Kubernetes 中的 Request(请求) 字段用于管理容器对 CPU 和内存资源预留的机制，保证容器至少可以达到的资源量，该部分资源不能被其他容器抢占，具体可查看(https://kubernetes.io/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/)。当 Request 设置过小，无法保证业务的资源量，当业务的负载变高时无力承载，因此用户通常习惯将 Request 设置得很高，以保证服务的可靠性。
对于Kubernetes资源，有两个重要参数：CPU Request与Memory Request。
王孝威，腾讯云容器产品经理，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。 晏子怡，腾讯云容器产品经理，在Kubernetes 弹性伸缩、资源高效利用领域有丰富的实战经验。 背景 公有云的发展为业务的稳定性、可拓展性、便利性带来了极大帮助。这种用租代替买、并且提供完善的技术支持和保障的服务，理应为业务带来降本增效的效果。但实际上业务上云并不意味着成本一定减少，还需适配云上业务的应用开发、架构设计、管理运维、合理使用等多方面解决方案，才能真正助力业务的降本增效。在《Ku
Pod的两个重要参数：CPU Request与Memory Request来表示容器最少所需的CPU和Memory。 Pod的两个重要参数：CPU Limitst与Memory Limits来表示容器最多只能使用的CPU和Memory。
备注：CPU单位换算：100m CPU，100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同；精度不能超过 1m。1000m CPU = 1 CPU。
在默认情况下，Kubernetes 不会对 Pod 做 CPU 和内存资源限制，即 Kubernetes 系统中任何 Pod 都可以使用其所在节点的所有可用的CPU和内存。
QoS(Quality of Service) 即服务质量，QoS 是一种控制机制，它提供了针对不同用户或者不同数据流采用相应不同的优先级，或者是根据应用程序的要求，保证数据流的性能达到一定的水准。kubernetes 中有三种 Qos，分别为：
LimitRange有个好听的中文名字，叫"资源配置访问管理"。用过K8S的都知道，在默认情况下，K8S不会对Pod进行CPU和内存限制，这就意味着这个未被限制的Pod可以随心所欲的使用节点上的CPU和内存，如果某个Pod发生内存泄漏那么将是一个非常糟糕的事情。 所以正常情况下，我们在部署Pod的时候都会把Requests和Limits加上，如下：
来源：http://bjbsair.com/tech-info/79843.html
先讲解Pod的两个重要参数：CPU Request与Memory Request。在大多数情况下我们在定义Pod时并没有定义这两个参数，此时Kubernetes会认为该Pod所需的资源很少，并可以将其调度到任何可用的Node上。这样一来，当集群中的计算资源不很充足时，如果集群中的Pod负载突然加大，就会使某个Node的资源严重不足。
在Kubernetes中，Pod是最小的调度单元，所以跟资源和调度相关的属性都是Pod对象的字段，而其中最重要的就是CPU和内存。如下所示：
Kubernetes 已成为一个被广泛采用的行业工具，对可观测性工具的需求也在不断增加。为此，OpenTelemetry 创建了许多不同的工具，来帮助 Kubernetes 用户观察他们的集群和服务。
你可以认为namespaces是你kubernetes集群中的虚拟化集群。在一个Kubernetes集群中可以拥有多个命名空间，它们在逻辑上彼此隔离。 他们可以为您和您的团队提供组织，安全甚至性能方面的帮助！
胡启明，腾讯云专家工程师，开源项目Crane的Founder和负责人。 背景 随着越来越多的企业将应用程序迁移到 Kubernetes 平台，它逐渐成为了资源编排和调度的重要入口。众所周知，Kubernetes 会按照应用程序申请的资源配额进行调度，因此如何合理的配置应用资源规格就成为提升集群利用率的关键。这篇文章将会分享如何基于 FinOps 开源项目 Crane 正确的配置应用资源，以及如何在企业内推进资源优化的实践。 Kubernetes 如何管理资源 Pod 资源模型 在 Kubernetes 中可
Linkerd 数据平面的代理是多线程(multithreaded)的， 并且能够运行可变数量的工作线程， 以便它们的资源使用(resource usage)与应用程序工作负载(application workload)相匹配。
