在 Kubernetes 中,容器是运行在 Pod 中的最小计算单元。为了能够更好地管理容器的资源,Kubernetes 提供了 CPU 和内存管理的功能。
CPU 管理
在 Kubernetes 中,CPU 管理主要包括以下几个方面:
- CPU 请求
在 Pod 的定义中,可以通过设置 limits.cpu
和 requests.cpu
字段来定义容器的 CPU 请求。其中 requests.cpu
表示容器需要的最小 CPU 数量,limits.cpu
表示容器能够使用的最大 CPU 数量。
-- -------------------- ---- ------- ----------- -- ----- --- --------- ----- --------- ----- ----------- - ----- ----- ------ ----- ---------- ------- ---- --- --------- ---- -----
在这个示例中,容器最多使用 1 个 CPU 核心,但至少需要 0.5 个 CPU 核心。
- CPU 配额
为了避免资源浪费和 Pod 好邻居的限制,Kubernetes 提供了 CPU 配额的功能。可以通过设置 spec.containers[].resources.limits.cpu
字段来限制容器能够使用的 CPU 核心数量。
-- -------------------- ---- ------- ----------- -- ----- ------------- --------- ----- --------- ----- ----- ----- ---- ------------- ---- ----------- ----
在这个示例中,每个 Pod 最多能够请求和使用 10 个 CPU 核心,而整个集群的 CPU 核心数量不超过 20。
- CPU 分配
Kubernetes 中的 CPU 管理器默认使用的是 Linux 内核的 CFS 调度器。它通过维护一个运行队列和一个当前运行进程的时间片数量来实现 CPU 平衡。
内存管理
Kubernetes 中的内存管理包括以下几个方面:
- 内存请求
Pod 的定义中可以通过设置 limits.memory
和 requests.memory
字段来定义容器的内存请求。其中 requests.memory
表示容器需要的最小内存数量,limits.memory
表示容器能够使用的最大内存数量。
-- -------------------- ---- ------- ----------- -- ----- --- --------- ----- ------------ ----- ----------- - ----- ----- ------ ----- ---------- ------- ------- ----- --------- ------- -------
在这个示例中,容器最多使用 1GB 的内存,但至少需要 512MB 的内存。
- 内存配额
通过设置 spec.containers[].resources.limits.memory
字段来限制容器能够使用的内存大小。
-- -------------------- ---- ------- ----------- -- ----- ------------- --------- ----- ------------ ----- ----- ----- ---- ---------------- ------ -------------- ------
在这个示例中,每个 Pod 最多能够请求和使用 10GB 的内存,而整个集群的内存数量不超过 20GB。
- OOM-killing
当容器使用超过其限制的内存时,内核会向容器发送 OOM(Out of Memory)信号来终止容器。为了控制 OOM-killing 行为,Kubernetes 提供了一些配置选项,包括 spec.containers[].resources.limits.memorySwap
、spec.containers[].resources.limits.memorySwappiness
等。
总结
在 Kubernetes 中,使用 CPU 和内存管理器可以更好地管理和利用资源,避免资源的浪费和争用。同时,配置合适的 CPU 和内存请求可以帮助 Kubernetes 更好地进行调度和负载均衡,提高集群的整体性能和稳定性。
我们希望本文的介绍能够帮助您更好地理解 Kubernetes 中的资源管理功能,并且为您的工作带来一些指导意义。
来源:JavaScript中文网 ,转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/64f82478f6b2d6eab30462f2