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》
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。
想象一下这个场景：多个系统运行在同一套 K8s 集群上, 有重要系统, 也有不太重要的系统。但是某一天, 某个不重要的系统突然占用了该 K8s 集群的所有资源, 导致该集群上的其他系统的正常运行受到影响. 本文介绍了 Kubernetes 平台如何管理容量，以及作者对管理员的注意事项和建议。
对于Kubernetes资源，有两个重要参数：CPU Request与Memory Request。
当应用程序的负载增加或减少时，水平扩展可以根据指标自动增加或减少Pod的数量来应对不同的负载需求。
集群管理员根据集群用户的数量来调整集群配置，以达到这个目的：能控制特定命名空间中的资源使用量，最终实现集群的公平使用和成本控制。
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Kubernetes中的水平扩展机制是通过自动管理Pod副本数来应对不同的负载需求。
Apache Spark在一个平台上统一了批处理、实时处理、流分析、机器学习和交互式查询。尽管Apache Spark提供了许多功能来支持各种用例，但它为集群管理员带来了额外的复杂性和较高的维护成本。让我们看一下底层资源协调器的一些高级要求，以使Spark成为一个平台：
当有人提到需要管理Kubernetes计算资源（尤其是CPU和内存）时，就会想到控制这个词。之所以提出控制资源使用，大都是在Kubernetes 平台部署了一段时间、开发人员正在广泛使用该集群、经常因为资源争用出现问题。
Master 只的是集群控制节点，每个集群需要一个检点来负责整个集群的管理和控制。 基本上所有控制命令都发给它，它来负责具体的执行过程。
不知道有没有小伙伴跟我一样在集群创建应用的时候没有详细计算过自己的资源配比。然后我是看到kubectl top node 一看每个节点还有很多的资源，就直接创建了几个资源配比较高的应用，而且这几个应用是高负载运行的....然后的结果就是集群中好多应用开始崩溃了......
弹性伸缩这种功能，不是很多系统都已经实现了，我们直接用就行了吗，为什么还需要个指南呢。 因为。。。。我们先来看看都有哪些相关知识点吧。。。
一般来说，智能系统和自动系统通常会通过一个“控制系统”来不断修正系统的工作状态。在Kubernetes集群中，每个Controller都是这样的一个“控制系统”，它们通过API Server提供的（List-Watch）接口实时监控集群中特定资源的状态变化，当发生各种故障导致某资源对象的状态发生变化时，Controller会尝试将其状态调整为期望的状态。
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。
大家好，本期微课堂介绍在新一代数字化企业云平台中对于Kubernetes的学习以及使用的总结。 本次分享分为两部分： 1.介绍Kubernetes是什么以及一些基本概念 2.介绍在新一代数字化企业云平
谷歌的最佳实践告诉你，重要服务一定要配置 Guaranteed 的，这样在资源不足的时候可以保证你的重要服务不被驱逐。
1、 ioredis 作者 @Luin 宣布该项目已被 Redis 公司收购。太强了，s十年坚持不懈做好自己的项目！十年的坚持有了很好的结果，羡慕的同时值得我们去学习！希望自己在不断努力后也有自己的好项目吧！地址https://github.com/luin
注：以下只是在yaml文件中进行资源限制的一个片段，并不是完整的yaml文件 1、针对Pod的资源限制 // cgroup-pod.yaml spec: containers: - name: xxx image: xxx ports: - protocol: TCP containerPort: 80 resources: limits: //硬限制 cpu: "4" memory:
作者 ｜ Anson Qian 译者 ｜ 马可薇 策划 ｜ 万佳 作为美国知名的图片社交网站，Pinterest 坐拥 3 亿用户，类似于中国小红书。2017 年，Pinterest 走上 Kubernetes 之旅。但随着用户激增，负载飙升，其 K8s 平台问题不断。如何平稳扩展 K8s 平台变得至关重要。 1前言 距离上一次分享我们在 Pinterest 上搭建 Kubernetes 之旅已经过去一年多了。从那时开始，我们交付了许多功能，方便用户进行采用，确保可靠性和可延展性，并积累了很多运维经验和最佳
在这里，可通过一个命令来查看每种资源的可配置项 kubectl explain 资源类型 查看某种资源可以配置的一级属性 kubectl explain 资源类型.属性 查看属性的子属性 在kubernetes中基本所有资源的一级属性都是一样的，主要包含5部分：
