限制运行内存 https://kubernetes.io/docs/tasks/configure-pod-container/assign-memory-resource/ 先看一个pod的yaml文件(官方提供) apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: memory-demo namespace: mem-example spec: containers: - name: memory-demo-ctr image: polinux/stress r

CentOS7中KVM虚拟机内存.CPU调整 1. 调小虚拟机内存 调小虚拟机内存可以动态实现,不用关机 1.1 查看当前内存大小 [root@kvm01 ~]# virsh dominfo vm1-clone | grep memory Max memory: KiB Used memory: KiB 1.2 设置虚拟机内存大小为512MB [root@kvm01 ~]# virsh setmem vm1-clone 1.3 再次查看当前内存大小 [root@kvm01 ~]# virsh d

CentOS7.6中 KVM虚拟机内存.CPU调整 一.调小虚拟机内存 调小虚拟机内存可以动态实现,不用关机 1.查看当前内存大小 [root@heyong kvm]# virsh dominfo test Id: 7 名称: test UUID: 8f2bb4b7-c7ed-31aa-3676-9fb04923163d OS 类型: hvm 状态: running CPU: 4 CPU 时间: 3985.0s 最大内存: 12024832 KiB 使用的内存: 12024000 KiB 持久:

前言 在 Kubernetes 中,Pod 使用的资源最重要的是 CPU.内存和磁盘 IO,这些资源可以被分为可压缩资源(CPU)和不可压缩资源(内存,磁盘 IO).可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐,因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时,系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用.而对于不可压缩资源来说,如果资源不足,也就无法继续申请资源(内存用完就是用完了),此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod,以保证该节点上有充足的资源. 当不可压缩资源不足时

转自:https://blog.csdn.net/yan234280533/article/details/72567261 Pod是Kubernetes中最基本的部署调度单元,可以包含container,逻辑上表示某种应用的一个实例.例如一个web站点应用由前端.后端及数据库构建而成,这三个组件将运行在各自的容器中,那么我们可以创建包含三个container的pod.本文将对Kubernetes的基本处理流程做一个简单的分析. Pod的创建(单独创建,或者通过deployment创建和管理多个

本文介绍 Pod 中容器健康检查相关的内容.配置方法以及实验测试,实验环境为 Kubernetes 1.11,搭建方法参考kubeadm安装kubernetes V1.11.1 集群 0. 什么是 Container Probes 我们先来看一下Kubernetes的架构图,每个Node节点上都有 kubelet ,Container Probe 也就是容器的健康检查是由 kubelet 定期执行的. Kubelet通过调用Pod中容器的Handler来执行检查的动作,Handler有三种类型.

目录 1.何为健康检查 2.探针分类 2.1.LivenessProbe探针(存活性探测) 2.2.ReadinessProbe探针(就绪型探测) 3.探针实现方法 3.1.Container Exec 3.2.HTTP Check 3.3.TCP Socket Check 4.探测行为参数 1.何为健康检查 Kubernetes架构中,每个节点都会有kubelet,容器健康检查(Container Probe)的任务就是由Kubelet定期执行的. Kubelet会通过调用Pod中容器的Han

目录 Windows系统中CMD wmic查看硬盘.内存.CPU.BIOS.网卡等信息. 查看内存相关 查看内存主板数量(两条命令均可) 查看物理内存 查看逻辑内存 查看缓存 查看虚拟内存 查看网络相关 查看网卡 查看网络协议 查看CPU 查看硬盘相关 查看磁盘剩余空间 查看硬盘品牌及大小 查看磁盘数量 查看BIOS主板信息 最后再分享一个Windows检测硬件信息的脚本' Windows系统中CMD wmic查看硬盘.内存.CPU.BIOS.网卡等信息. $\color{#FF3030}{此篇

容器中持久化的文件生命周期是短暂的,如果容器中程序崩溃宕机,kubelet 就会重新启动,容器中的文件将会丢失,所以对于有状态的应用容器中持久化存储是至关重要的一个环节:另外很多时候一个 Pod 中可能包含多个 Docker 镜像,在 Pod 内数据也需要相互共享,Kubernetes  中 Pod 也可以增加副本数量,遇到故障时 Pod 可以转移到其它节点,为了浮动节点都能够访问统一的持久化存储以及容器间共享数据,Kubernetes 中定义了 Volume 来解决这些问题 ,从本质上讲,Vo

