Kubernetes的资源请求（requests）与限制（limits）是保障Pod性能与稳定性的核心机制。以下从实践经验与挑战角度分析：
资源请求对调度与稳定性的影响
资源限制对性能的直接影响
cpu.cfs_throttled_seconds定位问题。 -Xmx，可能因堆内存突破限制被强制终止。QoS等级与稳定性优先级
实践中的挑战与解决方案
kube-reserved与system-reserved保留系统资源。 cpuPolicy为static并独占核，避免上下文切换开销。案例：某日志采集服务因内存limits设置过低，在流量高峰时频繁OOMKill。通过接入Prometheus监控，分析历史峰值后调整limits至安全阈值，并启用HPA按CPU利用率扩展副本，最终实现稳定运行。
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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。
资源请求（Requests）影响调度与资源保障：
资源限制（Limits）约束资源滥用：
QoS等级决定驱逐优先级：
监控与调优：
Kubernetes的资源请求（requests）和限制（limits）直接影响Pod的调度、性能及稳定性。资源请求决定了Pod被调度到节点的依据，若请求过高可能导致节点资源利用率不足，过低则可能引发节点资源竞争，导致Pod因资源不足而频繁重启或驱逐。资源限制则通过硬性约束避免Pod过度消耗资源，若设置不当（如内存限制过低）可能触发OOM（Out Of Memory）终止，或CPU限制过严导致应用性能降级。合理配置二者可平衡资源利用率与稳定性，例如通过监控历史负载动态调整数值，并确保关键Pod的QoS（服务质量）等级（如Guaranteed），减少因资源争抢引发的异常。此外，未设置限制可能导致"噪音邻居"效应，影响同节点其他Pod的运行。
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？
作为技术支持工程师，分析Kubernetes资源请求（requests）和限制（limits）对Pod性能与稳定性的影响时，需重点关注以下场景及解决方案：
资源不足导致的性能问题
requests为历史峰值的80%，limits为峰值的120-150%。 resources: { requests: {cpu: '0.5', memory: '512Mi'}, limits: {cpu: '1', memory: '1Gi'} } 节点过载引发的稳定性风险
limits的Pod集中在同一节点时，可能触发系统级资源耗尽（如PID或inode耗尽）。 kubectl describe node观察节点资源分配率。 突发流量导致Pod异常终止
limits阈值时，Kubelet会强制重启容器（OOMKilled/CPUThrottling）。 limits.memory = requests.memory * 1.3。 调试与验证流程
kubectl top pod --containers实时观察资源消耗。 kubectl describe pod检查是否频繁触发OOMKilled或Throttled事件。 注：对StatefulSet等有状态服务，建议设置requests=limits以避免资源动态调整导致的数据不一致风险。