为每个容器配置值：HPA 根据观察到的pod的CPU利用率值（来自单个pod的资源请求的百分比）做出扩展决策。如果你没有包含某些容器的值，则计算将不准确并可能导致出现糟糕的扩展决策。...Pod垂直自动扩缩 (VPA) Vertical Pod Autoscaler(VPA)，即垂直 Pod 自动扩缩容，它根据容器资源使用率自动设置 CPU 和 内存 的requests，从而允许在节点上进行适当的调度...你可能会浪费CPU或内存资源并限制运行它们的节点。将工作负载分布到多个应用程序实例有时候也是很棘手的，这就是 Vertical Pod Autoscaler 的帮助所在。 VPA 是如何工作的？...这将为你提供推荐的CPU和内存请求，也是以后调整的重要基础。 如果工作负载经常出现高使用率和低使用率的峰值，则 VPA 可能会过于激进，因为它可能会不断地一遍又一遍地替换pod。...Cluster Autoscaler(CA) Cluster Autoscaler 在K8S集群中，通过增加/删除其中的Node，达到集群扩缩容的目的。
该服务的工作量从上午9点左右稳步增加，直到中午之后达到峰值。...这是一个标记，表示如果服务没有扩展，pod将达到100% CPU利用率的时间。我们假设您不希望pod的CPU使用率达到这个级别，因为您在这个级别上观察到大量的节流—这会导致严重的降级和故障。...工作负载在一段时间内保持较低的水平，CPU使用率< 20% 然后突然出现高峰，CPU使用率>在短短几秒内达到80% 预期是，当CPU使用率超过80%时，HPA应该启动一个新的pod来处理增加的工作负载...30秒)提供聚合指标，在这30秒间隔内的聚合平均CPU利用率为21%——远低于80%的目标 由于这些原因，即使在一个pod中出现了工作负载峰值，导致该pod上的> CPU使用量达到80%，HPA也不会通过扩展更多副本来做出响应...长时间的延迟可能会导致这样一种情况:容器已经准备好了，但检查正在等待延迟失效，然后再运行检查。这里的挑战是估计初始化过程的持续时间。
节点资源不足导致实例被驱逐 k8s 中产生 Evicted 状态Pod主要是因为节点资源不足，实例主动被驱逐导致的，kubelet eviction_manager 模块会定期检查节点内存使用率、inode...使用率、磁盘使用率、pid 等资源，根据 kubelet 的配置当使用率达到一定阈值后会先回收可以回收的资源，若回收后资源使用率依然超过阈值则进行驱逐实例操作。...kubelet 驱逐Pod时与资源处理相关的已知问题 1、kubelet 不会实时感知到节点内存数据的变化 kubelet 定期通过 cadvisor 接口采集节点内存使用数据，当节点短时间内内存使用率突增...，当 memcg 使用率达到配置的阈值后会主动通知 kubelet，kubelet 通过 epoll 机制来接收通知。...的数据，在某些场景下会因 page cache 过高导致内存使用率超过阈值会造成实例被驱逐，由于在内存紧张时 inactive_file 会被内核首先回收，但在内存不足时，active_file 也会被内核进行回收
节点资源不足导致实例被驱逐 k8s 中产生 Evicted 状态实例主要是因为节点资源不足实例主动被驱逐导致的，kubelet eviction_manager 模块会定期检查节点内存使用率、inode...使用率、磁盘使用率、pid 等资源，根据 kubelet 的配置当使用率达到一定阈值后会先回收可以回收的资源，若回收后资源使用率依然超过阈值则进行驱逐实例操作。...，当 memcg 使用率达到配置的阈值后会主动通知 kubelet，kubelet 通过 epoll 机制来接收通知。...的数据，在某些场景下会因 page cache 过高导致内存使用率超过阈值会造成实例被驱逐， 由于在内存紧张时 inactive_file 会被内核首先回收，但在内存不足时，active_file 也会被内核进行回收...(default 12500) 该参数配置的是保留的异常实例数，默认值为 12500，但 podgc controller 回收 pod 时使用强杀模式不支持实例的优雅退出，因此暂不考虑使用。
