pod-5

分析问题，首先查看各个节点的资源。

这显然不合理，各节点都是1核心，差不多2G的内存。内存够用，核心不够这样调小cpu就行了。10毫核 (10m) = 0.01 核心 1m (毫核) = 0.001 CPU 核心，2g里抽出100Mi绰绰有余。理解 requests 和 limits 的区别：requests 影响调度。limits 影响运行时行为（节流或终止）。

等等，显然这个题不是在考察这个：他考察的是requests资源不能超过limits的资源。这样就不合理了。如下图：

requests 和 limits 设置上的见解

设置 requests 和 limits 绝不是随便往小了设置就行，也不是随便往大了设置就行。它需要基于对应用程序行为的理解和对集群资源的规划。
设置 requests 和 limits 的最佳实践通常是:

1. 设置 `requests` 的根据 (用于调度和资源保证)

原则： requests 应该设置为应用程序正常运行所需的最低资源量。这个值是调度器用来判断 Pod 能否被调度到某个节点上的标准。如果节点上的可用资源（已分配 - 已请求）不足以满足 Pod 的 requests，那么该 Pod 就不会被调度到这个节点上。
如何确定：
- 基准测试/压力测试： 这是最准确的方法。在没有负载或轻度负载下运行你的应用程序，并监控其资源使用情况（CPU、内存）。观察其稳定的低水位线。
- 经验值： 对于常见的应用程序（如 Redis、Nginx、Web 应用等），社区或供应商通常会有一些推荐的基准值。
  - Redis： 即使是空闲的 Redis 实例，也会占用一定的内存（缓存数据、键值对等）。CPU 在没有操作时很低，但一旦有大量读写，CPU 使用率会上升。
- 业务预期： 考虑应用程序在正常业务负载下的预期资源使用量。
- 少量冗余： 可以在最低需求的基础上稍微增加一点点，以应对微小的波动，避免因资源不足导致频繁重启。
目的：
- 保证性能： 确保 Pod 至少能获得这些资源，避免因资源争抢而导致的性能下降。
- 有效调度： 帮助调度器做出明智的决策，将 Pod 放置在有足够资源的节点上。

2. 设置 `limits` 的根据 (用于限制和防止资源耗尽)

原则： limits 应该设置为应用程序可能需要的峰值资源量，同时也要考虑到避免单个容器耗尽节点资源的上限。limits 应该大于或等于 requests。
如何确定：
- 观察峰值： 在高负载或偶发性峰值（如数据批量处理、流量高峰）下运行你的应用程序，并监控其资源使用情况。
- 安全裕度： 在峰值的基础上增加一定的安全裕度，防止突发情况导致 OOM Kill 或 CPU 节流。
- 节点容量： 考虑节点总容量和节点上运行的其他关键 Pod。一个 Pod 的 limits 不应该过高，以至于一个 Pod 就能耗尽整个节点的资源（除非它是一个专门的、独占节点的大型应用）。
- 避免资源浪费： limits 也不是越大越好。如果 limits 设置得过大，而应用程序实际使用很少，那么虽然不会影响调度（因为调度是看 requests），但在容器运行时，过大的 limits 会让运维人员误以为容器需要很多资源，从而可能在节点资源规划时犯错。
- CPU limits 的特殊性：
  - 如果 CPU limits 设置得和 requests 相同，则 Pod 永远只能获得这么多 CPU。
  - 如果 CPU limits > requests，则 Pod 在节点有空闲 CPU 时，可以“突发”使用 requests 到 limits 之间的 CPU 资源。这对于那些平时负载低但偶尔有高计算峰值的应用很有用。
目的：
- 防止资源耗尽： 阻止一个失控的容器耗尽整个节点上的 CPU 或内存资源，从而影响节点上的其他 Pod 甚至导致节点崩溃。
- 流量整形/QoS： 对 CPU 进行节流，确保其他更重要的 Pod 获得所需的 CPU。
- 故障隔离： 即使一个应用出现内存泄漏，也只会影响到它自己的 Pod，而不会影响整个节点。

3. 具体示例 (以 Redis 为例)

对于一个 CKA 考试用的简单 Redis Pod：

节点配置： 1 核，2GB 内存
Redis 功能： 可能只是简单的键值存储，数据量不大。

分析：

内存： Redis 是内存数据库。即使没有存储数据，Redis 进程本身也会占用几十兆内存。如果存储少量键值对，内存使用会随着数据量增加。
CPU： Redis 是单线程的（主线程处理命令），所以 CPU 使用率通常不会太高，除非有大量并发连接或复杂命令。

合理配置建议：

        requests:
          memory: "50Mi"  # Redis 进程启动和少量数据需要的最小内存
          cpu: "5m"      # Redis 空闲或低负载时的 CPU 需求

        limits:
          memory: "150Mi" # 考虑到可能存储少量数据或偶尔的内存峰值
          cpu: "50m"     # 允许 Redis 在有请求时可以快速处理，但不会占用太多 CPU

解释：

requests.memory: "50Mi": 假设 Redis 启动后，自身进程和少量数据占用约 30-40Mi，留点余量到 50Mi。
requests.cpu: "5m": Redis 空闲时 CPU 消耗非常低，5m 足够调度。
limits.memory: "150Mi": 允许它存储更多的数据（但不要太大，因为你是在 2GB 的节点上），或者处理一些突发情况，避免 OOM Kill。
limits.cpu: "50m": 允许它在有请求时，可以突发使用 0.05 核心的 CPU，这对于单个 Redis 实例处理简单的键值操作通常是足够的，同时也不会占用太多核心。

总结：

不能随便往小了设置： 如果 requests 太小，应用程序可能因为资源不足而性能低下或频繁重启。如果 limits 太小，容器可能频繁被 OOM Kill 或 CPU 节流，导致服务不稳定。
不能随便往大了设置： 如果 requests 太大，会造成集群资源浪费，导致其他 Pod 难以调度，降低集群利用率。如果 limits 太大，一个失控的 Pod 可能会耗尽整个节点资源，导致集群不稳定。
核心是监控和迭代： 最佳实践是先基于经验或初步测试设置一个合理的值，然后部署应用程序并持续监控其资源使用情况。根据实际负载下的监控数据，再逐步调整 requests 和 limits，使其更符合应用程序的实际需求和集群的资源规划。

对于 CKA 考试，通常不会考你如何精准测算，而是考你对 requests 和 limits 概念的理解和如何避免明显的错误配置（比如 requests > limits 或不设 limits 导致危险）。但理解其背后的原理，能帮助你更好地通过考试和解决实际问题。

posted on 2025-06-12 18:54 Leo-Yide 阅读(13) 评论(0) 收藏举报