在 Kubernetes (k8s) 中，设置 Pod 的 CPU 和内存资源限制和请求是非常重要的，因为这有助于确保集群资源的合理分配和有效利用。你可以通过定义 Pod 的 resources 字段来设置这些限制。
以下是一个示例 YAML 文件，展示了如何为一个 Pod 设置 CPU 和内存资源请求（requests）和限制（limits）：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: example-pod
spec:
containers:
- name: example-container
image: nginx
resources:
requests:
memory: "64Mi" # 请求 64 MB 内存
cpu: "250m" # 请求 250m CPU（即 0.25 CPU）
limits:
memory: "128Mi" # 限制 128 MB 内存
cpu: "500m" # 限制 500m CPU（即 0.5 CPU）
AI 代码解读
在这个例子中：
requests.memory和requests.cpu定义了容器请求的资源量。Kubernetes 会尽量确保这些请求得到满足，但如果资源紧张，可能会分配更少的资源。limits.memory和limits.cpu定义了容器的资源上限。如果容器使用超过这些限制的资源，它可能会被终止或受到性能限制（取决于集群的配置）。
单位说明
- CPU 资源通常以 "m" 或 "cores" 为单位。"1000m" 等于 "1" 个 CPU core。
- 内存资源通常以 "Mi"（兆字节）、"Gi"（吉字节）或 "Ki"（千字节）为单位。
应用配置
你可以使用 kubectl apply -f <filename>.yaml 命令来应用这个配置，其中 <filename>.yaml 是包含上述 YAML 配置的文件名。
注意事项
- 资源配额（Resource Quotas）：你可以为命名空间设置资源配额，以限制该命名空间中所有 Pod 可以使用的总资源量。
- 资源限制（Resource Limits）：确保你的 Pod 的资源请求和限制不会超出节点的实际可用资源。
- 弹性伸缩（Horizontal Pod Autoscaler）：结合资源请求和限制，使用 HPA 可以根据 Pod 的资源使用情况自动扩展 Pod 的数量。
通过这些设置，你可以更有效地管理 Kubernetes 集群中的资源，提高应用的稳定性和性能。