实际上，如果所有容器使用的内存都比请求的多，它可能会耗尽节点中的内存。这通常会导致一些 pod 被杀死以释放一些内存。...0.8 Kubernetes CPU 节流 CPU 节流 是一种行为，当进程即将达到某些资源限制时，进程会变慢。...与内存不同，Kubernetes 不会因为节流而杀死 Pod。...做好被驱逐的准备 通过设置非常低的请求，您可能认为这会为您的进程授予最少的 CPU 或内存。但是kubelet会首先驱逐那些使用率高于请求的 Pod，因此您将它们标记为第一个被杀死！...主动监控您的 CPU 使用率并了解您在容器和命名空间中的实际限制。 总结 这是 CPU 和内存的 Kubernetes 资源管理备忘单。
请注意，在 Kubernetes 中，进程可以达到以下任何限制： 在容器上设置的 Kubernetes Limit。...实际上，如果所有容器使用的内存都比请求的多，它可能会耗尽节点中的内存。这通常会导致一些 pod 被杀死以释放一些内存。...0.8 3 k8s cpu 节流 CPU 节流 是一种行为，当进程即将达到某些资源限制时，进程会变慢。...与内存不同，Kubernetes 不会因为节流而杀死 Pod。...但是kubelet会首先驱逐那些使用率高于请求的 Pod，因此您将它们标记为第一个被杀死！
众所周知,Kubernetes QOS 分为三个级别 Guaranteed：Pod 里的每个容器都必须有内存/CPU 限制和请求，而且值必须相等。...Burstable：Pod 里至少有一个容器有内存或者 CPU 请求且不满足 Guarantee 等级的要求，即内存/CPU 的值设置的不同。...如果您的应用开始达到 CPU 限制，Kubernetes 就会开始限制您的容器。这意味着 CPU 将受到人为限制，使您的应用程序性能可能更差！ 1. 为什么会这样呢？...看到之后，我们可能会认为我们有足够的 CPU 让服务在它节流之前运行，对吧？. 现在看看这个： 即使 CPU 使用率低于 CPU 限制，您也会注意到发生了 CPU 限制。...最大 CPU 使用率甚至没有接近 CPU 限制。 限制就意味着服务性能下降和延迟增高。 4. 什么原因导致的呢？
当Kubernetes 集群中运行的应用程序使用比应有的更多资源（例如 CPU、内存或存储）时，可能会导致性能问题和系统崩溃。...在 Kubernetes 中手动分配资源的复杂过程很容易导致错误。 为了克服这些挑战，开发人员需要采取积极主动的策略。...另一方面， HPA 会根据 pod 的资源使用情况自动调整 pod 的副本数量。 例如，在电子商务平台上的限时抢购期间，流量峰值可能是不可预测的。...例如，如果您的电子商务平台正在进行黑色星期五促销并且销售额有所增加，那么监控工具可以立即向您发出订单处理服务 CPU 使用率峰值的警报（假设发生了峰值）。...例如，如果您注意到您的电子商务平台在购物高峰时段响应时间很慢，则使用 Perf 等分析工具，您可以找到产品目录服务中的哪个数据库查询导致 CPU 使用率过高。
业务背景 当企业达到一定规模时，完全依赖于公有云基础设施，IT 成本会很高。 采购物理机器的成本可以摊薄到未来 3~5 年，之后机器并不会报废，而是会继续超期服役。...) 当使用率超过阈值时，HPA 会增加 Pod 副本数量。...这里有两个问题需要思考 一个 Pod 可能有多个容器，一个容器使用率 90%，一个容器使用率 10% 在 Kubernetes v1.27 中有一个 Beta 特性 ContainerResource，...多个 Pod 的资源消耗不一样，一个 Pod 使用率 90%，一个 Pod 使用率 10% 从研发侧，在开发应用时，就应该考虑多副本的均衡性，避免出现单个副本任务过重的情况。...如果不升级内核，99 百分位 CPU 限流核数会很高，需要适当调整。 Memory 内存超了会被内核 OOM，你会发现内存的监控值始终不会超过 Limit。
