容、结果收集与监控集成)抽象为自定义资源(CRD

weixin_34284188的博客 478

GATK4性能调优实战:线程与内存参数配置指南

在生物信息学数据分析中,Java虚拟机(JVM)的性能调优是提升计算效率与稳定性的关键。其核心原理在于合理分配堆内存(-Xmx)与协调线程并行,以平衡计算资源,避免内存溢出(OutOfMemoryError)或垃圾回收(GC)风暴。正确的参数设置能显著提升工具吞吐量,对于处理大规模基因组数据(如WGS、WES)至关重要。特别是在GATK4标准流程中,不同工具对资源的利用模式差异巨大。例如,MarkDuplicates是典型的内存消耗型工具,其内存需求与输入文件大小直接相关;而HaplotypeCaller则

weixin_33788244的博客 448

大模型部署的6种方式:从Notebook到K8s生产实践

大模型推理部署是AI工程落地的核心环节,其本质并非简单运行模型,而是围绕性能、稳定性、资源效率与运维可控性展开的系统性工程。理解vLLM的PagedAttention原理、Transformers原生加载机制、ModelScope沙盒限制、Dify平台封装逻辑、云托管服务(如Railway)的抽象代价,以及Kubernetes集群的全生命周期管理,是构建高可用AI服务的基础。尤其在显存优化、CUDA环境对齐、模型格式转换(如.safetensors→pytorch_model.bin)、OpenAI API

weixin_33693070的博客 463

Kubernetes Kubectl top 命令

kubectl top命令可显⽰节点和Pod对象的资源使⽤信息,它依赖于集群中的资源指标API来收集各项指标数据。它包含有node和pod两个⼦命令,可分别⽤于显⽰Node对象和Pod对象的相关资源占⽤率。,例如下⾯显⽰所有节点的资源占⽤状况的结果中显⽰了各节点累计CPU资源占⽤时长及百分⽐,以及内容空间占⽤量及占⽤⽐例。⽽名称空间级别的Pod对象资源占⽤率的使⽤⽅式会略有不同,使⽤时,⼀般应该限定名称空间及使⽤标签选择器过滤出⽬标Pod对象。列出Node资源占⽤率命令的语法格式为。

专注基础架构领域 2550

置换矩阵、转置矩阵以及向量空间、子空间

置换矩阵、转置矩阵以及向量空间、子空间导读置换矩阵 导读 MIT矩阵分析课程之后的的二篇笔记。

qq_44677482的博客 1672

STM32使用ASR01语音播报模块

自己再根据鹿小班模块进行操作进行相关操作,先接上usb数据线。这里提供一套修改好的天问程序模板和stm32f103模板。这里使用的asr01语音播报模块是模块化编程。这里使用的asr01语音播报模块是模块化编程。记得先生成模型再去编译下载。先下载天问block软件。

lml1781978327的博客 1万+

lidar点云比赛-Southlidar软件使用入门

lidar点云比赛-Southlidar软件使用入门 广西高校重点实验室培训基地 系统控制与信息处理重点实验室 本篇博客来自河池学院: 智控无人机小组 写作时间:2020.09.29 一、软件资源及安装 1.下载地址: https://pan.baidu.com/s/1jN1pynmAZOqj5mMx774pVg 提取码:gkvv (资源来自南方测绘) 2.安装 进入链接,找到软件文件夹, 内含文件即为安装包 3.下载成功后按提示安装即可 4.安装成功后桌面自动创建一个快捷方式 二、界面布

qq_49621416的博客 4891

【WorkBuddy从入门到精通实战教程】实战案例 第 18 章 把投资分析(炒股)变成你的日常

投资本身就是一件高度信息密集、强结构化、又极度依赖判断的事:读不完的财报、理不清的行业、吵不停的多空。而整理碎片信息、拆解复杂材料、把思考过程摆到台面上,恰好是 AI 擅长的。 在一次完整的股票研究里,AI 到底能替你做掉哪些低质量的重复劳动,把精力还给判断本身。

企鹅码农的专属播客,分享10多年的实战案例和经验解读,包含YOLO、RT-DETR、AI等各个工作领域。 462

Java/PHP:微信支付v3显示 “商户证书序列号有误。请使用签名私钥匹配的证书序列号。“(Spring Boot、thinkPHP微信支付失败返回错误,例如退款、企业付款到零钱等各种微信支付业务)

商户证书序列号有误。请使用签名私钥匹配的证书序列号,php,Java微信支付v3显示"商户证书序列号有误。请使用签名私钥匹配的证书序列号。"请问如何解决?httResponseBody[{"code":"SIGN_ERROR","message":"商户证书序列号有误。请使用签名私钥匹配的证书序列号"}]微信V3支付报错 平台证书及平台证书序列,vue3微信支付报错,Uniapp支付报错,微信支付签名错误解决方法,微信支付v3证书报错,微信支付平台证书过期(报错:证书序列号错误)计算签名时,商户号、商户AP

✅ 精选推荐文章 4598

再不入坑就晚了,深度神经网络概念大整理,最简单的神经网络是什么样子?

再不入坑就晚了,深度神经网络概念大整理,最简单的神经网络是什么样子?

我是香菜 3万+

SAP CDS View 教程里的标准视图:SEPM_I_SalesOrderItem_E 当成一张表来用之前,你需要先弄清它到底是什么

摘要:SEPM_I_SalesOrderItem_E 是 SAP EPM demo 中的预交付 CDS 视图,用于表示销售订单行项目数据。它采用 VDM 命名规范,_E 后缀表示对外隐藏内部 UUID 键,提供业务友好的外部 ID 接口。该视图常见于 ABAP Platform 7.50+、开发版系统及 Gateway 教程中,可像表一样通过 Open SQL 查询。实际项目中,这类视图能有效解决内外系统键值映射问题,示例代码展示了如何查询其数据。使用时需注意系统是否安装了 EPM demo 内容。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 547

计算机控制技术及应用

《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术,以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索,主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式,计算机控制系统的数学描述与基本分析方法,以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

上一篇: 使用 Visual Studio Live Share 实现代码同步和实时协作
下一篇: 「iOS编程学习指南」· 第 1 期:入门篇
普通网友
博客等级 码龄3年 17粉丝 0原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值