Controller Manager作为集群内部的管理控制中心，负责集群内的Node、Pod副本、服务端点（Endpoint）、命名空间（Namespace）、服务账号（ServiceAccount）、资源定额（ResourceQuota）的管理，当某个Node意外宕机时，Controller Manager会及时发现并执行自动化修复流程，确保集群始终处于预期的工作状态。
资源配额（Resource Quotas）是 Kubernetes 中用于限制命名空间内资源使用的一种机制。它可以帮助集群管理员控制资源的使用，避免某个命名空间或用户占用了过多的资源，从而影响其他用户或应用的性能。
在 Kubernetes 项目中，pkg/controller目录下的子目录通常包含控制器相关的代码和逻辑。控制器是 Kubernetes 中用于管理资源的核心组件之一。它们负责监控资源的状态，并确保其符合所定义的期望状态。下面是对这些子目录的一些常见作用的解释：
腾讯会议，一款联合国都Pick的线上会议解决方案，提供完美会议品质和灵活协作空间，广泛应用在政府、医疗、教育、企业等各个行业。大家从文章8天扩容100万核，腾讯会议是如何做到的？都知道腾讯会议背后的计算资源已过百万核，如此体量的业务，如何通过云原生技术提升研发和运维效率，是一个非常有价值的课题。这里我将为大家揭秘腾讯自研上云容器平台TKEx在支持腾讯会议全量云原生化上云背后的技术。
作者王涛，腾讯云高级工程师，从事云计算行业8年，拥有5年多容器研发经验，近两年主要负责腾讯自研业务上云的大规模云原生平台的研发设计工作。 腾讯会议，一款联合国都Pick的线上会议解决方案，提供完美会议品质和灵活协作空间，广泛应用在政府、医疗、教育、企业等各个行业。大家从文章8天扩容100万核，腾讯会议是如何做到的？[1]都知道腾讯会议背后的计算资源已过百万核，如此体量的业务，如何通过云原生技术提升研发和运维效率，是一个非常有价值的课题。这里我将为大家揭秘腾讯自研上云容器平台TKEx在支持腾讯会议全量云原生化
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。
云原生（Cloud Native），有利于在公有云、私有云和混合云等动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。云原生包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API。 docker swarm的功能，k8s的编排，mesos的调度管理。
Pod是一组紧密关联的容器集合，支持多个容器在一个Pod中共享网络和文件系统，可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式完成服务，是Kubernetes调度的基本单位。Pod的设计理念是每个Pod都有一个唯一的IP。
导语 | 当今容器化技术发展盛行。本文将介绍从单机容器化技术Docker到分布式容器化架构方案Kubernetes，主要面向小白读者，旨在快速带领读者了解Docker、Kubernetes的架构、原理、组件及相关使用场景。 一、Docker （一）什么是Docker Docker是一个开源的应用容器引擎，是一种资源虚拟化技术，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上。虚拟化技术演历路径可分为三个时代： 物理机时代，多个应用程序可能跑在一台物理机器上
Pod是一组紧密关联的容器集合，支持多个容器在一个Pod中共享网络和文件系统，可以通过进程间通信和文件共享这种简单高效的方式完成服务，是Kubernetes调度的基本单位。Pod的设计理念是 每个Pod都有一个唯一的IP
容器中的程序要运行，肯定会占用一定的资源，比如CPU和内存等，如果不对某个容器的资源做限制，那么它就可能吃掉大量的资源，导致其他的容器无法运行。针对这种情况，kubernetes提供了对内存和CPU的资源进行配额的机制，这种机制主要通过resources选项实现，它有两个子选项：
k8s为每个pod分配了唯一的IP地址，一个pod里的多个容器共享pod IP。 pod其实有两种类型：普通的pod和静态pod，后者比较特殊，它并不存放在etcd存储中，而是存放在某个具体的Node上的一个具体文件中，并且只在此Node上启动运行。而普通的pod一旦被创建，就会被放入etcd中存储。随后被master调度到某个具体的Node上并进行绑定，随后该pod被对应的Node上的kubelet进程实例化成一组相关的docker容器并启动起来。 每个pod都可以对其使用的服务器上的计算资源设置限额，当前可以设置限额的源有CPU和memory两种。其中CPU的资源单位为CPU的数量。 一般而言，一个CPU的配额已经算是相当大的一个资源配额，所以在k8s中，通常以千分之一的CPU配额为最小单位，以m来表示，通常一个容器的CPU配额为100-300m，即占用0.1-0.3个CPU。这个配额是个绝对值，不是占比。 在k8s中，一个计算资源进行配额限定需要设定两个参数： requests，资源的最小申请量，系统必须满足要求 limits，资源最大允许使用的量。
