Kubernetes(k8s)的资源请求和限制如何影响Pod的性能与稳定性？

Kubernetes的资源请求（requests）和限制（limits）直接影响Pod的性能与稳定性。资源请求决定了Pod调度时的最低资源保障，若节点无法满足请求，Pod无法启动，确保基本资源可用性；而资源限制防止Pod过度消耗资源，避免节点压力过大。若CPU限制过低，Pod可能被限流导致处理延迟；内存超限则触发OOM Killer强制终止Pod。合理设置两者可平衡资源利用率与稳定性：请求过高导致资源碎片化，过低引发节点竞争；限制过严抑制性能，过松引发节点不稳定。结合监控与自动扩缩（HPA）动态调整，是优化关键。

1. 资源请求（Requests）影响调度与资源保障：

   • 调度器根据Pod的资源请求（CPU/内存）选择可用节点，资源不足时Pod无法启动。
   • 节点资源分配时，请求值确保Pod获得最低资源保障，避免资源争抢导致的性能波动。

2. 资源限制（Limits）约束资源滥用：

   • CPU超限时会被节流（Throttling），导致处理延迟；内存超限则触发OOM Kill，Pod被终止。
   • 合理限制防止单个Pod耗尽节点资源，提升集群整体稳定性。

3. QoS等级决定驱逐优先级：

   • Guaranteed（请求=限制）优先级最高，Burstable次之，BestEffort最易被驱逐。
   • 关键服务应设为Guaranteed，确保资源独占性与稳定性。

4. 监控与调优：

   • 通过Metrics Server/Prometheus监控实际资源使用，动态调整请求/限制，避免过度分配或资源瓶颈。
   • 平衡资源利用率与稳定性，避免设置过于宽松或苛刻的限制。

为什么不尝试结合服务网格（如Istio）的流量管理策略，以更精细地控制Pod间的通信与负载均衡，从而提升整体性能与稳定性？