6 张配图通俗易懂说透 K8S 请求和限制

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了6 张配图通俗易懂说透 K8S 请求和限制。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

6 张配图通俗易懂说透 K8S 请求和限制

在 Kubernetes 中使用容器时,了解涉及的资源是什么以及为何需要它们很重要。有些进程比其他进程需要更多的 CPU 或内存。这很关键,永远不应该让进程挨饿。知道了这一点,我们应该正确配置容器和 Pod,以便充分利用两者。

Kubernetes 限制和请求简介

使用 Kubernetes 时,限制和请求是重要的设置。本文将重点关注两个最重要的:CPU 和内存。

Kubernetes 将限制定义为 容器可以使用的**最大资源量。**这意味着容器永远不会消耗超过指示的内存量或 CPU 量。

另一方面,请求是为容器保留的最低保证资源量。

6 张配图通俗易懂说透 K8S 请求和限制

示例

让我们来看看这个部署,我们在 CPU 和内存上为两个不同的容器设置限制和请求。

kind: Deployment
apiVersion: extensions/v1beta1
# …
template:
  spec:
    containers:
      - name: redis
        image: redis:5.0.3-alpine
        resources:
          limits:
            memory: 600Mi
            cpu: 1
         requests:
            memory: 300Mi
            cpu: 500m
      - name: busybox
        image: busybox:1.28
        resources:
          limits:
            memory: 200Mi
            cpu: 300m
          requests:
            memory: 100Mi
            cpu: 100m

假设我们正在运行一个集群,例如,具有 4 核和 16GB RAM 节点。我们可以提取出很多信息:

6 张配图通俗易懂说透 K8S 请求和限制

  1. Pod 有效请求 是 400 MiB 内存和 600 毫核 CPU。您需要一个具有足够可用可分配空间的节点来调度 Pod。
  2. redis 容器的 CPU 份额 为 512,busybox 容器的 CPU 份额为 102。Kubernetes 总是为每个核心分配 1024 个份额,因此 redis:1024 * 0.5 个核心 ≅ 512 和 busybox:1024 * 0.1 个核心 ≅ 102
  3. 如果 Redis 容器尝试分配超过 600MB 的 RAM,则它会被OOM 终止,很可能导致 pod 失败。
  4. 如果 Redis 每 100 毫秒尝试使用超过 100 毫秒的 CPU,(因为我们有 4 个核,可用时间为每 100 毫秒 400 毫秒),Redis 将受到CPU 限制,从而导致性能下降。
  5. 如果 Busybox 容器试图分配超过 200MB 的 RAM,它将被OOM 终止,从而导致 pod 失败。
  6. 如果 Busybox 尝试每 100 毫秒使用超过 30 毫秒的 CPU,它将遭受CPU 限制,从而导致性能下降。

Kubernetes 请求

Kubernetes 将请求定义为容器使用的保证最小资源量。

基本上,它将设置容器消耗的最小资源量。

当一个 Pod 被调度时,kube-scheduler 将检查 Kubernetes 请求,以便将它分配给一个特定的节点,该节点至少可以满足 Pod 中所有容器的数量。如果请求的数量高于可用资源,则 Pod 将不会被调度并保持在 Pending 状态。

有关挂起(pending)状态的更多信息,请查看了解 Kubernetes Pod 挂起问题:

https://sysdig.com/blog/kubernetes-pod-pending-problems/

在此示例中,在容器定义中我们设置了 100m CPU 核和 4Mi 内存的请求:

resources:
   requests:
        cpu: 0.1
        memory: 4Mi

使用请求:

  • 将 Pod 分配给 Node 时,满足 Pod 中容器指示的请求。
  • 在运行时,指示的请求量将保证为该 Pod 中的容器的最小请求量。

6 张配图通俗易懂说透 K8S 请求和限制

Kubernetes 限制

Kubernetes 将限制定义为容器可以使用的最大资源量。

这意味着容器永远不会消耗超过指示的内存量或 CPU 量。

  resources:
      limits:
        cpu: 0.5
        memory: 100Mi

使用限制:

  • 将 Pod 分配给节点时。如果没有设置请求,默认情况下,Kubernetes 将分配 requests = limits。
  • 在运行时,Kubernetes 将检查 Pod 中的容器是否消耗了比限制中指示的更多的资源。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NymVkZha-1670471516534)(https://files.mdnice.com/user/23818/c5a5802c-73ed-42ee-a15c-509e6d4a1901.png)]

CPU 特性

CPU 是一种可压缩资源,这意味着它可以被拉伸以满足所有需求。如果进程请求太多 CPU,其中一些将被限制。

CPU代表计算处理时间,以核为单位。

  • 您可以使用 millicores (m) 来表示比核更小的数量(例如,500m 将是核的一半)
  • 最小量为 1m
  • 一个节点可能有多个可用核,因此请求 CPU > 1 是可能的

