k8s~为pod添加节点的资源限制
CPU单位CPU资源以CPU核心数为单位举行度量的。在Kubernetes中，一个CPU相当于:
1 AWS vCPU
1 GCP Core
1 Azure vCore
一个超线程(在使用超线程的裸金属Intel处理器上)请求0.5 CPU的容器所保证的CPU核数是请求节点上的1个CPU的一半。你可以用后缀m表示milli。例如100m CPU、100millicpu``和0.1 CPU都是相同的。精度不允许凌驾1m。
不指定CPU限制
如果没有为容器指定CPU限制，则会出现以下情况之一:
* 容器对它可以使用的CPU资源没有上限。容器可以使用它运行的节点上可用的所有CPU资源。
* 容器在具有默认CPU限制的命名空间中运行，容器会自动分配默认限制。集群管理员可以使用LimitRange指定CPU限制的默认值。
CPU请求和限制的目标
通过配置集群中运行的CPU请求和容器的限制，可以有效地利用集群节点上可用的CPU资源。通过将Pod的CPU请求保持在较低的水平，可以很好地调度Pod。将CPU限制设置为大于CPU请求，你可以完成两件事:
[*]Pod可以利用CPU资源举行突发运动。
[*]在突发运动期间，Pod可以使用的CPU资源数量被限制在某个合理的数量内。
在 Kubernetes 中，可以通过设置 CPU 和内存的限制来控制每个 Pod 或容器的资源使用。这样可以确保资源的合理分配，避免某些应用占用过多资源而影响整个集群的稳固性。
1. 配置 CPU 和内存的 Limit
在 Kubernetes 的 Pod 或 Deployment 定义中，可以通过 resources 字段来设置 CPU 和内存的请求（requests）和限制（limits）。以下是一个示例 YAML 文件：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-app
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image:latest
resources:
requests:
memory: 512Mi # 请求的内存量
cpu: 500m # 请求的 CPU 核心数
limits:
memory: 1Gi # 限制的内存量
cpu: 1 # 限制的 CPU 核心数2. 字段解释
[*]requests：表示容器启动时所需的最低资源量。Kubernetes 会根据这些请求来调度 Pod。
[*]limits：表示容器可以使用的最大资源量。如果容器凌驾了这个限制，Kubernetes 会接纳措施，例如限制 CPU 使用或停止容器。
3. 单位说明
[*]CPU：
[*]可以用整数表示核心数（例如 1 表示一个核心）。
[*]也可以用毫核心（m）表示，如 500m 表示半个核心。
[*]Memory：
[*]可以使用字节（B）、千字节（Ki）、兆字节（Mi）、吉字节（Gi）等单位。例如：512Mi 表示 512 兆字节。
4. 示例应用
以下是一个更复杂的 Deployment 示例，包含多个容器的资源配置：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
containers:
- name: app-container
image: my-app-image:latest
resources:
requests:
memory: 256Mi
cpu: 250m
limits:
memory: 512Mi
cpu: 1
- name: sidecar-container
image: my-sidecar-image:latest
resources:
requests:
memory: "128Mi"
cpu: "100m"
limits:
memory: "256Mi"
cpu: "500m"5. 留意事项
[*]合理配置：根据应用的实际需求合理配置资源请求和限制，避免过高或过低的设置。
[*]监控与调整：使用监控工具（如 Prometheus、Grafana）观察 Pod 的资源使用情况，并根据需要举行调整。
[*]测试与验证：在生产环境前举行充分的测试，以确保配置可以或许满意性能需求。
通过以上配置，你可以有效管理 Kubernetes 中的 CPU 和内存资源，确保应用的稳固运行。
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