在使用docker-compose时，可以通过在docker-compose.yml文件中设置特定的参数来限制Docker容器的资源。以下是一些可以设置的参数：
默认情况下，容器是没有资源限制的，它会尽可能地使用宿主机能够分配给它的资源。Docker提供了一种控制分配多少量的内存、CPU或阻塞I/O给一个容器的方式，即通过在docker run或docker create命令时设置运行时配置的标志。
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。
本篇内容涉及Docker的内存与CPU限制，可以用于在实际开发中为指定容器设置限制最大使用的资源量，预计阅读时间为5分钟。
Kubernetes的ResourceQuota功能可以帮助用户限制Kubernetes集群中Pod和容器使用的资源，以确保集群中的所有应用程序都能获得足够的资源，并且防止应用程序超出可用资源的范围而导致系统崩溃或性能下降。在本文中，我们将详细介绍Kubernetes的ResourceQuota功能，包括如何创建和配置ResourceQuota对象，以及如何在Kubernetes集群中使用ResourceQuota来管理资源。
对于Kubernetes资源，有两个重要参数：CPU Request与Memory Request。
除了使用命令以外,用户还可以通过Docker提供的HTTP API查看容器详细的监控统计信息.
3.k8s cpu、内存单位转正常单位 CPU： k8s的1000 = cpu的一个核
本篇已加入《.NET Core on K8S学习实践系列文章索引》，可以点击查看更多容器化技术相关系列文章。本篇会介绍几个目前比较常用且流行的容器监控工具，首先我们来看看Docker自带的几个监控子命令：ps、top以及stats，然后是一个功能更强的开源监控工具Weave Scope。
良好的监控环境为腾讯云容器服务高可靠性、高可用性和高性能提供重要保证。您可以方便为不同资源收集不同维度的监控数据，能方便掌握资源的使用状况，轻松定位故障。
前面两篇文章我们总结了 Docker 背后使用的资源隔离技术 Linux namespace。 Docker 基础技术之 Linux namespace 详解 Docker 基础技术之 Linux namespace 源码分析 本篇将讨论另外一个技术——资源限额，这是由 Linux cgroups 来实现的。 cgroups 是 Linux 内核提供的一种机制，这种机制可以根据需求把一系列任务及子任务整合（或分隔）到按资源划分等级的不同组内，从而为系统资源管理提供一个统一的框架。（来自 《Docker
在工作中，有时会需要将容器暂停，例如，要为容器文件系统做一个快照时。使用 docker pause 与 docker unpause 命令可以对容器进行暂停与激活操作，并且暂停状态的容器不会占用宿主机 CPU 资源。
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：
cAdvisor(Container Advisor) 是 Google 开源的一个容器监控工具，可用于对容器资源的使用情况和性能进行监控。用于收集、聚合、处理和导出正在运行容器的有关信息。具体来说，该组件对每个容器都会记录其资源隔离参数、历史资源使用情况、完整历史资源使用情况的直方图和网络统计信息。cAdvisor 本身就对 Docker 容器支持，并且还对其它类型的容器尽可能的提供支持，力求兼容与适配所有类型的容器。
在Linux里，一直以来就有对进程进行分组的概念和需求，比如session group， progress group等，后来随着人们对这方面的需求越来越多，比如需要追踪一组进程的内存和IO使用情况等，于是出现了cgroup，用来统一将进程进行分组，并在分组的基础上对进程进行监控和资源控制管理等。
摘要: Docker Notes系列为学习Docker笔记，本文是学习cgroups 资源限制的笔记
就在前几个月，Apache 宣布准备将曾火极一时的 Mesos 项目移至 Attic 下 ，保存为“只读”状态。要知道，Attic 是 Apache 软件基金会为已终止项目提供的一种解决方案，这意味着 Mesos 正式进入项目“退休”阶段。 说实话，我并不惊讶。过去几年，以 docker、kubernetes 为代表的容器技术已发展为一项通用技术，BAT、滴滴、京东、头条等大厂，都争相把容器和 k8s 项目作为技术重心，试图“放长线钓大鱼”。 就说阿里吧，目前基本所有业务都跑在云上，其中有一半迁移到了自己定
