1.k8s支持内存和cpu的限制 requests:容器运行需求,最低保障limits:限制,硬限制(资源上限) CPU: 1颗逻辑CPU(1核CPU=4个逻辑CPU) 1物理核=1000个微核(millicores) 1000m=1CPU 内存: 2.Qos类别 Qos类别: 1.Guranteed:(优选级最高) (每个容器)同时设置了CPU和内存的requests和limits,cpu.limits=cpu.requests,memory.limits=memory.request 2.

Prometheus 监控K8S 资源状态对象 官方文档:https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics kube-state-metrics是一个简单的服务,它监听Kubernetes API服务器并生成有关对象状态的指标.它不关注单个Kubernetes组件的运行状况,而是关注内部各种对象的运行状况,例如部署,节点和容器. 采集了k8s中各种资源对象的状态信息: kube-state-metrics kube_daemonset_* kube

资源清单介绍 创建资源的方法  apiserver仅接收JSON格式的资源定义  yaml格式提供配置清单 apiserver可自动把yaml转换成json格式数据 资源清单五个一级字段   1.apiVersion group/version     使用kubectl api-versions来获取   2.kind 资源类别   3.metadata 元数据     name     namespace     labels     annotations  4.spec 期望的状态  5

k8s资源控制器 #控制器类型 ReplicaSet #rs,确保pod副本数,rs已替代rc Deployment #管理rs,升级.回滚.扩容pod DaemonSet #在每个节点运行一个Pod StateFulSet #解决有状态服务,Pod重新调度后PodName和HostName不变 Job/CronJob #批处理任务/定时任务 HPA #按CPU使用率或自定义metrics扩展Pod数量 Horizontal Pod Autoscaling #rs实例 #rs-demo.yaml

简述: 在k8s早期版本中,对资源的监控使用的是heapster的资源监控工具. 但是从 Kubernetes 1.8 开始,Kubernetes 通过 Metrics API 获取资源使用指标,例如容器 CPU 和内存使用情况. 这些度量指标可以由用户直接访问,例如通过使用kubectl top 命令,或者使用集群中的控制器. Metrics API: 通过 Metrics API,您可以获得 node 或 pod 当前的资源使用情况(但是不存储). metres-server比 heapst

1.资源分类 a.workload型资源:service.pod.deployment.ReplicaSet.StatefulSet.Job.Cronjob; b.服务发现及服务均衡资源型资源:Service.Ingress; c.配置与存储型资源:Volume.ConfigMap.Secret.DownwardAPI.CSI(容器存储接口,可以扩展各种第三方的存储卷) d.集群级资源:Namespace.Node.Role.rolebinding.clusterrolebinding; e.元

一.k8s pod 在节点间调度控制 k8s起pod时,会通过调度器scheduler选择某个节点完成调度,选择在某个节点上完成pod创建.当需要在指定pod运行在某个节点上时,可以通过以下几种方式: 1. 在部署pod的yaml中,指定nodeName 指定了nodeName的Pod会直接跳过Scheduler的调度逻辑,直接写入PodList列表,该匹配规则是强制匹配.eg:apiVersion: extensions/v1beta1kind: Deploymentmetadata: nam

在k8s上,可由容器或pod请求或消费的计算资源时指cpu和内存,这也是目前仅有的受支持的两种类型.相比较来说,cpu属于可压缩资源,即资源额度可按需收缩,而内存则是不可压缩型资源,对其执行收缩操作可能会导致某种程度的问题. 目前来说,资源隔离尚且属于容器级别,cpu和内存资源的配置需要在pod中的容器上运行,每种资源均可由request属性定义其请求的确保可用值,即容器运行可能用不到这些额度的资源,但用到的时候必须要确保有如此多的资源可用,而limits属性则用于吸纳子资源可用的最大值,即硬限

REST是representational state transfer的缩写,意为“表征状态转移”,它是一种程序架构风格,基本元素为资源(resource).表征(representation)和行为(action). 资源可以分组为集合(collection),每个集合只包含单一类型的资源,并且各资源间是无序的.资源也可以部署于任何集合,它们称为单体资源.事实上,集合本身也是资源,它可以部署于全局级别,位于api的顶层,也可以包含于某个资源中,表现为“子集合”. k8s系统将一切事物都抽象为

一.常见资源对象 常见的资源对象:(包括但不仅限于) l  Workload: Pod,ReplicaSet,Deployment,StatefulSet,DaemonSet,Job,Cronjob l  服务发现及均衡:Service,Ingress…… l  配置与存储:Volume,CSI(扩展第三方存储的接口) ConfigMap,Secret DownwardAPI l  集群级资源:Namespace,Node,Role,ClusterRole,RoleBinding,Cluster

#k8s常用资源 工作负载:Pod,rs(ReplicasSet),deploy(Deployment),sts(StatefulSet),ds(DaemonSet),Job,Cronjob 服务发现及负载均衡:svc(Service), ing(Ingress) 配置与存储:Volume,pv( persistentvolumes ),pvc,cm(ConfigMap),Secret,DownwardAPI 集群级: ns(Namespace),Node,Role,ClusterRole,Ro