6 张配图通俗易懂说透 K8S 请求和限制

内存特性

内存是一种不可压缩的资源,这意味着它不能像 CPU 那样被拉伸。如果一个进程没有足够的内存来工作,这个进程就会被杀死。

内存在 Kubernetes 中以字节为单位。

  • 您可以使用 E、P、T、G、M、k 来表示 Exabyte、Petabyte、Terabyte、Gigabyte、Megabyte 和 kilobyte,尽管通常只使用后四种。(例如,500M、4G)
  • 警告:不要使用小写的 m 表示内存(这代表 Millibytes,低得离谱)
  • 您可以使用 Mi 定义 Mebibytes,其余定义为 Ei、Pi、Ti(例如 500Mi)

1 Mebibyte(及其类似物 Kibibyte、Gibibyte 等)是 2 的 20 次方字节。它的创建是为了避免与公制的 Kilo、Mega 定义混淆。您应该使用这种表示法,因为它是字节的规范定义,而 Kilo 和 Mega 是 1000 的倍数

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-5cve5zyG-1670471516538)(https://files.mdnice.com/user/23818/2f7f4a06-9863-449e-b9d2-c4e7d2cfec4c.png)]

最佳实践

在极少数情况下,您应该使用限制来控制 Kubernetes 中的资源使用。这是因为如果你想避免饥饿(确保每个重要进程都得到它的份额),你应该首先使用请求。

通过设置限制,你只是防止进程在异常情况下获取额外的资源,在内存的情况下导致 OOM kill,在 CPU 的情况下 Throttling(进程将需要等待直到 CPU 可以再次使用)。

有关详细信息,请查看有关 OOM 和节流的文章:

https://sysdig.com/blog/troubleshoot-kubernetes-oom/

如果您将 Pod 的所有容器中的请求值设置为等于限制,则该 Pod 将获得有保证的服务质量。

另请注意,资源使用率高于请求的 Pod 更有可能被驱逐,因此设置非常低的请求弊大于利。有关更多信息,请查看有关 Pod 驱逐和服务质量的文章:

https://sysdig.com/blog/kubernetes-pod-evicted/

命名空间资源配额

多亏了命名空间,我们可以将 Kubernetes 资源隔离到不同的组中,也称为租户。

使用ResourceQuotas,您可以为整个命名空间设置内存或 CPU 限制,确保其中的实体不能从该数量中消耗更多。

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: mem-cpu-demo
spec:
  hard:
    requests.cpu: 2
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: 3
    limits.memory: 2Gi
  • requests.cpu:此命名空间中所有请求总和的最大 CPU 量
  • requests.memory:此命名空间中所有请求总和的最大内存量
  • limits.cpu:此命名空间中所有限制总和的最大 CPU 数量
  • limits.memory:此命名空间中所有限制总和的最大内存量

然后,将其应用于您的命名空间:

kubectl apply -f resourcequota.yaml --namespace=mynamespace

您可以列出命名空间的当前 ResourceQuota:

kubectl get resourcequota -n mynamespace

请注意,如果您为命名空间中的给定资源设置 ResourceQuota,则需要相应地为该命名空间中的每个 Pod 指定限制或请求。否则,Kubernetes 将返回“failed quota”错误:

Error from server (Forbidden): error when creating "mypod.yaml": pods "mypod" is forbidden: failed quota: mem-cpu-demo: must specify limits.cpu,limits.memory,requests.cpu,requests.memory

如果您尝试添加容器限制或请求超过当前 ResourceQuota 的新 Pod,Kubernetes 将返回“超出配额”错误:

Error from server (Forbidden): error when creating "mypod.yaml": pods "mypod" is forbidden: exceeded quota: mem-cpu-demo, requested: limits.memory=2Gi,requests.memory=2Gi, used: limits.memory=1Gi,requests.memory=1Gi, limited: limits.memory=2Gi,requests.memory=1Gi

命名空间限制范围

如果我们想限制可分配给命名空间的资源总量,ResourceQuotas 很有用。但是如果我们想给里面的元素赋默认值会怎样呢?

LimitRanges是一种 Kubernetes 策略,用于限制命名空间中每个实体的资源设置

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: cpu-resource-constraint
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: 500m
    defaultRequest:
      cpu: 500m
    min:
      cpu: 100m
    max:
      cpu: "1"
    type: Container
  • default: 如果未指定,创建的容器将具有此值。
  • min:创建的容器不能有小于此的限制或请求。
  • max: 创建的容器不能有比这更大的限制或请求。

稍后,如果您创建一个没有设置请求或限制的新 Pod,LimitRange 会自动将这些值设置到它的所有容器:

   Limits:
      cpu:  500m
    Requests:
      cpu:  100m

现在,假设您添加了一个限制为 1200M 的新 Pod。您将收到以下错误:

Error from server (Forbidden): error when creating "pods/mypod.yaml": pods "mypod" is forbidden: maximum cpu usage per Container is 1, but limit is 1200m

