1.驱逐策略 kubelet持续监控主机的资源使用情况,并尽量防止计算资源被耗尽.一旦出现资源紧缺的迹象,kubelet就会主动终止部分pod的运行,以回收资源. 2.驱逐信号 以下是一些kubelet能用来做决策依据的信号,依据这些信号来做驱逐行为. memory : 内存: nodefs: 指node自身的存储,存储daemon的运行日志等,一般指root分区/: imagefs: 指docker daemon用于存储image和容器可写层(writable layer)的磁盘: Evict

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com,源码版本是1.19 又是一个周末,可以愉快的坐下来静静的品味一段源码,这一篇涉及到资源的回收,工作量是很大的,篇幅会比较长,我们可以看到k8s在资源不够时会怎么做的,k8s在回收资源的时候有哪些考虑,我们的pod为什么会无端端的被干掉等等. limit&request 在k8s中,CPU和内存的资源主要是通过这limit&request来进行限制的,在yaml文件中的定义如下:

背景 随着小步快跑.快速迭代的开发模式被越来越多的互联网企业认同和采用,应用的变更.升级频率变得越来越频繁.为了应对不同的升级需求,保证升级过程平稳顺利地进行,诞生了一系列的部署发布模式. 停机发布 - 把老版的应用实例完全停止,再发布新的版本.这种发布模式主要为了解决新老版本互不兼容.无法共存的问题,缺点是一段时间内服务完全不可用. 蓝绿发布 - 在线上同时部署相同数量的新老版本应用实例.待新版本测试通过后,将流量一次性地切到新的服务实例上来.这种发布模式解决了停机发布中存在的服务完全不可用问

现在大部分中小企业或团队都是使用云平台来部署自己的服务,如阿里云,亚马逊云等.一般来说,业务的负载都具备一定的规律,比如每天集中在某几个小时,或呈现时间段周期性波峰.波谷交替的现象,如下图 如果使用ECS来部署服务,则可能大部分时间ECS的资源没有得到充分利用,造成成本浪费,尤其对于像GPU之类成本较高的资源就更加了.这个时候,我们可以考虑使用云集群的混搭模式来节约成本. 业务场景 假设有一个这样的业务场景,包括如下特点及要求: 整个系统包括业务服务与两层视觉服务 各层服务之间调用需做负载均衡

作者 | 莫源 阿里巴巴技术专家 一.需求来源 首先来看一下,整个需求的来源:当把应用迁移到 Kubernetes 之后,要如何去保障应用的健康与稳定呢?其实很简单,可以从两个方面来进行增强: 首先是提高应用的可观测性: 第二是提高应用的可恢复能力. 从可观测性上来讲,可以在三个方面来去做增强: 首先是应用的健康状态上面,可以实时地进行观测: 第二个是可以获取应用的资源使用情况: 第三个是可以拿到应用的实时日志,进行问题的诊断与分析. 当出现了问题之后,首先要做的事情是要降低影响的范围,进行问题

作者 | 张晓宇(衷源)  阿里云容器平台技术专家 关注『阿里巴巴云原生』公众号,回复关键词"1010",可获取本文 PPT. 导读:资源利用率一直是很多平台管理和研发人员关心的话题.本文作者通过阿里巴巴容器平台团队在这一领域的工作实践,整理出了一套资源利用提升的方案,希望能够带给大家带来一些讨论和思考. 引言 不知道大家有没有过这样的经历:当我们拥有了一套 Kubernetes 集群,然后开始部署应用的时候,我们应该给容器分配多少资源呢? 这很难说.由于 Kubernetes 自己的

1.kubelet参数解析:https://blog.csdn.net/qq_34857250/article/details/84995381 2.如何在github中查找k8s代码关键字? 现在我想查找k8s源码中,关于kubelet参数pod-eviction-timeout的默认值是多少 https://github.com/kubernetes/kubernetes 先进入github对应的repository中,再Search关键字 3.计算节点频繁发生OOM,linux中发生oom

在 <k8s云集群混搭模式,可能帮你节省50%以上的服务成本>一文中,介绍了使用k8s + 虚拟节点混合集群的方式,为负载具有时间段波峰.波谷交替规律的业务节约成本,提高服务伸缩效率的部署方案.本文对该方案的具体落地步骤与基本运行维护进行分享,为有此需求者提供参考. 部署要求 应能24小时不间断提供服务 在业务高峰期到来前能自动扩展指定数量的容器(提前对业务负载进行评估与压测,确定容器数) 在业务高峰期过后能自动收缩到指定数量的容器 能根据服务负载情况自动弹性伸缩,避免业务突发情况下服务能力跟

Docker+K8s基础篇(二) docker的资源控制 A:docker的资源限制 Kubernetes的基础篇 A:DevOps的介绍 B:Kubernetes的架构概述 C:Kubernetes的集群安装 Kubernetes的简单应用 A:Kubernetes命令的介绍和使用 B:Kubernetes的增删改查: C:service资源的增删改查: D:pods资源的滚动部署,升级,回滚: ♣一:docker的资源控制 A:docker的资源限制 在之前我们提到过容器有6大基本功能组成,

k8s 应用优先级,驱逐,波动,动态资源调整 应用优先级 Requests 和 Limits 的配置除了表明资源情况和限制资源使用之外,还有一个隐藏的作用:它决定了 Pod 的 QoS 等级. 上一节我们提到了一个细节:如果 Pod 没有配置 Limits ,那么它可以使用节点上任意多的可用资源.这类 Pod 能灵活使用资源,但这也导致它不稳定且危险,对于这类 Pod 我们一定要在它占用过多资源导致节点资源紧张时处理掉.优先处理这类 Pod,而不是处理资源使用处于自己请求范围内的 Pod 是非常

