超出容器的内存限制 只要节点有足够的内存资源,那容器就可以使用超过其申请的内存,但是不允许容器使用超过其限制的 资源.如果容器分配了超过限制的内存,这个容器将会被优先结束.如果容器持续使用超过限制的内存, 这个容器就会被终结.如果一个结束的容器允许重启,kubelet就会重启他,但是会出现其他类型的运行错误. 本实验,我们创建一个Pod尝试分配超过其限制的内存,下面的这个Pod的配置文档,它申请50M的内存, 内存限制设置为100M. memory-request-limit-2.yaml ap

关键词:k8s.jvm.高可用 1.背景 最近有运维反馈某个微服务频繁重启,客户映像特别不好,需要我们尽快看一下. 听他说完我立马到监控平台去看这个服务的运行情况,确实重启了很多次.对于技术人员来说,这既是压力也是动力,大多数时候我们都是沉浸在单调的业务开发中,对自我的提升有限,久而久之可能会陷入一种舒适区,遇到这种救火案例一时间会有点无所适从,但是没关系,毕竟...... "我只是收了火,但没有熄炉",借用电影中的一句话表达一下此时的心情. 2.初看日志 我当即就看这个服务的运行日志

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

爬虫和转载请注明原文地址:博客园蜗牛 http://www.cnblogs.com/tdws/p/5727633.html Redis所需内存 超过可用内存怎么办 Redis修改数据多线程并发—Redis并发锁 windows下redis基础操作与主从复制 从而 数据备份和读写分离 Redis两种持久化方式(RDB&AOF) 我们知道,redis设置配置文件的maxmemory参数,可以控制其最大可用内存大小(字节). 那么当所需内存,超过maxmemory怎么办? 这个时候就该配置文件中的ma

[k8s]k8s pod的4种网络模式最佳实战(externalIPs )       hostPort相当于docker run -p 8081:8080,不用创建svc,因此端口只在容器运行的vm上监听 缺点: 没法多pod负载 $ cat pod-hostport.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: webapp labels: app: webapp spec: containers: - name: webapp image: t

请查看官方的说明 kubectl cp --help 官方说使用cp , pod里需要有tar命令 从k8s pod 中 拷贝 文件到本地 这是我使用的命令 kubectl exec redis-6c98cb5b5f-nxb59 -- tar cPf - /data/dump_redis.rdb | sudo tar xf - -C . 出现这个报错,tar: Removing leading /' from member names` 可以忽略 会在当前目录产生 data/dump_redis

我们知道,当访问量或资源需求过高时,使用:kubectl scale命令可以实现对pod的快速伸缩功能 但是我们平时工作中我们并不能提前预知访问量有多少,资源需求多少. 这就很麻烦了,总不能为了需求总是把pod设置为最多状态,这样太浪费资源:也不能当请求量上来以后再去伸缩pod,这样会有好多请求不成功. k8s既然是云原生时代的产品,当然得有智能,自动这些特性. 所以现在引入一个新的概念: HPA(Horizontal Pod Autoscaler ) pod的自动水平伸缩 有了HPA,我们就不

一.Pod故障状态基本有几种Pod状态 处于PendingPod状态 处于WaitingPod状态 处于ContainerCreatingPod状态 ImagePullBackOffPod状态 CrashLoopBackOffPod状态 ErrorPod状态 TerminatingPod状态 Unk

redis使用量超过了maxmemory,这时无法增加最大内存,redis 实例没有可用内存,导致命令都会执行失败 (error) OOM command not allowed when used memory > 'maxmemory'. 解决办法: flushdb /or 重启redis

环境概况 自建k8s集群,主机操作系统ubuntu16.04,k8s版本v1.14, 集群网络方案calico-3.3.6. worker节点数50+,均为GPU物理服务器,服务器类型异构,如Nvidia P4/T4/V100等. 异常现象 故障起因是k8s集群新增加了一台worker节点机器server-n1,该机器上带有8张网卡eth0~eth7, 其中eth0~eth3没有配置ip地址,eth4~eth7配置了ip地址,默认使用eth4网卡. 调度到server-n1节点上的pod,无法访

今早收到一条短信,具体报警信息如下: [UMP JVM监控内存报警]应用名:发券worker(jdos_couponwkr);KEY[coupon.send.worker.jvm],主机名:[host-10-183-72-114],实例[11909223645]的堆内存使用率连续3次超过设定阀值[90.0%].报警级别:[Warning],报警时间:[2019-07-17 07:36:12]. 说是有一台机器的堆内存使用超过阈值90%.这条短信虽然言简意赅,但是背后隐藏的技术细节,我这里来陈述一

