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Kubernetes 资源模型解析：为何总是要设置容器资源限制？

当我们谈论 Kubernetes 时，很多人会耳目一新。作为一个支持 Docker 和 rkt 的容器调度系统，它不仅凭借其简便部署和服务发现等优点，还以一种更高效的方式管理计算资源。本文将深入探讨 Kubernetes 资源模型的工作原理，以及为什么你应该始终为容器设置资源限制。

探秘 Kubernetes 资源管理的必要性

在 Kubernetes 之前，开发者通常将应用容器部署到一个实例上，并依赖监控系统实现进程重启。在这种单实例部署模式下，可能会出现资源浪费的情况：例如，应用仅使用了实例 10% 的 CPU，而剩下的 90% 处于闲置状态。这带来了重大资源浪费问题。

Kubernetes相应地将多个独立的实例整合成一个可管理的资源池，允许多个应用运行在同一物理实例上。这就像“收集一堆不规则形状的木块，并将它们压缩到一个木桶中（服务器）”（1）。通过这种方式，Kubernetes可以更好地利用物理资源，减少需要的服务器数量。

然而，当多个容器运行在同一实例上时，也存在一个潜在风险：如果一个容器突然消耗掉所有可用 CPU，其他容器将不会有资源可用。这种资源耗尽风险正是 Kubernetes 资源模型设计的用 cases。

探索 Kubernetes 资源模型：资源是什么，如何工作？

Kubernetes 中的“资源”指的是可以被容器请求、分配或消费的那些资源。例如，CPU、内存、网络带宽等。这些资源可分为可压缩资源和不可压缩资源：CPU 和带宽是可压缩的，而内存通常不可压缩。

资源的使用可分为两种情形：资源需求（规格）和资源使用（状态）。基于这些信息，Kubernetes调度器可以优化资源分配。

为了更好地理解 Kubernetes 资源模型，我们可以使用“请求”和“限额”这两个概念：

• 请求：容器所需的资源数量。如果容器请求的资源超过其限额，可能会被压制回请求数。
• 限额：容器可使用的资源上限。如果容器尝试超出限额使用资源，可能会被调度器终止，以释放资源供其他容器使用。

需要注意的是，如果限额未设置，容器默认使用0（即无限额），因此设置合理的资源限额对系统稳定至关重要。

Kubernetes 资源调度：如何确保资源使用效率？

当容器准备启动时，Kubernetes调度器会在整个集群中找到合适的节点进行调度。调度器会确保每个节点的资源请求总和不超过该节点的资源容量。

例如，假设一个节点有2个 vCPU，内存 4Gi，并允许运行多个容器。容器 A 请求 100m CPU、64Mi 内存，限额 300m CPU、128Mi 内存；容器 B 请求 200m CPU、128Mi 内存，限额 400m CPU、256Mi 内存。Kubernetes调度器会根据容器的资源需求合理分配资源，从而避免资源冲突。

当前支持的资源类型

当前，Kubernetes 支持的资源限额主要包括：

• CPU：以 millicore 为单位（1 vCPU = 1000 millicore）。
• 内存。
• 网络带宽。
• 磁盘 I/O。

其他资源如存储空间、存储性能等正在逐步实现支持。

为什么你应该始终设置资源限额

这就是为什么你应该总是为容器设置资源请求和资源限额的原因。

容器资源限额：当前的挑战与未来展望

目前，Kubernetes 还无法动态管理资源配额，因此我们需要手动为容器设置资源限额。

在部署新应用时，如果无法准确估算资源需求，可以设置较高的限额以留有弹性。最终如果发现资源过度消耗，可以逐步降低限额。

以下是一个实例配置：

metadata:  name: frontendspec:  containers:  - name: db    image: mysql    resources:      requests:        memory: "64Mi"        cpu: "250m"      limits:        memory: "128Mi"        cpu: "500m"  - name: wp    image: wordpress    resources:      requests:        memory: "64Mi"        cpu: "250m"      limits:        memory: "128Mi"        cpu: "500m"

通过 YAML 文件提交这些资源配置，可以确保每个容器都有明确的资源需求和限额。

命名空间内的资源限额

除了为单个容器设置资源限额，你还可以为命名空间定义资源配额。例如，在开发命名空间中设置较低的资源限额，以防止测试结果对生产环境造成影响。

以下是一个命名空间配额配置示例：

apiVersion: v1kind: ResourceQuotametadata:  name: quotaspec:  hard:    cpu: "20"    memory: "1Gi"  pods: "10"  replicationcontrollers: "20"  resourcequotas: "1"  services: "5"

通过参考这个配置，你可以为命名空间制定更合理的资源限额。

总结

Kubernetes 资源模型通过请求、限额等机制，为容器资源管理提供了强有力的支持。合理设置容器资源限制不仅有助于集群性能优化，还能保障后续应用的稳定运行。当前 Kubernetes 无法动态管理资源，所以我们需要手动为资源设置限额。虽然这可能有些繁琐，但通过合理的配置，可以按需管理集群资源。

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