Kubernetes容器资源限制

本文涉及的产品
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,952元额度 多规格
容器服务 Serverless 版 ACK Serverless,317元额度 多规格
简介: Kubernetes容器资源限制


官网:https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/configure-pod-container/assign-memory-resource/

官网:https://kubernetes.io/zh-cn/docs/tasks/configure-pod-container/assign-cpu-resource/

K8s 中对于容器资源主要分为以下两类,都可以对容器的内存和 CPU 进行限制:

  1. 请求资源(request):可以使用的基础资源
  2. 限制资源(limit):可以使用的最大资源,超过最大资源之后容器会被杀死,限制资源一定大于等于请求资源

内存资源限制

为容器指定内存请求,请在容器资源清单中包含 resources:requests 字段。同理,要指定内存限制,请包含 resources:limits

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-memory-demo
spec:
  containers:
  - name: nginx-memory-demo
    image: nginx:1.19
    resources:
      requests:
        memory: "100Mi" 
      limits:
        memory: "200Mi"

内存资源的基本单位是字节(byte)。你可以使用这些后缀之一,将内存表示为纯整数或定点整数:

  1. Ei(EB):2^60字节
  2. Pi(PB):2^50字节
  3. Ti(TB):2^40字节
  4. Gi(GB):2^30字节
  5. Mi(MB):2^20字节
  6. Ki(KB):2^10字节

示例中的 100Mi 即表示 100 兆字节。

内存请求和限制的目的

通过为集群中运行的容器配置内存请求和限制,你可以有效利用集群节点上可用的内存资源。通过将 Pod 的内存请求保持在较低水平,你可以更好地安排 Pod 调度。通过让内存限制大于内存请求,你可以完成两件事:

  • Pod 可以进行一些突发活动,从而更好的利用可用内存。
  • Pod 在突发活动期间,可使用的内存被限制为合理的数量。

没有指定内存限制

如果你没有为一个容器指定内存限制,则自动遵循以下情况之一:

  • 容器可无限制地使用内存。容器可以使用其所在节点所有的可用内存,进而可能导致该节点调用 OOM Killer。此外,如果发生 OOM Kill,没有资源限制的容器将被杀掉的可行性更大。
  • 运行的容器所在命名空间有默认的内存限制,那么该容器会被自动分配默认限制。

如果只设置了限制但未设置请求

如果容器设置了内存限制值但未设置内存请求值,Kubernetes 也会为其设置与内存限制值相同的内存请求。即 requests = limits。

CPU资源限制

为容器指定 CPU 请求,请在容器资源清单中包含 resources:requests 字段。要指定 CPU 限制,请包含resources:limits

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx-cpu-demo
spec:
  containers:
  - name: nginx-cpu-demo
    image: nginx:1.19
    resources:
      limits:
        cpu: "1"
      requests:
        cpu: "0.5"

CPU 资源以 CPU 单位度量。小数值是可以使用的。一个请求 0.5 CPU 的容器保证会获得请求 1 个 CPU 的容器的 CPU 的一半。你可以使用后缀 m 表示毫。例如 100m CPU、100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同。CPU 请求只能使用绝对数量,而不是相对数量。0.1 在单核、双核或 48 核计算机上的 CPU 数量值是一样的。

CPU 请求和限制的初衷

通过配置你的集群中运行的容器的 CPU 请求和限制,你可以有效利用集群上可用的 CPU 资源。通过将 Pod CPU 请求保持在较低水平,可以使 Pod 更有机会被调度。通过使 CPU 限制大于 CPU 请求,你可以完成两件事:

  • Pod 可能会有突发性的活动,它可以利用碰巧可用的 CPU 资源。
  • Pod 在突发负载期间可以使用的 CPU 资源数量仍被限制为合理的数量。

如果不指定 CPU 限制

如果你没有为容器指定 CPU 限制,则会发生以下情况之一:

  • 容器在可以使用的 CPU 资源上没有上限。因而可以使用所在节点上所有的可用 CPU 资源。
  • 容器在具有默认 CPU 限制的名字空间中运行,系统会自动为容器设置默认限制。