在生产环境下,在面临服务需要扩容的场景时,可以使用Deployment/RC的Scale机制来实现.Kubernetes支持对Pod的手动扩容和自动扩容. 手动扩容缩容 通过执行扩容命令,对某个deployment直接进行扩容: # kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=4 当要缩容,减少副本数量即可: # kubectl scale deployment nginx-deployment --replicas=2 自动扩容缩容

#Pod生命周期,健康检查 pod创建过程 Init容器 就绪探测 存活探测 生命周期钩子 #Pod创建过程 master节点:kubectl -> kube-api -> kubenlet -> CRI容器环境初始化 Node节点: pause容器(网络和数据卷) -> Init容器(若有) -> 主容器(start,容器探针,top) #Init容器 Init容器用来阻塞或延迟应用容器的启动,直到满足决条件,成功退出 在所有的 Init 容器没有成功之前,Pod不会变成

注意步骤: 一般删除步骤为:先删pod再删pvc最后删pv 但是遇到pv始终处于“Terminating”状态,而且delete不掉 pod一直删不掉 [root@hadoop01 nacos-k8s]# kubectl get pod NAME READY STATUS RESTARTS AGE busybox-deployment-8588b74c4b-4rc24 / Terminating 45h metrics-app-v1-5cdbf6d7f4-8pqxj / Running 24d

在Kubernetes中有一个最复杂的调度器可以处理pod的分配策略.基于在pod规范中所提及的资源需求,Kubernetes调度器会自动选择最合适的节点来运行pod. 但在许多实际场景下,我们必须干预调度过程才能在pod和一个节点或两个特定pod之间进行匹配.因此,Kubernetes中有一种十分强大的机制来管理及控制pod的分配逻辑. 那么,本文将探索影响Kubernetes中默认调度决定的关键特性. 节点亲和性/反亲和性 Kubernetes一向以来都是依赖label和selector来对

一.问题所在 在K8S里启动一个容器,该容器的设置的时区是UTC0,但是对于很多客户而言,其主机环境并不在UTC0.例如中国客户在UTC8.如果不把容器的时区和主机主机设置为一致,则在查找日志等时候将非常不方便,也容易造成误解. 二.解决方法 1.挂载服务器的时区 [root@k8s-m ~]# cat demo-pod.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: nginx-pod namespace: default labels: app:

k8s系列文章: 什么是K8S K8S configmap介绍 Pod是k8s中最小的调度单元,包含了一个"根容器"和其它用户业务容器. 如果你使用过k8s的话,当然会了解pod的基本使用,但是为了更好的应用,你需要深入了解pod的配置.调度.升级和扩缩容等.本文将会更进一步的介绍pod. 基础 为什么需要pod? pod包含一个或多个相对紧密耦合的容器,处于同一个pod中的容器共享同样的存储空间.IP地址和Port端口. 为什么k8s要设计出Pod这个概念并作为最小调度单元呢? 直接

今天我们来玩一下混沌工程的开源工具chaostoolkit . 它的目标是提供一个免费,开放,社区驱动的工具集以及api. 官方源码链接:https://github.com/chaostoolkit/chaostoolkit 要想了解这个工具就必须知道混沌工程原则中提到的要点.如下所示: 记往这里提到的第一个要点,建立稳态假设. 在运行这个工具之前,我们先来看一下它的架构. 简单来解释一下,就是ChaosToolkit通过Drivers来操作你的被测系统. 它的功能点包括如下部分: 下面我们把

背景 某项目采用微服务架构,dubbo 框架,K8s 方式部署. 其中 HTTP 协议由网关应用统一处理,大部分应用仅提供 dubbo 协议. 目标 应用某个实例(pod)状态异常时,尝试自动重启恢复. 解决 K8s 提供了3种存活探针(livenessProbe),以实现 pod 状态异常时重启. HTTPGetAction 首先排除了,因为上文我们说了,HTTP 访问由网关统一处理,应用本身没有 HTTP 协议. 然后是 TCPSocketAction,该探针仅能确认 dubbo 端口是否为

一次迁移中出现的问题,因为要搬迁机房,集群中的节点服务器分布在两个机房,通过专线打通了,现在需要整体都迁移到其中一个机房,所以pod要进行迁移,机器资源也比较紧张,在迁移中zookeeper迁移出现问题. //master上查看zk pod情况 [root@master-web-38 ~]# kub

Pod K8S里能够运行的最小逻辑单元,1个Pod可以运行多个容器 Pod 控制器 Pod控制器是Pod启动的一种模版,用来保证在K8S中启动的Pod始终按照人们的预期运行(副本数,生命周期.健康状态检查...) K8S中常用的Pod控制器: Deployment