Kubernetes提示:解决资源大小超限问题的 --server-side参数使用

简介: 总结而言 , 利用 '-- server- side ' 参数进行服务端 应 甚至 解 决 超出 请求 大小 的 挑战 , 同时也带来了 更高效率 和 更精细 控 制 。 不过 , 这种方法也需要开发人员 对 其 工作 原 理 具 备 清晰 计划 并 根据 实际 场景 妥善 应 。

在Kubernetes中,当你尝试创建或更新资源时,可能会遇到资源大小超限的问题。这通常发生在配置文件较大或包含大量注释和元数据的情况下。Kubernetes API服务器对请求体大小有限制,默认情况下,etcd对于单个对象的最大允许大小是1.5MB。

为了解决这个问题,可以使用 kubectl命令行工具中的 --server-side参数进行服务器端应用(Server-Side Apply, SSA)。SSA是一种声明式方法来管理你的Kubernetes资源配置。当使用SSA时,更改将由API服务器处理,并且只有实际更改过的部分会被发送和存储在etcd中。

以下是如何使用该参数:

  1. 更新现有资源:如果你正在尝试更新一个已经存在于集群中且配置较为庞大导致超出限制大小的对象,则可以通过以下命令进行:

    kubectl apply --server-side -f <your-config-file.yaml>
    ​
    
  2. 创建新资源:如果是首次创建一个新对象,并且该对象因为过于庞大而无法正常创建,则同样可以利用上述命令来解决。

  3. 强制覆盖:如果需要强制覆盖集群状态与本地状态不一致时,在上述基础上加入 --force-conflicts 参数:

    kubectl apply --server-side --force-conflicts -f <your-config-file.yaml>
    ​
    
  4. 查看差异:若想查看本地配置与集群当前状态之间差异,在执行应用之前可加入 --dry-run=server 参数:

    kubectl diff --server-side -f <your-config-file.yaml>
    ​
    
  5. 指定字段管理者名称:通过设置 --field-manager=<name> 可以指定字段管理者名称,默认值为 kubectl.

    kubectl apply --server-side --field-manager=my-manager-name -f <your-config-file.yaml>
    ​
    
  6. 了解版本兼容性: SSA从 Kubernetes 1.16 版本开始引入并默认启用,在 Kubernetes 1.18 版版及以上版本得到增强支持。确保客户端和服务端版本匹配以利用此功能。

7.监控API请求体积: 可以监控 API 请求体积来诊断是否存在潜在问题,并根据需要调整策略或优化YAML文件结构减少不必要内容。

8.优化YAML文件: 在某些情形下, 减少YAML文件内无关注释、空行等可减小请求体积, 避免触发限额.

9.理解etcd存储限额: 理解 etcd 对象存储大小默认值及其背后原理能帮助合理规划并避免潜在问题.

10.合适场景选择SSA: 并非所有场景都适合使用 SSA ,例如频繁变动、高度动态环境可能导致锁竞争等副作用;评估业务需求选择最佳实践.

11.备份策略评估 : 在采取任何重要操作前确保已经有完整备份方案防止数据意外丢失.

12.权限考量 : 使用 SSA 需要相应权限,请确保执行操作用户具备必需角色权限防止授权失败影响操作.

13 . 跟踪变更记录 : 使用 SSA 后跟踪变更记录比传统方式复杂,请采取相应日志记录策略便于追溯历史修改信息 .

14 . 教育团队成员 : 确保团队成员都了解 SS A 的工作原理及其影响 , 提升整个团队对 Kubernetes 资源管理能力 .

15 . 持续学习 : Kubernetes 是快速发展 的项目 , 定期关注官方文档 和 社区讨论获取最新信息 和 最佳实践 .

总结而言 , 利用 '-- server- side ' 参数进行服务端 应 甚至 解 决 超出 请求 大小 的 挑战 , 同时也带来了 更高效率 和 更精细 控 制 。 不过 , 这种方法也需要开发人员 对 其 工作 原 理 具 备 清晰 计划 并 根据 实际 场景 妥善 应 。