时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co

Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Container是YARN里面资源分配的基本单位,具有一定的内存以及CPU资源. 在YARN集群中,平衡内存.CPU.磁盘的资源的很重要的,根据经验,每两个container使用一块磁盘以及一个CPU核的时候可以使集群的资源得到一个比较好的利用. 内存配置

docker对CPU的使用 docker对于CPU的可配置的主要几个参数如下: --cpu-shares CPU shares (relative weight) --cpu-period Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) period --cpu-quota Limit CPU CFS (Completely Fair Scheduler) quota --cpuset-cpus CPUs in which to allow execution

Kubernetes方式 top命令查看所有pod,nodes中内存,CPU使用情况 查看pod root @ master ➜ ~ kubectl top pod -n irm-server NAME CPU(cores) MEMORY(bytes) test-ecd-server-56b77d9fbb-zfctt 1m 1529Mi test-flow-server-b477756f-2s5bc 1m 3006Mi test-huishi-api-86dcfdb7c5-jtcpt 0m 18

一.资源清单 1,定义: 在k8s中一般使用yaml格式的文件来创建符合我们预期的资源,这样的yaml被称为资源清单. 使用资源清单创建Pod: kubectl apply -f nginx.yaml 定义nginx.yaml内容为: apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: my-pod #自定义的名称只能用小写字母使用 - 连接,驼峰 或者 _ 连接会报错 labels: app: nginx-app version: v1 spec: contain

从本文开始,将正式开始Kubernetes的核心内容学习.首先要了解的是Pod,总共大约分为六篇左右,本篇是第一篇,相信学完之后,我们会对Pod有一个整体的理解. 本文内容: 1.什么是Pod 2.Pod的特性 一.什么是Pod Pod是Kubernetes中最基本的调度.管理单元,其他的Kubernetes对象比如各种controller.svc,都是对Pod的动态管理和使用.可以说,Pod是Kubernetes中最核心的定义,没有之一. Kubernetes规定,每个Pod必须运行在一个No

原文:https://www.mirantis.com/blog/multi-container-pods-and-container-communication-in-kubernetes/Pavel Chekin - August 28, 2017 容器(Container)常被用来解决比如微服务的单个问题,但在实际场景中,问题的解决往往需要多容器方案.本文会讨论将多个容器整合进单个Kubernetes Pod 中,以及Pod中的容器之间是如何通信的. 1. 关于Kubernetes Pod

在yarn中的application详情页面 http://resourcemanager/cluster/app/$applicationId 或者通过application命令 yarn application -status $applicationId 只能看到应用启动以来占用的资源*时间统计,比如: Aggregate Resource Allocation : 3962853 MB-seconds, 1466 vcore-seconds 到处都找不到这个应用当前实时的资源占用情况,比

背景 环境:openshift3.11 开发反映部署在容器中的java应用内存持续增长,只升不降,具体为: java应用部署在容器中,配置的jvm参数为-Xms1024m -Xmx1024m,容器memory request为1G, memory limit为4G,通过openshift的Pod metrics监控发现,应用消耗内存达到99%(只剩下3M),但是Pod处于Running状态,没有发生OOM,Pod容器java进程正常接收出了请求.增加容器memory limit至8G,内存依然消

1.背景 在实际生产中我们为了保证系统能稳定运行,我们经常要查看当前的CPU和系统使用情况 建议使用top,简单丰富,快捷 2.使用free查看内存使用情况 3.使用 top查看内存.cpu内存占比 输入:top 然后按回车如下 重要解释: 第三行(Cpus): 0.6% us 用户空间占用CPU百分比 0.1% sy 内核空间占用CPU百分比 0.0% ni 用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比 99.3% id 空闲CPU百分比 0.0% wa 等待输入输出的CPU时间百分比 0

Kubernetes中强制删除Pod.namespace 解决方法 可使用kubectl中的强制删除命令 # 删除POD kubectl delete pod PODNAME --force --grace-period=0 # 删除NAMESPACE kubectl delete namespace NAMESPACENAME --force --grace-period=0 若以上方法无法删除,可使用第二种方法,直接从ETCD中删除源数据 # 删除default namespace下的pod

介绍 pod P53 pod 是 Kubernetes 中最为重要的核心概念,而其他对象仅仅用于 pod 管理. pod 暴露或被 pod 使用. pod 是一组并置的容器,代表了 Kubernetes 中的基本构建模块. P53 当一个 pod 包含多个容器时,这些容器总是运行于同一个工作节点上--一个 pod 绝不会跨越多个工作节点. P54 为何需要 pod P54 为何多个容器比单个容器中包含多个进程要好 P54 假设一个由多个进程组成的应用程序,无论是通过 IPC (进程间通信)还是本