本篇文章是「DevOps云学堂」与你共同进步的第 65篇 管理 Kubernetes Pod 中运行的 Java 进程的内存使用情况比人们想象的更具挑战性。...尽管在 pod 和 JVM 级别都定义了内存设置，但 pod 的总内存使用量波动导致频繁重启。...为什么进程内存使用率仍然接近100%，几乎达到Pod内存限制？ 分析 为什么Java总内存使用量远低于系统内存使用量？...因此，从容器/Pod 的角度来看，WSS/RSS 使用率显得很高，而在 JVM 内，堆内存和非堆内存使用率仍然很低。...相反，JVM 会从操作系统中预先分配和保留内存，而不会轻易释放它。OpenJDK规范解释道： G1 仅在 Full GC 或并发周期期间从 Java 堆返回内存。
要支持优雅退出比较麻烦的话，用 preStop 实现优雅退出是一个非常好的方式 preStop 的定义位置：https://github.com/kubernetes/api/blob/master/core...Pods 的平均值，不是峰值。...因为 CPU 通常能很好的反映服务的负载情况 但是有些服务会存在其他影响 CPU 使用率的因素，导致使用 CPU 扩缩容变得不那么可靠，比如： 有些 Java 服务堆内存设得很大，GC pause 也设得比较长...，因此内存 GC 会造成 CPU 间歇性飙升，CPU 监控会有大量的尖峰。...# 去掉 net_raw 会导致 tcpdump 无法使用，无法进行容器内抓包。
上价值从虚拟机到 Kubernetes 转变的收益更高效的利用系统资源：虚拟化本身大概占用10%的宿主机资源消耗，在集群规模足够大的时候，这是一块非常大的资源浪费。...支持弹性伸缩：可根据容器的内存、CPU使用率，调用QPS等，进行自动的扩缩容。2....容器的内存使用情况，可以参考内存使用率指标，数据来源于/sys/fs/cgroup/memory/kubepods/xxx/xxx，当使用率达到100%时，会发生OOM2) 流量洪峰时，容器比虚拟RT长...CPU节流是一种资源调度的现象，当一个进程或任务需要的CPU资源超过了其分配的CPU配额时，操作系统或虚拟化管理程序会限制其对CPU的使用，从而导致其性能下降。...Pod 使用的 CPU 超过了 limit，会直接被限流。
例如，如果您有一个请求 10GB 内存的 pod，则其实际使用量的 90% 应该是 6GB-8GB。如果它的使用率低于 6GB，您将无法充分利用您的内存并浪费金钱。...了解强制执行 CPU 和内存限制的方式非常重要，这样您才能了解跨过它们的工作负载的影响：当容器达到 CPU 限制时，它将受到限制，这意味着它从操作系统获得的 CPU 周期少于它可能有并且最终导致执行时间变慢...Crashlooping pod 通常会导致服务不可用。 如何解决呢？监控资源限制的方式类似于我们监控 CPU/内存请求的方式。您的目标应该是在第 90 个百分位的限制中达到 80% 的实际使用量。...常见的用例是根据部署中 pod 的平均 CPU 使用率与 CPU 请求相比自动扩展。 当部署的副本数量达到 HPA 中定义的最大值时，您可能会遇到需要更多 pod 但 HPA 无法扩展的情况。...这里有 2 个例子可以更清楚地说明： 如果扩展功能使用 CPU 使用率，则现有 pod 的 CPU 使用率将增加到达到极限并受到限制的程度。这最终会导致系统的吞吐量降低。
