对应到
Kubernetes的Pod容器上,就是下面这4个参数:
◎ spec.container[].resources.requests.cpu;
◎ spec.container[].resources.limits.cpu;
◎ spec.container[].resources.requests.memory;
◎ spec.container[].resources.limits.memory。
其中,limits对应资源量的上限,即最多允许使用这个上限的资源
量。由于CPU资源是可压缩的,进程无论如何也不可能突破上限,因此
设置起来比较容易。对于Memory这种不可压缩资源来说,它的Limit设
置就是一个问题了,如果设置得小了,当进程在业务繁忙期试图请求超
过Limit限制的Memory时,此进程就会被Kubernetes杀掉。因此,
Memory的Request与Limit的值需要结合进程的实际需求谨慎设置。如果
不设置CPU或Memory的Limit值,会怎样呢?在这种情况下,该Pod的资
源使用量有一个弹性范围,我们不用绞尽脑汁去思考这两个Limit的合理值,但问题也来了,考虑下面的例子:

Pod A的 Memory Request被设置为1GB,Node A当时空闲的Memory为1.2GB,符
合Pod A的需求,因此Pod A被调度到Node A上。运行3天后,Pod A的访问请求大增,
内存需要增加到1.5GB,此时Node A的剩余内存只有200MB,由于Pod A新增的内存已
经超出系统资源,所以在这种情况下,Pod A就会被Kubernetes杀掉。

重点:

尽管Requests和Limits只能被设置到容器上,但是设置Pod级别的
Requests和Limits能大大提高管理Pod的便利性和灵活性,因此在
Kubernetes中提供了对Pod级别的Requests和Limits的配置。对于CPU和
内存而言,Pod的Requests或Limits是指该Pod中所有容器的Requests或
Limits的总和(对于Pod中没有设置Requests或Limits的容器,该项的值
被当作0或者按照集群配置的默认值来计算)。下面对CPU和内存这两
种计算资源的特点进行说明。

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