相关实践学习
深入解析Docker容器化技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。Docker是世界领先的软件容器平台。开发人员利用Docker可以消除协作编码时“在我的机器上可正常工作”的问题。运维人员利用Docker可以在隔离容器中并行运行和管理应用,获得更好的计算密度。企业利用Docker可以构建敏捷的软件交付管道,以更快的速度、更高的安全性和可靠的信誉为Linux和Windows Server应用发布新功能。 在本套课程中,我们将全面的讲解Docker技术栈,从环境安装到容器、镜像操作以及生产环境如何部署开发的微服务应用。本课程由黑马程序员提供。 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:容器服务 ACK 容器服务 Kubernetes 版(简称 ACK)提供高性能可伸缩的容器应用管理能力,支持企业级容器化应用的全生命周期管理。整合阿里云虚拟化、存储、网络和安全能力,打造云端最佳容器化应用运行环境。 了解产品详情: https://www.aliyun.com/product/kubernetes
目录
相关文章
|
1月前
|
人工智能 缓存 自然语言处理
Java与多模态AI:构建支持文本、图像和音频的智能应用
随着大模型从单一文本处理向多模态能力演进,现代AI应用需要同时处理文本、图像、音频等多种信息形式。本文深入探讨如何在Java生态中构建支持多模态AI能力的智能应用。我们将完整展示集成视觉模型、语音模型和语言模型的实践方案,涵盖从文件预处理、多模态推理到结果融合的全流程,为Java开发者打开通往下一代多模态AI应用的大门。
315 41
|
1月前
|
NoSQL 数据库 Redis
《微服务幂等性踩坑实录:从资损到全链路零故障的7个关键突破》
本文记录了团队因微服务接口缺乏幂等设计,在电商大促中因重复支付回调导致资损后,重构全链路幂等方案的实战经历。团队曾陷入三大误区:迷信“唯一ID+数据库唯一索引”,却因分布式ID重复、数据库锁阻塞在高并发下失效;忽略业务状态流转,导致重复请求触发库存超卖;过度依赖粗粒度分布式锁,因锁过期、误释放引发订单阻塞。最终通过“精准锁Key+锁续期+归属校验”“业务状态白名单+数据库行锁”等方案解决问题,核心结论为:幂等设计不是依赖单一工具,而是技术方案与业务逻辑的深度融合。
154 9
|
27天前
|
存储 人工智能 分布式计算
阿里云DLF 3.0:面向AI时代的智能全模态湖仓管理平台
在2025年云栖大会,阿里云发布DLF 3.0,升级为面向AI时代的智能全模态湖仓管理平台。支持结构化与非结构化数据统一管理,实现秒级实时处理、智能存储优化与细粒度安全控制,助力企业高效构建Data+AI基础设施。
386 3
|
30天前
|
人工智能 监控 安全
让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任
当我们将所有希望寄托于大模型的「智能」时,却忘记了智能的不确定性必须以工程的确定性为支撑。一个无法复现、无法调试、无法观测的智能,更像是一场精彩但失控的魔法,而非我们真正需要的、可靠的生产力。本文尝试从系统工程的视角剖析 Agent 系统在可运行、可复现与可进化三个层次上不断升级的问题以及复杂度。进一步认识到:框架/平台让 Agent 「好搭」但没有让它「好用」,真正的复杂性,从未被消除,只是被推迟。
260 33
让Agent系统更聪明之前,先让它能被信任
|
1月前
|
安全 Linux iOS开发
Binary Ninja 5.1.8104 (macOS, Linux, Windows) - 反编译器、反汇编器、调试器和二进制分析平台
Binary Ninja 5.1.8104 (macOS, Linux, Windows) - 反编译器、反汇编器、调试器和二进制分析平台
327 53
Binary Ninja 5.1.8104 (macOS, Linux, Windows) - 反编译器、反汇编器、调试器和二进制分析平台
|
1月前
|
Kubernetes 安全 网络协议
Kubernetes实用指令:通过dry-run生成部署与服务的YAML配置
总结起来, 使用 ` -- dry—run = client `- o yam l' 参数能够帮助用户预览 Kubernetes 资源定义并且确保它们符合预期效果且没有立即影响现有集群断层结构. 这种做法对于新手学习 K8s 资源规范、测试新策略或者审核现有策略都非常有效率与安全.
255 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
全新框架 Glyph 开源:用视觉理解文本,3–4 倍上下文压缩,近 5 倍推理提速!
清华CoAI与智谱AI提出Glyph新范式,将长文本渲染为图像,通过视觉语言模型实现高效长上下文处理。3-4倍压缩比,性能媲美主流大模型,显存占用降2/3,低成本支持百万token任务,开源可商用。
487 26