改天学习一下. https://www.cnblogs.com/alisystemsoftware/p/11570806.html   当 K8s 集群达到万级规模,阿里巴巴如何解决系统各组件性能问题?   作者 | 阿里云容器平台高级技术专家 曾凡松(逐灵) 本文主要介绍阿里巴巴在大规模生产环境中落地 Kubernetes 的过程中,在集群规模上遇到的典型问题以及对应的解决方案,内容包含对 etcd.kube-apiserver.kube-controller 的若干性能及稳定性增强,这些关键

Istio利用k8s的探针对service进行流量健康检查,有两种探针可供选择,分别是liveness和readiness: liveness探针用来侦测什么时候需要重启容器.比如说当liveness探针捕获到程序运行时出现的一个死锁,这种情况下重启容器可以让程序更容易可用. readiness探针用来使容器准备好接收流量.当所有容器都ready时被视为pod此时ready.比如说用这种信号来控制一个后端服务,当pod没有到ready状态时,服务会从负载均衡被移除. 使用场景: liveness

目录 容器的资源需求和资源限制 QoS Classes分类 Guaranteed Burstable Best-Effort kubernetes之node资源紧缺时pod驱逐机制 Qos Class优先级排名 可压缩资源与不可压缩资源 存储资源不足 举例 内存资源不足 举例 Node OOM (Out Of Memory) 总结 容器的资源需求和资源限制 requests:资源需求,最低保障, 保证被调度的节点上至少有的资源配额 limits:资源限额,硬限制, 容器可以分配到的最大资源配额

目录 k8s调度器Scheduler Scheduler工作原理 请求及Scheduler调度步骤: k8s的调用工作方式 常用预选策略 常用优先函数 节点亲和性调度 节点硬亲和性 节点软亲和性 Pod资源亲和调度 Pod硬亲和调度 Pod软亲和调度 Pod反亲和调度 污点和容忍度 定义污点和容忍度 effect定义排斥等级: 在Pod上定义容忍度时: 管理节点的污点 k8s调度器Scheduler Scheduler工作原理 请求及Scheduler调度步骤: 节点预选(Predicate):

k8s部分名词解释 NameSpace:命名空间 Namespace是对一组资源和对象的抽象集合,比如可以用来将系统内部的对象划分为不同的项目组或用户组.常见的pods, services, replication controllers和deployments等都是属于某一个namespace的(默认是default),而node, persistentVolumes等则不属于任何namespace. Namespace常用来隔离不同的用户,比如Kubernetes自带的服务一般运行在kube

重新部署一套K8S集群时,由于K8S需要扁平化的网络,所以当执行下面的 root@master ~]# kubectl apply -f kube-flannel.yml 会开始下载镜像,然后去启动,结果等了几分钟,一直没有好 [root@k8s-master ~]# kubectl get pod -n kube-system NAME READY STATUS RESTARTS AGE coredns-58cc8c89f4-9gn5g 0/1 Pending 0 27m coredns-58

pods ,  k8s 的核心, 所有的的操作都是围绕 pod , pod 可以认为是多个容器的捆绑.pod 里的容器里共享 cpu 网络  存储.                             , pod 可以设置环境变量, 可以在容器启动前, 关闭后等执行钩子(函数,命令),                              , pod 可以检查容器健康性,  一个 node 里可以有多个同样的 pod labels   是许许多多的 key-value ,  可以用key

安装环境 系统要求 CPU: 2个核心 内存: 2GB 显卡:NVIDIA系列 安装docker apt install docker.io 安装k8s 添加软件源 方便起见,将Ubuntu的软件管理中的下载地址修改为阿里云. 在/etc/apt/source.list添加k8s的软件源 deb https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt kubernetes-xenial main 更新apt update 问题: NO_PUBKEY NO_PUBKEY

作者: 曾凡松 阿里云云原生应用平台高级技术专家 张振 阿里云云原生应用平台高级技术专家 导读:本文描述了阿里巴巴在容器管理领域的技术演进历程,解读了为什么 K8s 最终能够大获成功的原因,以及到今年 双11 阿里巴巴内部的 K8s 应用情况.内容着重描述了阿里巴巴基于 K8s 的云原生改造实践过程的三大能力升级,在对应能力升级过程中沉淀的技术解决方案,以及通过这些能力升级所取得的业务价值. 从 2015 年 Google 牵头成立 CNCF 以来,云原生技术开始进入公众的视线并取得快速的发展,

为什么 K8s 在阿里能成功?| 问底中国 IT 技术演进   作者:曾凡松 阿里云云原生应用平台高级技术专家张振 阿里云云原生应用平台高级技术专家 导读:本文描述了阿里巴巴在容器管理领域的技术演进历程,解读了为什么 K8s 最终能够大获成功的原因,以及到今年 双11 阿里巴巴内部的 K8s 应用情况.内容着重描述了阿里巴巴基于 K8s 的云原生改造实践过程的三大能力升级,在对应能力升级过程中沉淀的技术解决方案,以及通过这些能力升级所取得的业务价值. 从 2015 年 Google 牵头成立 C

Kubernetes的故障排查一直困扰众多运维团队或DevOps,除了Kubernetes本身的复杂性之外,还有Kubernetes的工作负载是动态的原因.本文将介绍1个工具可以帮助你可视化K8S的网络和流量,以提升你的故障排查效率. 本文来自Rancher Labs 作为领先的多集群Kubernetes管理平台,Rancher使运维团队可以部署.管理和保护企业的Kubernetes集群.Rancher还为用户提供了一系列容器网络接口(CNI)选项可供选择,包括开源项目Calico(https: