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。
Memory Manager(译为内存管理器)是 kubelet 内部的一个组件,旨在为 Guaranteed QoS 类型 pod 提供保证内存(和大页内存)分配功能,该特性提供了几种分配策略:
然而,一个没有资源限制的 Kubernetes 集群可能会导致诸多的不可见问题。因此,设置资源限制便是一个合乎逻辑的起点。
本文详细介绍了Linux系统中的free命令的使用方法以及关键参数的含义,这可能是你见过的关于free命令最详细的一篇文章了,绝对值得你收藏。
本文由马哥教育面授班25期学员推荐,转载自互联网,作者为Alli,内容略经小编改编和加工,观点跟作者无关,最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 本文详细介绍了Linux系统中的free命令的使用方法以及关键参数的含义,这可能是你见过的关于free命令最详细的一篇文章了,绝对值得你收藏。 free命令显示了Linux系统中物理内存、交换分区的使用统计信息。 指标说明 使用free命令查看内存信息,最重要的是理解当前系统的可用内存并不是直接看 free 字段就可以看出来的,应该参考的是 可用内存 = free
关于 CPU 的 limit 合理性指标。查出最近5分钟,超过25%的 CPU 执行周期受到限制的容器。表达式:
对于Kubernetes资源,有两个重要参数:CPU Request与Memory Request。
在这篇文章中,我们将深入分析Kubernetes中的典型退出码127与137,解释它们是什么,K8s和Docker中常见的原因是什么,以及如何修复
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。
Kubelet 出于对节点的保护,允许在节点资源不足的情况下,开启对节点上 Pod 进行驱逐的功能。最近对 Kubelet 的驱逐机制有所研究,发现其中有很多值得学习的地方,总结下来和大家分享。
对每个人而言,真正的职责只有一个:找到自我。然后在心中坚守其一生,全心全意,永不停息。所有其它的路都是不完整的,是人的逃避方式,是对大众理想的懦弱回归,是随波逐流,是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
Kubernetes作为当下最炙手可热的容器管理平台,在给应用部署运维带来便捷的同时,也给应用及性能监控带来了新的挑战。本文给大家分享一款十分火热的开源监控工具Prometheus,让我们一起来看它是如何兼顾传统的应用监控、主机性能监控和Kubernetes监控的。
在Kubernetes(K8S)中,Pod的Evicted状态表示Pod已经被驱逐,并不再运行在节点上。Pod驱逐主要是由于资源约束,如内存不足或磁盘空间不足。以下是详细原理、原因和解决方案。
用free监控内存free是监控linux内存使用状况最常用的指令,看下面的一个输出
说明:sar -P ALL > aaa.txt 重定向输出内容到文件 aaa.txt
来源:http://bjbsair.com/tech-info/79843.html
Prometheus Operator 安装完成后会有很多默认的监控指标,一不注意就大量的报警产生,所以我们非常有必要了解下这些常用的监控指标,有部分指标很有可能对于我们自己的业务可有可无,所以可以适当的进行修改,这里我们就来对常用的几个指标进行简单的说明。
dfs.namenode.handler.count=20 * log2(Cluster Size),比如集群规模为8台时,即20*8的对数,此参数设置为60 The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes. NameNode有一个工作线程池,用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。对于大集群或者有大量客户端的集群来说,通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。设置该值的一般原则是将其设置为集群大小的自然对数乘以20,即20logN,N为集群大小。
Redis 是一种内存数据库,将数据保存在内存中,读写效率要比传统的将数据保存在磁盘上的数据库要快很多。所以,监控 Redis 的内存消耗并了解 Redis 内存模型对高效并长期稳定使用 Redis 至关重要。
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。
<% double total = (Runtime.getRuntime().totalMemory()) / (1024.0 * 1024); double max = (Runtime.getRuntime().maxMemory()) / (1024.0 * 1024); double free = (Runtime.getRuntime().freeMemory()) / (1024.0 * 1024); out.pr
k8s项目中 pkg/kubelet/envvars,pkg/kubelet/events,pkg/kubelet/eviction,pkg/kubelet/images,pkg/kubelet/kubeletconfig这些目录都是 kubelet 组件的不同功能模块所在的代码目录。
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
最近在线上发现很多实例处于 Evicted 状态,通过 pod yaml 可以看到实例是因为节点资源不足被驱逐,但是这些实例并没有被自动清理,平台的大部分用户在操作时看到服务下面出现 Evicted 实例时会以为服务有问题或者平台有问题的错觉,影响了用户的体验。而这部分 Evicted 状态的 Pod 在底层关联的容器其实已经被销毁了,对用户的服务也不会产生什么影响,也就是说只有一个 Pod 空壳在 k8s 中保存着,但需要人为手动清理。本文会分析为什么为产生 Evicted 实例、为什么 Evicted 实例没有被自动清理以及如何进行自动清理。
Linux free命令查询剩余可用内存的最常用命令,其中 buffer 与 cache 有何区别呢? 米扑博客,专门总结了一篇博客《Linux free命令:buffer 与 cache 区别》,分享到CSDN 更多经典技术博客,请见我的米扑博客:https://blog.mimvp.com free 命令 free 命令相对于top 提供了更简洁的查看系统内存使用情况 123456789101112131415161718192021 homer@homer-pc:~$ free --help Usag