我和 Kubernetes 的初次接触就涉及到将应用容器化并部署到生产环境集群中，当时我的工作重点是把 buffer 吞吐量最高（低风险）的某个端点从单个应用程序中分离出来，因为这个特殊的端点会给我们带来很大的困扰，偶尔还会影响到其他更高优先级的流量。
Docker目前已经在安全方面做了一定的工作，包括Docker daemon在以TCP形式提供服务的同时使用传输层安全协议;在构建和使用镜像时会验证镜像的签名证书;通过cgroups及namespaces来对容器进行资源限制和隔离;提供自定义容器能力(capability)的接口;通过定义seccomp profile限制容器内进程系统调用的范围等。如果合理地实现上述安全方案，可以在很大程度上提高Docker容器的安全性。
在了解Kubernetes之前，我们有必要先简单了解一下传统的运维模式。在传统的项目架构中(单体or微服务)，我们一般将项目打包为war或fatJar的方式进行部署。
Docker是目前最具代表性的容器技术之一，对云计算及虚拟化技术产生了颠覆性的影响。本文对Docker容器在应用中可能面临的安全问题和风险进行了研究，并将Docker容器应用环境中的安全机制与相关解决方案分为容器虚拟化安全、容器安全管理、容器网络安全三部分进行分析。
为了支持这些特性，Linux namespace 实现了 6 项资源隔离，基本上涵盖了一个小型操作系统的运行要素，包括主机名、用户权限、文件系统、网络、进程号、进程间通信。
Kubernetes 是一个简单且复杂的系统，简单之处在于其整体架构比较简单清晰，是一个标准的 Master-Slave 模式，如下：
本文介绍了腾讯云容器服务中的监控能力，包括指标、视图、统计方式和计算方式等方面的介绍。
默认情况下，一个容器是没有任何资源限制的，它能够耗尽当前主机内核能够调度给容器的所有资源，就像拥有饥饿者能力的猪头帝一样，永远吃不饱。这显然是不合理的，因为资源吃多了会被制裁的。在 linux 系统中，如果内核探测到当前主机已经没有可用的内存分配给某些重要的系统进程，它就会启动 OOM killer 或者触发 kernel panic，详情请查看另一篇文章Linux OOM killer。OOM killer 会杀死符合条件的进程，docker daemon 也有可能会被 kill。为此 docker 调整了 docker daemon 的 OOM 优先级，但是 docker container的优先级没有被调整啊，怎么办？小场面，道友慢慢听我道来。
https://download.docker.com/linux/centos/7/x86_64/stable/Packages/
在本系列的第 1 部分中，我们讨论了如何使用专用游戏服务器，将其与 Docker 打包，然后在Kubernetes 上托管和管理它，这是一个很好的开始。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。
如今行业中的公司似乎分为两个 Kubernetes 阵营：那些已经大量使用它来处理生产工作负载的公司，以及那些正在将其工作负载迁移到其中的公司。
作者：vitovzhong，腾讯 TEG 应用开发工程师 容器的实质是进程，与宿主机上的其他进程是共用一个内核，但与直接在宿主机执行的进程不同，容器进程运行在属于自己的独立的命名空间。命名空间隔离了进程间的资源，使得 a,b 进程可以看到 S 资源，而 c 进程看不到。 1. 演进 对于统一开发、测试、生产环境的渴望，要远远早于 docker 的出现。我们先来了解一下在 docker 之前出现过哪些解决方案。 1.1 vagrant Vagarant 是笔者最早接触到的一个解决环境配置不统一的技术方
我们（Buffer）早在 2016 年就开始使用 Kubernetes 了。我们使用 kops 对 Kubernetes 集群进行管理，其中包含了大约 60 个运行在 AWS 的节点，运行着 1500 个左右的容器。我们的微服务迁移之路充满坎坷。在和 Kubernetes 相处多年以后，我们还是会时不时遭到它的毒打。本文接下来要讨论的案例就是这样——CPU Limit 是一头披着狼皮的羊。
一、比较docker容器技术与传统虚拟化技术 Docker容器技术是一个与传统的虚拟化技术有些本质上的差别，传统的虚拟化技术，是站硬件物理资源的基础上，虚拟出多个OS，然后在OS的基础上构建相对独立的程序运行环境，而Docker则是在OS的基础上进行虚拟，所以，Docker轻量很多，因此其资源占用、性能消耗相比传统虚拟化都有很大的优势。
