Kubernetes(k8s) 中如何使用 Resource Requests 和 Limits 控制资源的分配和管理？

Kubernetes中使用Resource Requests和Limits通过定义容器对CPU/内存的需求和上限来分配和管理资源。Requests用于调度决策（确保节点有足够资源），Limits用于运行时资源限制（防止容器超额使用）。

延伸知识点：QoS（服务质量等级） Kubernetes根据Requests和Limits的配置将Pod分为三类QoS：

1. Guaranteed：所有容器均设置且Limits等于Requests（如limits.cpu=requests.cpu）。此类Pod优先级最高，资源不足时最后被终止。
2. Burstable：至少一个容器设置Requests但不满足Guaranteed条件。资源不足时可能被终止，但优先级高于BestEffort。
3. BestEffort：未设置任何Requests和Limits。优先级最低，资源竞争时最先被终止。

示例：若Pod的容器配置为requests.memory: 256Mi且limits.memory: 512Mi，则属于Burstable类型。QoS直接影响Pod调度和节点资源紧张时的驱逐顺序，合理配置可优化集群稳定性。

在Kubernetes中，Resource Requests和Limits是资源管理的核心机制，其实践经验和挑战如下：

1. 基础机制

   • Requests：定义容器运行的最低资源保障，调度器基于该值选择满足条件的节点。例如，若Pod总Requests超过节点剩余资源，则触发Pending状态。
   • Limits：设定资源使用上限。CPU超限时触发节流（Throttling），内存超限则直接OOMKilled。需注意内存为不可压缩资源，设置需谨慎。

2. 实践经验

   • 差异化配置：Web服务通常设置CPU Requests=Limit（避免突发流量导致节流），批处理任务则允许CPU Limits高于Requests以利用闲置资源。内存一般固定Requests=Limit。
   • 监控驱动优化：通过Metrics Server采集容器实际用量，结合历史峰值（如Prometheus数据）调整参数。某案例中，通过分析发现某服务内存使用存在周期性波动，最终采用VPA自动调整Requests。
   • 命名空间约束：通过ResourceQuota限制团队资源总额，使用LimitRange设置默认值（如默认内存Limit=512Mi），避免开发者遗漏配置。

3. 典型挑战

   • 资源评估偏差：初期难以准确预估资源需求，曾出现开发环境Limits设置过低导致测试时频繁OOMKilled。解决方案：压力测试结合逐步调整，预留20%缓冲。
   • 节点资源碎片：大量小Requests导致节点资源无法被大需求Pod使用。采用Descheduler重平衡或设置Pod优先级缓解。
   • 多租户干扰：共享集群中Limits设置过高引发Noisy Neighbor问题。通过HPA与集群自动扩缩容（Cluster Autoscaler）动态分配资源。

4. 关键工具

   • HPA：基于CPU/内存实际使用量扩缩副本数，需确保Requests足够支撑单实例负载。
   • VPA：自动调整Requests/Limits，但需注意与HPA的兼容性（仅支持CPU扩缩场景）。
   • Profiling工具：eBPF+火焰图定位资源热点，优化应用代码级资源消耗。

总结：资源管理需结合监控数据、应用特性和业务场景动态调整，平衡资源利用率与稳定性。建议初期设置保守值并通过告警（如Prometheus规则）触发人工复核，逐步实现自动化调优。

