K8s资源限制配置_k8s资源类型详解？

本文目录一览：

• 1、K8S学习指南(10)-k8s中为pod分配CPU和内存资源
• 2、K8S发布应用步骤详解
• 3、生产问题(一)K8S内存溢出

K8S学习指南(10)-k8s中为pod分配CPU和内存资源

1、Kubernetes中K8s资源限制配置，资源通过Pod YAML文件配置，spec字段下的containers字段，使用resources字段进行。示例展示 示例展示了为Pod中容器设定CPU和内存请求及限制。资源分配最佳实践 合理配置Pod资源请求与限制，调整以适应应用需求，高效利用集群资源，提升系统稳定性和性能。本文实例与实践指南，助K8s资源限制配置你深入了解Kubernetes资源分配。

2、k8s 使用 yaml 来描述命令 k8s 中，可以使用 kubectl 来创建简单的服务，但是还有一种方式是对应创建复杂的服务的，就是提供 yaml 文件。例如上面的创建 Pod 的命令，我们可以用下面的 yaml 文件替换，执行 kubectl create 之后，可以看到 redis Pod 又被创建了出来。

3、资源管理与自动装箱 根据容器声明的CPU、内存需求自动分配资源，优化集群利用率。

4、K8s（Kubernetes）是一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统。在虚拟机上配置K8s，你可以按照以下步骤进行：准备虚拟机环境 选择合适的虚拟机软件，如VMware Workstation、VirtualBox等。 创建虚拟机，分配足够的CPU、内存、磁盘空间等资源。例如，至少分配2个CPU核心、4GB以上内存。

5、Kubernetes（k8s）中Pod的资源请求（requests）和限制（limits）配置优化是一项关键任务，涉及到多个方面的考量和工具使用。资源分析工具 Metrics Server：它是k8s集群中的一个组件，用于收集和聚合各个节点以及Pod的资源使用指标。通过Metrics Server提供的接口，可以获取CPU、内存等资源的使用情况。

6、核2线程的CPU，被系统识别为4个逻辑CPU，k8s中会对逻辑CPU做分片限制。kubernetes中一个Cpu相当于1个Vcpu/core，intel处理器的1个超线程。Cpu：250m，表示0.25个cpu，pod正常启动最少的，必须使用的资源；500m，表示0.5个逻辑CPU，pod运行时，最多可以使用的资源。

K8S发布应用步骤详解

Docker：具体跑应用的载体。 Kube-proxy：主要负责网络的打通，早期利用 iptables，现在使用 ipvs技术。 Kubelet：agent，负责管理容器的生命周期。

验证后全量发布：确认新版本稳定后，逐步扩大流量范围或直接全量升级。K8S 实现：使用两套 Deployment（新旧版本 Pod），通过 Ingress 规则分配流量。优点 风险可控：仅影响少量用户，问题暴露范围有限。问题定位快：可明确受影响用户访问的是新版本还是旧版本。

关键步骤：执行测试用例、打包镜像（推送至阿里云镜像仓库）、更新 Pod（通过 Deployment 滚动更新）。

典型应用场景 微服务架构：将每个服务打包为容器，通过K8s管理服务间通信与依赖。

分为若干次，每次数量/百分比可配置。回滚是发布的逆过程，自动化要求高。适用场景：在K8S平台上，滚动更新是现成的方案，因此建议直接使用。灰度发布定义：灰度发布（也叫金丝雀发布）是指在黑与白之间平滑过渡的一种发布方式。通过逐步增加新版本的用户比例，逐步将所有用户迁移到新版本。

生产问题(一)K8S内存溢出

1、在Kubernetes（K8s）中K8s资源限制配置，当Pod发生OOM（Out of MemoryK8s资源限制配置，内存溢出）被杀掉时，Pod的名称本身不会因为OOM事件而发生变化。

2、作者K8s资源限制配置：林小铂 在生产环境中，Flink 通常部署在 YARN 或 k8s 等资源管理系统之上，以容器化（YARN 容器或 docker 等容器）形式运行。资源管理系统的严格限制与 JVM 复杂且可控性较弱的内存模型结合，容易导致 Flink 进程因资源使用超标被系统杀死。

3、适用场景K8s资源限制配置：基于K8s的微服务开发调试。避免复杂的环境配置与网络代理设置。1 数据处理工具：EasyExcel官网：https：//github.com/alibaba/easyexcel核心功能：重写POI解析逻辑，大幅降低Excel处理内存占用（3M文件仅需KB级内存）。支持03/07版Excel，避免内存溢出。适用场景：大数据量Excel的导入导出。

4、内存溢出是指程序在申请内存时，没有足够的内存空间供其使用。内存溢出的解决方案：第一步，修改JVM启动参数，直接增加内存。第二步，检查错误日志，查看“OutOfMemory”错误前是否有其它异常或错误。第三步，对代码进行走查和分析，找出可能发生内存溢出的位置。

5、JVM内存使用：监控JVM的堆内存、非堆内存使用情况，检查是否存在内存溢出或内存泄漏问题，可使用工具（如JConsole、VisualVM）进行监控。线程状态：查看Java应用的线程数量和状态，检查是否存在死锁或线程阻塞问题，确保应用的并发处理能力。