Mongod 进程启动后,除了跟普通进程一样,加载 binary、依赖的各种library 到内存,其作为一个DBMS,还需要负责客户端连接管理,请求处理,数据库元数据、存储引擎等很多工作,这些工作都涉及内存的分配与释放,默认情况下,MongoDB 使用 Google tcmalloc 作为内存分配器,内存占用的大头主要是「存储引擎」与 「客户端连接及请求的处理」。
导读:应用程序都是Docker化的,并在Kubernetes内以docker容器运行。注意到在使用Java的容器上发生了大量重启,并且非常随机。
系统现在共有447个进程,其中处于运行中的有1个,445个在休眠(sleep),stoped状态的有0个,zombie状态(僵尸)的有1个。
K8S 的节点上的资源会被 pod 和系统进程所使用,如果默认什么都不配置,那么节点上的全部资源都是可以分配给pod使用的,系统进程本身没有保障,这样做很危险:
d. 风险控制:测试没问题,再上线,环境依次是,work --> test --> ut --> prod 灰度 --> prod 全量;做好回滚虚拟机的应急方案
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
之前讲过普罗米修斯自己就是一个时序数据库, 它从 exporter 拉取的数据都会按时间戳保存到对应的文件里,这个时序数据库默认会保存 14 天的数据。 而它自己也开发了一套名为 PromQL 的类 SQL 的查询语言用来从各种维度让用户来查询并计算监控的数据。 我们先来看一下我自己编写的 exporter 的接口, 看看它向普罗米修斯的主服务返回的监控数据是什么样的。
Kubernetes由两种节点组成:master节点和工作节点,前者是管理节点,后者是容器运行的节点。其中master节点中主要有3个重要的组件,分别是APIServer,scheduler和controller manager。APIServer组件负责响应用户的管理请求、进行指挥协调等工作;scheduler的作用是将待调度的pod绑定到合适的工作节点上;controller manage提一组控制器的合集,负责控制管理对应的资源,如副本(replication)和工作节点(node)等。工作节点上运行了两个重要组件,分别为kubelet和kube-proxy。前者可以被看作一个管理维护pod运行的agent,后者则负责将service的流量转发到对应的endpoint。在实际生产环境中,不少用户都弃用了kube-proxy,而选择了其他的流量转发组件。
前文我们介绍了如何使用 Node Exporter 监控 Linux 主机的 CPU 使用率,接下来我们来介绍如何监控 Linux 的磁盘空间、磁盘 IO、网络 IO 等方面。
Kubernetes中的包含了很多如 Node、 Pod、 ReplicationController、 Service、 Deployment等 “资源对象”,几乎所有的资源对象都可以通过Kubernetes提供的kubectl工具(或者API编程调用)执行增、删、改、查等操作并将其保存在 etcd-v3中持久化存储。从这个角度来看,Kubernetes其实是一个高度自动化的资源控制系统,它通过跟踪对比etcd库里保存的“资源期望状态”与当前环境中的“实际资源状态”的差异来实现自动控制和自动纠错的高级功能。
今天我们本节介绍DCOS监控模块的技术选型,主要介绍DCOS监控选型等,接下来,请阅读:DCOS之监控技术选型
Kubernetes 早已成为容器编排引擎的事实标准,而随着 Kubernetes 环境的复杂性持续增长,成本也在不断攀升。CNCF 发布的调查报告《Kubernetes 的 FinOps》显示,68%的受访者表示 Kubernetes 开销正在上涨,并且一半的人所在的组织经历了每年超过20%的开销增长。
在配置Pod时,我们可以为其中的每个容器指定需要使用的计算资源(CPU和内存)。计算资源的配置项分为两种:Requests和Limits。Requests表示容器希望被分配到的、可完全保证的资源量(资源请求量);Limits是容器最多能使用的资源量的上限(资源限制量)。
TL;DR: 在创建Kubernetes集群时,您可能首先要问的一个问题是:“我应该使用哪种类型的工作节点,以及应该有多少个?”
在我们多年使用kubernetes的经验中,我们有幸看到了很多集群(在GCP,AWS和Azure上都是托管的和非托管的),并且我们看到一些错误在不断重复。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 文章目录 事件背景 分析被驱逐的原因 节点资源不足导致实例被驱逐 kubelet 驱逐Pod时与资源处理相关的已知问题 驱逐Pod未被删除原因分析 解决方案 结语 事件背景 最近在线上发现很多Pod处于 Evicted 状态,通过 pod yaml 可以看到实例是因为节点资源不足被驱逐,但是这些pod并没有被自动清理,平台的大部分用户在操作时看到服务下面出现 Evicted Pod时会以为服务有问题或者平台有问题的错觉,影响了用户的体验。而这部分 Evicte
暂时没有写作灵感,就整理一些 Linux 基础知识好了,方便自己查阅,同时也是温故而知新嘛~! 在张戈博客,同样很有用的知识性博文还有以下几篇,也许你也会比较感兴趣: 详解 Linux 系统的 CPU 负载均值 教你如何查看 Linux 的 CPU 负载 Linux 服务器的进程查看命令详解 Llinux 文件目录权限及 chmod 命令简析 Linux 系统内存监控、性能诊断工具 vmstat 命令详解 Ps:更多相关博文,请访问系统运维 或 站内搜索,当然有其他 Linux 相关知识的需求也欢
cgroups(Control Groups) 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系统任务及其子任务整合(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。简单说,cgroups 可以限制、记录任务组所使用的物理资源。本质上来说,cgroups 是内核附加在程序上的一系列钩子(hook),通过程序运行时对资源的调度触发相应的钩子以达到资源追踪和限制的目的。
Elasticsearch 和 Lucene 都是 Java 语言编写,这意味着我们必须注意堆内存的设置。
以前我对这块认识很模糊,而且还有错误的认识;今天由我同事提醒,所以我决定来好好的缕缕这块的关系。
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