请注意,默认情况下,即使未设置 LimitRanges,Pod 中的所有容器也实际上请求 100m CPU。

结论

为 Kubernetes 集群选择最佳限制是获得最佳能耗和成本的关键。

为 Pod 规模过大或投入过多资源可能会导致成本飙升。

过小的规模或者只占用很少的 CPU 或内存将导致应用程序不能正确执行,甚至会驱逐 Pods。

如前所述,可以不使用 Kubernetes 限制,除非在非常特殊的情况下,因为它们可能弊大于利。在内存不足的情况下,容器有可能被杀死,或者在 CPU 不足的情况下,容器可能会被限制。

对于请求,当您需要确保进程获得有保证的资源共享时请使用它。

译自

作者:JAVIER MARTÍNEZ
原文:https://sysdig.com/blog/kubernetes-limits-requests/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-488387.html

到了这里,关于6 张配图通俗易懂说透 K8S 请求和限制的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • k8s---HPA 命名空间资源限制

     HPA(Horizontal Pod Autoscaling)Pod 水平自动伸缩,Kubernetes 有一个 HPA 的资源,HPA 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 Replication Controller、 Deployment 或者Replica Set 中的 Pod 数量。 (1)HPA 基于 Master 上的 kube-controller-manager 服务启动参数 horizontal-pod-autoscaler-sync-period 定义的时长(默认为

    2024年01月24日
    浏览(37)
  • k8s进阶3——资源配额、资源限制

    为什么会有资源配额管理? 可以提高集群稳定性,确保指定的资源对象在任何时候都不会超量占用系统物理资源,避免业务进程在设计或实现上的缺陷导致整个系统运行紊乱甚至意外宕机。 资源配额管理维度: 容器级别,定义每个Pod上资源配额相关的参数,比如CPU/Memory、

    2024年02月10日
    浏览(24)
  • k8s~volumeMounts资源的限制与作用

    当配置了本地存储的限制之后,当超出了这个限制,将会出现如下错误,你的pod将会失败 Pod ephemeral local storage usage exceeds the total limit of containers 2Gi. 你可能在pod中设置了本地存储的大小限制,当它达到后,将会出现这个错误,如下配置 在Kubernetes的YAML配置文件中,您可以配置

    2024年02月09日
    浏览(25)
  • K8S应用服务安全(最小特权 策略方案 资源限制 调用限制 沙箱)

    1.1.1 基础知识 学习目标 这一节,我们从 场景解读、细节解读、小结 三个方面来学习。 场景解读 应用安全攻击 特点解读 方案思路 细节解读 最小特权原则 linux最小化原则示例 原则的重要性 如何实施最小特权原则 小结 1.1.2 安全上下文 学习目标 这一节,我们从 基础知识、

    2024年02月13日
    浏览(29)
  • kubernetes(k8s) pod(资源限制、基础概念)

    目录  一、资源限制 1、概念 1.2、Pod和容器的资源请求和限制 1.3、CPU资源单位 1.4、内存资源单位 1.5、CPU和内存的Requests和Limits的特点 1.6、案例 二、pod 的两种使用方式 三、pod 资源共享 四、底层容器Pause 1、pause 共享资源 1.1、网络 1.2、存储 1.3、小结 2、Pause主要功能 3、Pod

    2024年02月05日
    浏览(52)
  • k8s pod “cpu和内存“ 资源限制

    转载用于收藏学习:原文 为了保证充分利用集群资源,且确保重要容器在运行周期内能够分配到足够的资源稳定运行,因此平台需要具备 Pod的资源限制的能力。 对于一个pod来说,资源最基础的2个的指标就是:CPU和内存。 Kubernetes提供了个采用requests和limits 两种类型参数对资

    2024年02月13日
    浏览(52)
  • k8s资源限制之LimitRange和ResourceQuota

    在Kubernetes中,LimitRange和ResourceQuota都是用于资源管理的工具,但它们的目的、作用范围和使用方式有所不同。 LimitRange是在Pod和容器级别上进行资源限制的工具,主要用于设定CPU和内存两种计算资源的可用范围 ,并且还可以支持在PersistentVolumeClaim资源级别设定存储空间的范围

    2024年03月22日
    浏览(31)
  • Kubernetes/k8s之HPA,命名空间资源限制

    Horizontal Pod Autoscaling:po的水平自动伸缩 这是k8s自带的模块 pod占用cpu比例达到一定的阀值,会触发伸缩机制。 根据cpu的阀值触发伸缩机制 replication controller 副本控制器 控制pod的副本数 deployment controller 节点控制器 部署pod hpa控制副本的数量,以及如何控制部署pod 1、hpa基于kub

    2024年01月24日
    浏览(37)
  • k8s-基础知识(Service,NodePort,CusterIP,NameSpace,资源限制)

    Node Node 是 Pod 真正运行的主机,可以是物理机,也可以是虚拟机。 Annotations 原文链接 Annotations 是 key/value 形式附加于对象的注解。不同于 Labels 用于标志和选择对象,Annotations 则是用来记录一些附加信息,用来辅助应用部署、安全策略以及调度策略等。比如 deployment 使用 an

    2024年01月24日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包