如果只设置了限制但未设置请求

如果你为容器指定了 CPU 限制值但未为其设置 CPU 请求,Kubernetes 会自动为其设置与 CPU 限制相同的 CPU 请求值。即 requests = limits。

注意:容器的 CPU 可能会超出限制一点点!但是不会被杀死

相关实践学习
通过Ingress进行灰度发布
本场景您将运行一个简单的应用,部署一个新的应用用于新的发布,并通过Ingress能力实现灰度发布。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
相关文章
|
6天前
|
JSON 运维 Kubernetes
|
18天前
|
Kubernetes Docker 容器
容器运行时Containerd k8s
容器运行时Containerd k8s
23 2
|
23天前
|
Kubernetes Cloud Native 持续交付
云原生之旅:Docker容器化与Kubernetes集群管理
【9月更文挑战第33天】在数字化转型的浪潮中,云原生技术如同一艘航船,带领企业乘风破浪。本篇文章将作为你的航海指南,从Docker容器化的基础讲起,直至Kubernetes集群的高级管理,我们将一起探索云原生的奥秘。你将学习到如何封装应用、实现环境隔离,以及如何在Kubernetes集群中部署、监控和扩展你的服务。让我们启航,驶向灵活、可伸缩的云原生未来。
|
26天前
|
Kubernetes Cloud Native Docker
云原生时代的容器化实践:Docker与Kubernetes入门
【9月更文挑战第30天】在云计算的浪潮中,云原生技术正以前所未有的速度重塑着软件开发和运维领域。本文将通过深入浅出的方式,带你了解云原生的核心组件——Docker容器和Kubernetes集群,并探索它们如何助力现代应用的构建、部署和管理。从Docker的基本命令到Kubernetes的资源调度,我们将一起开启云原生技术的奇妙之旅。
|
27天前
|
人工智能 运维 监控
阿里云ACK容器服务生产级可观测体系建设实践
阿里云ACK容器服务生产级可观测体系建设实践
|
11天前
|
Kubernetes Cloud Native 调度
深入探讨容器化技术:Kubernetes 的魅力
【10月更文挑战第6天】深入探讨容器化技术:Kubernetes 的魅力
27 0
|
13天前
|
运维 Kubernetes Cloud Native
云原生时代的容器编排:Kubernetes入门与实践
【10月更文挑战第4天】在云计算的浪潮中,云原生技术以其敏捷、可扩展和高效的特点引领着软件开发的新趋势。作为云原生生态中的关键组件,Kubernetes(通常被称为K8s)已成为容器编排的事实标准。本文将深入浅出地介绍Kubernetes的基本概念,并通过实际案例引导读者理解如何利用Kubernetes进行高效的容器管理和服务部署。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,本文都将为你打开云原生世界的大门,并助你一臂之力在云原生时代乘风破浪。
|
15天前
|
Kubernetes Cloud Native 流计算
Flink-12 Flink Java 3分钟上手 Kubernetes云原生下的Flink集群 Rancher Stateful Set yaml详细 扩容缩容部署 Docker容器编排
Flink-12 Flink Java 3分钟上手 Kubernetes云原生下的Flink集群 Rancher Stateful Set yaml详细 扩容缩容部署 Docker容器编排
57 0
|
20天前
|
Kubernetes 应用服务中间件 nginx
k8s学习--k8s集群使用容器镜像仓库Harbor
本文介绍了在CentOS 7.9环境下部署Harbor容器镜像仓库,并将其集成到Kubernetes集群的过程。环境中包含一台Master节点和两台Node节点,均已部署好K8s集群。首先详细讲述了在Harbor节点上安装Docker和docker-compose,接着通过下载Harbor离线安装包并配置相关参数完成Harbor的部署。随后介绍了如何通过secret和serviceaccount两种方式让Kubernetes集群使用Harbor作为镜像仓库,包括创建secret、配置节点、上传镜像以及创建Pod等步骤。最后验证了Pod能否成功从Harbor拉取镜像运行。
|
弹性计算 Kubernetes 监控
Kubernetes 资源观测利器:KubeWatch
KubeWatch 用于观测 Kubernetes 资源情况,并实时通知到各种协作软件/聊天软件
2688 0