随着容器技术的迅速发展，Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus 作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation（简称：CNCF）中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。
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
KIND 是我一直参与，也日常一直在使用的项目，用于快速的在本地或者 CI 环境中启动 Kubernetes 集群。
这就是Prometheus 随着容器技术的迅速发展，Kubernetes已然成为大家追捧的容器集群管理系统。Prometheus作为生态圈 Cloud Native Computing Foundation（简称：CNCF）中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes, 现已广泛用于 Kubernetes 集群的监控系统中。 本文带领大家体验如何使用Prometheus开始收集系统指标，以便开发人员和云平台运维人员可以快速的掌握 Prometheus。 上图是Grafana看板的监
云原生为实践者指明了一条能够充分利用云的能力、发挥云的价值的最佳途径，现已成为企业数字化转型的必经之路。随着云计算的普及，企业应用容器化的趋势已势不可挡，并主要面临以下几个重要问题：激增的流量负载与资源容量规划的矛盾如何解决？资源成本与系统可用性如何平衡？
在docker容器中运行Node.js应用程序时，传统的内存参数调整并不总是按预期工作。本文我们将阐述在基于容器的Node.js应用程序内存参数调优中并不总是有效的原因，并提供了在容器环境中使用Node.js应用程序时可以遵循的建议和最佳实践。
在容器的使用过程中，如果能及时的掌握容器使用的系统资源，无论对开发还是运维工作都是非常有益的。幸运的是 docker 自己就提供了这样的命令：docker stats。
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。
默认情况下容器是没有资源限制的，因为它本身就是一个进程，当一个容器占用太多资源的话，会对其他容器产生影响，所以 ，合理应该分配容器资源是作为管理员必须要关注的问题。
在Kubernetes中，LimitRange是一种资源对象，用于限制Pod中容器使用的资源量。它允许集群管理员在命名空间级别上设置容器资源的最大和最小值，以确保应用程序使用的资源量在可控范围内。LimitRange可以用于限制CPU、内存、存储和容器的资源数量等，以满足应用程序的需求，并确保集群的性能和可用性。
Master节点上面主要由四个模块组成：APIServer、scheduler、controller manager、etcd。
第三种情况 （我们只设置了memory限制时300M，swap没有指定，默认被设置为与memory一样的值。memory＋swap一共是600M）
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。
作者：xixie，腾讯 IEG 后台开发工程师 这篇文章，你要翻很久，建议收藏。 Kubernetes，简称 K8s，是用 8 代替 8 个字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用。k8s 作为学习云原生的入门技术，熟练运用 k8s 就相当于打开了云原生的大门。本文通过笔者阅读书籍整理完成，希望能帮助想学习云原生、以及正在学习云原生的童鞋快速掌握核心要点。学习 k8s 和大家学习 linux 差不多，看似复杂，但掌握了日常熟悉的指令和运行机理就能愉快
临近618了，昨天开发同事来找我，问我为啥看grafana监控，我的服务内存随着压测一直在增长，不释放呢。然后给我看了监控的图。
Kubernetes 的节点可以按照 Capacity 调度。默认情况下 pod 能够使用节点全部可用容量。这是个问题，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（system daemons）。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。
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