如何通过 Kubernetes(k8s) 配置应用的 CPU 和内存的限额和请求？

要在 Kubernetes 中配置应用的 CPU 和内存的限额和请求，首先你需要在你的 Pod 或者 Deployment 的 YAML 文件中设置相关的资源请求和限额。

你可以在 "resources" 字段下进行设置，主要有两个部分：

1. "requests"：这里定义的是应用需要的最低资源，比如说你可以设定至少要有 500m CPU 和 256Mi 内存。
2. "limits"：这里定义的是应用所能使用的最大资源，例如最多可以用 1个 CPU 和 512Mi 内存。

举个例子：

resources:
  requests:
    cpu: "500m"
    memory: "256Mi"
  limits:
    cpu: "1"
    memory: "512Mi"

这段配置的意思就是告诉 Kubernetes，这个应用至少需要 500m 的 CPU 和 256Mi 的内存，但最多可以用 1 个 CPU 和 512Mi 的内存。这样做可以保证你的应用不会因为资源不足而崩溃，同时也不会超过你设定的上限。

要通过 Kubernetes 配置应用的 CPU 和内存的限额和请求，您可以按照以下步骤操作：

1. 编辑 Deployment 或 Pod 配置：首先，确定您要配置的 Deployment 或 Pod。使用 kubectl 命令编辑 YAML 文件，或者创建新的 YAML 文件。

2. 添加资源请求和限制：在您的 Pod 或容器配置中，添加 resources 字段，以设置 CPU 和内存的请求和限制。例如：

   resources:
    requests:
      memory: "512Mi"
      cpu: "500m"
    limits:
      memory: "1Gi"
      cpu: "1"

   • requests：Kubernetes 在调度时为 Pod 预留的资源量。
   • limits：Pod 可以使用的最大资源量。

3. 保存配置：如果是编辑现有的 Deployment，使用 kubectl apply -f <your-deployment-file>.yaml 命令保存配置。如果是新建 Pod，则使用 kubectl create -f <your-pod-file>.yaml。

4. 验证配置：使用 kubectl get pods <pod-name> -o yaml 命令检查 Pod 的资源配置是否正确，确保请求和限制已按预期设置。

5. 监控资源使用：可以使用 kubectl top pod <pod-name> 或者设置监控工具（如 Prometheus）来监控实际的资源使用情况，确保 Pods 在合理的资源限制下运行。

以上步骤将帮助您在 Kubernetes 中成功配置应用的 CPU 和内存限额和请求。

为什么不尝试使用 Docker Swarm 来管理应用的 CPU 和内存资源呢？这样也许能帮助你理解更底层的容器管理机制。

在 Kubernetes (k8s) 中，配置应用的 CPU 和内存的限额和请求是一项重要的资源管理实践，可以帮助确保应用在运行时获得所需的资源，同时避免资源的过度使用。这主要涉及两个概念：请求（requests）和限制（limits）。

1. 请求（Requests）：请求是容器在启动时保证可以获得的资源量。这是 Kubernetes 在调度 pod 时所依据的一个指标。如果一个 pod 的请求设置较高，那么 Kubernetes 会在决定将这个 pod 调度到某个节点时，确保该节点可以满足这个请求。

2. 限制（Limits）：限制是容器可以使用的资源的最大值。如果容器达到这个限制，它将受到资源的约束，可能会被系统限制其 CPU 使用或在内存超出限制时被终止。

如何配置请求和限制

在 Kubernetes 中，通过在 pod 的 YAML 配置文件中设置 resources 字段来配置请求和限制。以下是一个示例：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-pod
spec:
  containers:
  - name: example-container
    image: example-image
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

在这个示例中，容器 example-container 的请求设置为内存 64Mi 和 CPU 250m，而限制设置为内存 128Mi 和 CPU 500m。

实际经验

作为 IT 经理，当配置 CPU 和内存的请求及限制时，我建议遵循以下几点原则：

• 监控和分析：在为应用程序设置初始请求和限制时，最好依赖于监控工具（如 Prometheus 和 Grafana）来分析实际的资源使用情况，基于这些数据做出明智的决策。
• 持续调整：初始配置通常不是最终的。随着应用带来的负载变化和技术栈的更新，定期回顾和调整资源的请求和限制是必要的。
• 避免过度配置：虽然给应用分配过高的资源请求可以减少因资源不足导致的错误，但这可能会导致资源的浪费，因此要做到平衡。
• 开发环境与生产环境分离：在不同环境中合理地设置请求和限制，通常开发环境的资源需求会更低，而生产环境需要更为严格的资源管理。

通过合理配置 CPU 和内存的请求与限制，我们既能确保应用的稳定运行，还能优化集群资源的利用率。