在Kubernetes中，Resource Requests和Limits是管理容器资源分配的核心机制。

1. Requests：定义容器启动所需的最小资源量。调度器（Scheduler）基于此值选择满足条件的节点，确保资源可用性。例如，若容器设置requests.cpu: 500m，则节点需至少提供0.5核CPU才能调度该Pod。

2. Limits：设置容器资源使用上限。若容器超过内存Limit会被终止（OOMKilled），超过CPU Limit会被限制（Throttling）。例如，limits.cpu: 1表示容器最多使用1核CPU。

实践建议：

• 平衡设置：Requests应接近应用平均负载，避免过高（浪费资源）或过低（调度失败）。Limits可略高于Requests以容忍峰值，但需避免过度宽松导致节点过载。
• 内存管理：内存为不可压缩资源，超限必被终止，建议根据应用内存峰值设置Limit并预留Buffer。
• 监控与调优：通过Metrics Server、Prometheus监控实际使用量，结合HPA（Horizontal Pod Autoscaler）动态调整资源分配。
• 集群策略：使用ResourceQuotas限制命名空间资源总量，LimitRange设置默认Requests/Limits，实现多团队资源管控。

示例配置：

resources:
  requests:
    cpu: 100m
    memory: 256Mi
  limits:
    cpu: 200m
    memory: 512Mi

在Kubernetes中，Resource Requests和Limits是资源管理的核心机制，用于平衡应用性能与集群稳定性。

1. 核心逻辑

   • Requests：定义容器启动所需的最小资源（如CPU/内存），供调度器选择满足条件的节点。若节点资源不足，Pod无法调度。
   • Limits：定义容器可使用的资源上限，避免单个Pod耗尽节点资源，导致其他服务异常（如OOM Kill）。

2. 配置实践

   • YAML示例：

     resources:  
     requests:  
     cpu: "100m"  # 0.1核  
     memory: "256Mi"  
     limits:  
     cpu: "500m"   # 0.5核  
     memory: "1Gi"  

   • CPU单位：1核=1000m（毫核），支持小数（如0.5核=500m）
   • 内存单位：Mi（Mebibyte）、Gi（Gibibyte）等，避免使用MB/GB避免歧义。

3. 关键注意事项

   • 调度影响：Requests过高会导致Pod无法调度，过低则可能引发节点资源争抢。
   • 突发负载：若应用有短暂峰值，可设置Limits > Requests，但需权衡节点超卖风险。
   • 资源配额（ResourceQuota）：结合命名空间级配额限制团队资源总量。
   • LimitRanges：为命名空间设置默认Requests/Limits，避免遗漏配置。

4. 监控与调优

   • 使用kubectl top pod/node或Prometheus监控实际资源使用。
   • 根据历史数据动态调整Requests/Limits，避免长期资源浪费或限制过紧。

总结：合理设置Requests/Limits需结合业务负载特征，通过监控迭代优化，最终实现资源利用率与稳定性的双赢。

从技术支持工程师的角度，Kubernetes 中通过 Resource Requests 和 Limits 控制资源分配的核心步骤如下：

1. 定义资源需求：

   • 在 Pod 的容器配置中设置 requests，声明容器启动所需的最小资源（如 CPU 和内存）。
   • 示例片段：

     resources:
     requests:
      cpu: "100m"  # 0.1 核
      memory: "256Mi"
     limits:
      cpu: "500m"   # 0.5 核
      memory: "1Gi"

2. 监控资源使用：

   • 部署 Metrics Server，通过 kubectl top nodes/pods 查看节点和 Pod 的实际资源消耗。
   • 结合 Prometheus + Grafana 分析历史趋势，避免过量或不足。

3. 调整资源策略：

   • Pending Pod 处理：若 Pod 因资源不足无法调度，需降低 requests 值或扩容节点。
   • OOMKilled 错误：检查容器内存 limits 是否过小，逐步上调并观察应用稳定性。
   • CPU 节流：若容器频繁被限流（Throttling），适当提高 limits.cpu 或优化应用性能。

4. 命名空间级约束：

   • 使用 ResourceQuota 限制命名空间的总资源使用量，防止资源抢占。
   • 通过 LimitRange 设置默认的 Requests/Limits，避免遗漏配置。

最佳实践：

• 生产环境中，建议至少设置 requests，避免资源争抢；内存 limits 不超过节点总内存的 80%。
• 开发环境可通过 LimitRange 强制约束，避免误操作。
• 避免过度分配，防止节点资源碎片化。