一.前言 在近期的 K8S 开发调试的过程中,总会想知道 Node 或者 Pod 的更多信息.但 $ kubectl top node $ kubectl top pod 中的 top 操作符,需要 metrics 服务的支持. 同理,DashBoard-UI 也需要通过 metrics 获得资源使用状态. 所以,盘他没商量... 二.版本介绍 OS_VERSION = 'Ubuntu-16.04-amd64' DOCKER_VERSION = '18.06.3ce3-0~ubuntu' K8S

本文介绍几种在K8S中限制资源使用的几种方法. 资源类型 在K8S中可以对两类资源进行限制:cpu和内存. CPU的单位有: 正实数,代表分配几颗CPU,可以是小数点,比如0.5代表0.5颗CPU,意思是一 颗CPU的一半时间.2代表两颗CPU. 正整数m,也代表1000m=1,所以500m等价于0.5. 内存的单位: 正整数,直接的数字代表Byte k.K.Ki,Kilobyte m.M.Mi,Megabyte g.G.Gi,Gigabyte t.T.Ti,Terabyte p.P.Pi,Pe

前文我们聊到了使用k8s资源配置清单定义资源的相关话题,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/14132890.html:今天我们来聊下资源标签,标签选择器以及资源注解相关话题: 1.标签和标签选择器 对于pod来讲,我们知道使用pod控制器创建的pod在pod故障以后,重建后的pod它的ip地址和名称是变化的,为了解决pod访问问题,我们特此创建了service,我们访问service的ip地址就可以正常访问到pod:那么问题来了,service

作者 王成,腾讯云研发工程师,Kubernetes contributor,从事数据库产品容器化.资源管控等工作,关注 Kubernetes.Go.云原生领域. 概述 进入 K8s 的世界,会发现有很多的 Controller,它们都是为了完成某类资源(如 pod 是通过 DeploymentController, ReplicaSetController 进行管理)的调谐,目标是保持用户期望的状态. K8s 中有几十种类型的资源,如何能让 K8s 内部以及外部用户方便.高效的获取某类资源的变化

作者 王孝威,FinOps 认证从业者,腾讯云容器服务产品经理,热衷于为客户提供高效的 Kubernetes 使用方式,为客户极致降本增效服务. 余宇飞,FinOps 认证从业者,腾讯云专家工程师,从事云原生可观测性.资源管理.降本增效产品的开发. 资源利用率为何都如此之低? 虽然 Kubernetes 可以有效的提升业务编排能力和资源利用率,但如果没有额外的能力支撑,提升的能力十分有限,根据 TKE 团队之前统计的数据: Kubernetes 降本增效标准指南| 容器化计算资源利用率现象剖析,

Kubernetes 是一个多租户平台,更是一个镜像集群管理工具.一个 Kubernetes 集群中的资源一般是由多个团队共享的,这时候经常要考虑的是如何对这个整体资源进行分配.在 kubernetes 中提供了 Namespace 来讲应用隔离,那么是不是也能将资源的大小跟 Namespace 挂钩进行一起隔离呢?这当然是可以的,Kubernetes 提供了 Resources Quotas 工具,让集群管理员可以创建 ResourcesQuota 对象管理这个集群整体资源的配额,它可以限制某

伸缩(Scale Up/Down)是指在线增加或减少 Pod 的副本数. 1.增加副本 Deployment   nginx-deployment初始是两个副本. [root@k8s-master k8s]# kubectl apply -f nginx.yaml deployment.extensions/nginx-deployment created [root@k8s-master k8s]# kubectl get pod -o wide NAME READY STATUS RESTA

apiVersion: v1 kind: Pod_name metadata name: pod_name #描述Pod的名字 namespace: default #描述Pod所在命名空间,如果不设置,则默认为default labels: label_name: label #设置Pod的label annotations: annotatios_name: values #设置POD注解 # label和annotations区别在于label可以被selector 而annotation

资源类型 缩写 描述 clusters     componentstatuses cs   configmaps cm   daemonsets ds   deployments deploy   endpoints ep   event ev   horizontalpodautoscalers hpa   ingresses ing   jobs     limitranges limits   namespaces ns   networkpolicies     nodes no  

本文来自Rancher Labs 关注我们,第一时间获取技术干货 计算Kubernetes成本的复杂性 采用Kubernetes和基于服务的架构可以为企业带来诸多好处,如团队可以更快地迁移以及应用程序可以更轻松地扩展等.但是这一转变也带来了一些复杂性,比如云成本的可见性.这是由于应用程序及其资源需求常常是动态变化的,并且团队共享核心资源而没有与工作负载挂钩的透明价格.此外,能够充分意识到Kubernetes所带来的优势的企业通常会将资源运行在不同类型的机器上,甚至会运行在多个云提供程序上. 在本