田奇，腾讯云高级工程师，专注大规模离在线混部，弹性伸缩，云原生成本优化，熟悉Kubernetes，关注云原生大数据、AI。 王孝威，腾讯云容器产品经理，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。 前言 随着 Kubernetes 的普及，企业已经普遍接受了容器，正在向云原生演进。但是当前的 Kubernetes 只解决云原生的第一步（Day 1），就是利用容器编排调度和声明式API等，来解决资源获取、应用部署、高可用容灾、基础运维等难题。但是目前采纳 Kubernet
入门Kubernetes目前两周时间，对k8s有了一个基础模糊的认识，了解它之后就会觉得这是一门真正高端的技术。
本文翻译自 Best Practices for Java Apps on Kubernetes 。
HPA 控制器与聚合 API 获取到 Pod 性能指标数据之后，基于下面的算法计算出目标 Pod 副本数量，与当前运行的 Pod 副本数量进行对比，决定是否需要进行扩缩容操作：
原文 https://www.chenshaowen.com/blog/how-to-set-hpa-for-kubernetes-app.html
以下是一个LimitRange对象的配置文件。该配置指定了默认的内存请求与默认的内存限额。我们选择的是对limit-namespace空间里面的进行资源限制
在OCP中，每个计算节点（默认是node节点，master节点通过配置也可以运行业务，但不建议这么做。）对于pod而言，CPU和内存都是属于计算资源。
QOS是K8S中的一种资源保护机制，其主要是针对不可压缩资源比如内存的一种控制技术。比如在内存中，其通过为不同的Pod和容器构造OOM评分，并且通过内核策略的辅助，从而实现当节点内存资源不足的时候，内核可以按照策略的优先级，优先kill掉那些优先级比较低（分值越高，优先级越低）的Pod。
Kubernetes 的节点可以按照节点的资源容量进行调度，默认情况下 Pod 能够使用节点全部可用容量。这样就会造成一个问题，因为节点自己通常运行了不少驱动 OS 和 Kubernetes 的系统守护进程。除非为这些系统守护进程留出资源，否则它们将与 Pod 争夺资源并导致节点资源短缺问题。
工作中需要对kubernetes中workload使用的系统资源进行一些限制，本周花时间研究了一下，这里记录一下。
对于公有云上的 Kubernetes 集群，规模大了之后很容器碰到配额问题，需要提前在云平台上增大配额。这些需要增大的配额包括:
用于调度，并控制pod不能在计算资源少于指定数量的情况下运行。调度程序试图找到一个具有足够计算资源的节点来满足pod请求。
业务容器化后，如何将其部署在 K8S 上？如果仅仅是将它跑起来，很简单，但如果是上生产，我们有许多地方是需要结合业务场景和部署环境进行方案选型和配置调优的。比如，如何设置容器的 Request 与 Limit、如何让部署的服务做到高可用、如何配置健康检查、如何进行弹性伸缩、如何更好的进行资源调度、如何选择持久化存储、如何对外暴露服务等。
来源：https://qingmu.io/2020/04/08/Spring-Boot-Operator-User-Guide/
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，如下图所示：TKE
作者陈鹏（roc），腾讯工程师，负责腾讯云TKE的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。
作者陈鹏（roc），腾讯工程师，负责腾讯云TKE的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 引言 业务容器化后，如何将其部署在 K8S 上？ 图片来自网络 如果仅仅是将它跑起来，很简单，但如果是上生产，我们有许多地方是需要结合业务场景和部署环境进行方案选型和配置调优的。 比如，如何设置容器的 Request 与 Limit、如何让部署的服务做到高可用、如何配置健康检查、如何进行弹性伸缩、如何更好的进行资源调度、如何选择持久化存储、如何对外暴露服务等。 对于这一
cgroups（control groups，控制组群） 是 Linux 内核的一个功能，用来限制、控制与分离一个进程组的资源（如CPU、内存、磁盘输入输出等）。它是由 Google 的两位工程师进行开发的，自 2008 年 1 月正式发布的 Linux 内核 v2.6.24 开始提供此能力。cgroups到目前为止，有两个大版本， 即 v1 和 v2 。
早在 Kubernetes 1.2 时候，就已经宣布达到 1000 节点的规模了，在 1.6 版本更达到了 5000 节点的规模。各大厂也都有了各自的超大规模单一集群。然而普罗大众的情况是如何呢？Sysdig 在 2019 年度容器应用报告中得到的结果是，大于 50 节点规模的集群不足 10%，另外一个佐证是 Mohamed Ahmed 的一篇调查报告中也提供了类似的数据。这种情况的一种解释是，目前的应用阶段还比较早期，处于试探期间；然而从一个侧面来说，Sysdig 的调研对象针对的是生产应用，也就是说处于生产应用状态下的集群，绝大多数都是这种小规模集群。根据对 CNCF Landscape 中 Distribution 分类的产品的抽查，也可以看到随处可见的 Kubernetes As Service 类似功能的实现，这也证实了小集群协作方案的落地趋势。相对于少量大集群，多个小集群的差异在于：