缺点是，需要人工来完成这项工作，而且当设置会导致成本或可靠性问题时，这往往会成为一种响应式的扩展策略，而不是一种主动的方式，即根据实际使用情况垂直扩缩容器，以确保以尽可能低的成本实现一致的性能。...术语 Pod，借用自 Kubernetes，在下文中它将用于描述在单个主机上运行的存储工作负载的容器集合。...原因是存储集群内的职责可能会随着时间的推移而变化，因此必须为所有 Pod 分配足够的资源，以便它们能够成为集群中最繁忙的 Pod。 图 4：计算给定存储集群的峰值 CPU 利用率所涉及的步骤。...该算法的步骤如下： 从同一存储集群所有 Pod 的原始 CPU 利用率信号开始。使用两周的窗口与优步系统负载变化的时间尺度相匹配，因为我们以每周模式为主，峰值负载发生在周五和周六晚上。...我们已经尝试了从 4 小时到 24 小时的不同采样窗口。使用 8 小时似乎可以提供良好的信噪比，可以避免过度索引异常值，但也不会错过重要的峰值。 将每个 Pod 信号压缩为集群信号。
如果节点的标签不正确或调度策略不当，可能会导致某些节点上的Pod过多，而其他节点则处于空闲状态。2....节点资源限制如果节点的资源限制不足，可能会导致一些节点上的Pod过载，而其他节点则没有得到充分利用。3....Pod资源请求和限制如果Pod的资源请求和限制不正确，可能会导致某些节点上的Pod使用了过多的资源，而其他节点则未能得到充分利用。4....HPA可以根据Pod的CPU使用率和内存使用率自动调整Pod的数量，以保持集群的负载均衡。当Pod的CPU使用率和内存使用率超过预设的阈值时，HPA会自动增加Pod的数量。...当Pod的CPU使用率和内存使用率低于预设的阈值时，HPA会自动减少Pod的数量。通过使用HPA，您可以确保Pod的数量始终与集群的负载相适应，从而实现节点资源使用的均衡。
然而，由于我们的 Kubernetes 集群通常是固定大小的，我们可能会耗尽所有可用容量来运行我们需要的所有游戏服务器容器，以匹配所有想玩我们的游戏的玩家——这将是一件非常糟糕的事情。...Kubernetes Dashboard 很棒的是，CPU 和内存使用率的可视化是 Kubernetes 开箱即用提供的另一个功能。...确定 CPU 和内存使用率 您可能已经注意到，仪表板为我们提供了整个集群的 CPU 和内存的汇总统计信息，但它也可以在 Pod 级别为我们提供相同的信息！...在上面的测试中，这个简单的专用游戏服务器的使用峰值是 0.08 个 CPU 核和略高于 34M 内存。...Kubernetes 通过其 Pod 配置向我们展示了这一点，这意味着我们可以明确确保 CPU 和内存使用率不会超过某个阈值，并且不会对在同一节点上运行的其他游戏服务器产生不利影响。
这确实看似是一种简单高效的方法，但存在几个较为严重的问题： Kubernetes 会自动配置 Pod 的服务质量 QoS[1]，对于没有设置 Request 数值的 Pod，当资源比较紧张时，比较容易被驱逐...该功能启动后，Request 智能推荐的相关组件会从腾讯云监控（未来支持 Prometheus，InfluxDB，或第三方云厂商）拉取集群中所有 Deployment、DaemonSet、StatefulSet...Request 推荐参考应用的历史资源消耗峰值，给出一个相对「合理」并且「安全」的资源请求值，可以很大程度上缓解由于业务 Request 设置不合理导致的资源浪费或者业务不稳定。...CRANE 中的 Predictor 模块可以自动识别出 Kubernetes 集群中应用的各种监控指标（例如 CPU 负载、内存占用、请求 QPS 等）的周期性，并给出未来一段时间的预测序列。...参考资料 [1] 配置 Pod 的服务质量 QoS: 【https://kubernetes.io/zh/docs/tasks/configure-pod-container/quality-service-pod
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