kubectl top 可以很方便地查看node、pod 的实时资源使用情况：如CPU、内存。这篇文章会介绍其数据链路和实现原理，同时借 kubectl top 阐述 k8s 中的监控体系，窥一斑而知全豹。最后会解释常见的一些问题：
虛拟化技术是云计算平台的基础，其目标是对计算资源进行整合或划分，这是云计算管理平台中的关键技术。虚拟化技术为云计算管理乎台的资源管理提供了资源调配上的灵活性，从而使得云计算管理平台可以通过虚拟化层整合或划分计算资源。
request 的值并不是指给容器实际分配的资源大小，它仅仅是给调度器看的，调度器会 “观察” 每个节点可以用于分配的资源有多少，也知道每个节点已经被分配了多少资源。被分配资源的大小就是节点上所有 Pod 中定义的容器 request 之和，它可以计算出节点剩余多少资源可以被分配(可分配资源减去已分配的 request 之和)。如果发现节点剩余可分配资源大小比当前要被调度的 Pod 的 reuqest 还小，那么就不会考虑调度到这个节点，反之，才可能调度。所以，如果不配置 request，那么调度器就不能知道节点大概被分配了多少资源出去，调度器得不到准确信息，也就无法做出合理的调度决策，很容易造成调度不合理，有些节点可能很闲，而有些节点可能很忙，甚至 NotReady。
驱逐是指派给节点的Pod 被终止的过程。Kubernetes 中最常见的情况之一是Preemption，为了在资源有限的节点中调度新的 Pod，需要终止另一个 Pod 以释放资源。
描述: 说过kubernetes架构中介绍到 k8s Master 由三个组件组成, 分别是API Server、Controller Manager 与 Scheduler
最新版 HPA：autoscaling/v2beta1，有四种类型的 metrics
本文阐述如何解决 Kubernetes 中与 CPU 限制相关的 Java 应用启动缓慢的问题。使用一个新的 Kubernetes 功能，称为“In-place Pod Vertical Scaling”。它允许调整分配给容器的资源（CPU 或内存）大小，而无需重新启动 Pod。 这个新功能从 Kubernetes 1.27 版本开始就可以使用。然而，由于是 alpha 功能，必须明确激活启用。
大家在对 2023 年诸多互联网公司故障的总结中多次提到了控制 “爆炸半径”，几乎都在说缩小集群规模，那除了缩小集群规模外还有没有其他办法呢？如果一出问题就通过缩小规模去解决，多少会显得有点不够专业（草台班子）。k8s 已经经历了九年半的发展，众多的终端用户在以什么样的方式使用 k8s，即便社区高手如云，也很难把所有使用场景都考虑到并且处理好，但也不至于差到连我们这群"草台班子"都能想到的一些最基本的问题（比如控制爆炸半径）都想不到。比起把集群搞大出问题的人，反而是在出问题后只会喊控制集群规模的那些 k8s 相关的云原生专家们，那些 k8s 集群管理员们，更像是草台班子。（并没有说 k8s 等于云原生的意思，但只要做的事情和 k8s 沾点边就号称云原生，这是事实）
我们的痛苦来源于“夸父追日”一般的对“更好”的追求，也来自于自己的自卑与狂妄。--------duoduokk
QoS（Quality of Service），大部分译为 “服务质量等级”，又译作 “服务质量保证”，是作用在 Pod 上的一个配置，当 Kubernetes 创建一个 Pod 时，它就会给这个 Pod 分配一个 QoS 等级，可以是以下等级之一：
"本文主要对fluent-bit 1.3版本配置做详细介绍，关注后回复【pdf】获得文档"
Kubelet组件运行在Node节点上，维持运行中的Pods以及提供kuberntes运行时环境，主要完成以下使命： １．监视分配给该Node节点的pods ２．挂载pod所需要的volumes ３．下载pod的secret ４．通过docker/rkt来运行pod中的容器 ５．周期的执行pod中为容器定义的liveness探针 ６．上报pod的状态给系统的其他组件 ７．上报Node的状态
技术交流群中有小伙伴提及：“es 节点默认1000 个分片的限制”？这引发了我对Elasticsearch 默认值的关注。
沃趣科技 熊中哲·联合创始人/产品研发团队总监 前文我们介绍了基于 Kubernetes 实现的下一代私有 RDS. 其中, 调度策略是具体实现时至关重要的一环, 它关系到 RDS 集群的服务质量和部
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