作者：honghaohu，腾讯 PCG 后台开发工程师 从单机容器化技术 Docker 到分布式容器化架构方案 Kubernetes，当今容器化技术发展盛行。本文面向小白读者，旨在快速带领读者了解 Docker、Kubernetes 的架构、原理、组件及相关使用场景。 Docker 1.什么是 Docker Docker 是一个开源的应用容器引擎，是一种资源虚拟化技术，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。虚拟化技术演历路径可分为三个时代：
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。
Kubernetes 控制器管理器是一个守护进程，内嵌随 Kubernetes 一起发布的核心控制回路。 控制回路是一个永不休止的循环(所以说K8S中的控制管理器是一个死循环)，用于调节系统状态。
假设您的家人正在组织一场大型晚宴。出于健康考虑，每个家庭成员都有不同的饮食要求和偏好，因此您需要仔细分配食材和资源，以确保每个人都吃饱饭。但随后问题开始出现——一些家庭成员意外地带来了客人，而另一些家庭成员的胃口却更大，导致对食物的需求突然增加。因此，按比例向每个人平均分配食物变得很有挑战性。
作者：Anson Qian，译者：冯旭松，原文：https://stackshare.io/pinterest/scaling-kubernetes-with-assurance-at-pinterest
Horizontal Pod Autoscaling 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 ReplicaSet、Deployment 或者中的 Pod 数量
目前 Kubernetes 的 Pod 水平自动伸缩（HPA，Horizontal Pod Autoscaler）已在业界广泛应用。但对一些特殊的 Pod（如一些有状态的 Pod），HPA 并不能很好地解决资源不足的问题。这就引出 Pod 垂直自动伸缩（VPA，Vertical Pod Autoscaler），本文主要介绍 Kubernetes 社区对 Pod 垂直自动伸缩组件的开发规划。
Kubernetes API Server的核心功能是提供了Kubernetes各类资源对象（如Pod、RC、Service等）的增、删、改、查及Watch等HTTP Rest接口，成为集群内各个功能模块之间数据交互和通信的中心枢纽，是整个系统的数据总线和数据中心。除此之外，它还有以下一些功能特性：
作者 | 刘东阳 审校 | 赵钰莹 2018 年底，vivo AI 研究院为了解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点，着手建设 AI 计算平台。经过四年多的持续迭代，平台建设和落地取得了很大进展，成为 vivo AI 领域的核心基础平台。平台从当初服务深度学习训练为主，到现在演进成包含 VTraining、VServing、VContainer 三大模块，对外提供模型训练、模型推理和容器化能力的基础设施。平台的容器集群有数千个节点，拥有超过数百 PFLOPS 的 GP
Kubernetes Controller Manager是一个独立的进程，它运行在Kubernetes的控制平面节点上。它包含多个控制器，每个控制器都负责处理不同的任务。下面是一些常见的控制器及其任务：
谢谆志，后台开发，目前负责腾讯云内部上云TKEx平台资源管理相关工作。在团队中负责集群搭建及资源规划、平台监控系统建设、产品配额管理等。
在Kubernetes中，可以通过在容器中设置“requests”和“limits”来限制容器的资源使用量。然而，如果不为Pod中的每个容器设置这些值，那么可能会出现资源不足或浪费的问题。为了解决这个问题，可以通过在命名空间级别上配置默认的“requests”和“limits”值，使所有Pod中的容器都遵循这些值。
Controller Manager作为K8S集群内部的管理控制中心，负责集群内的Node、Pod副本、服务端点（Endpoint）、命名空间（Namespace）、服务账号（ServiceAccount）、资源定额（ResourceQuota）的管理，当某个Node意外宕机时，Controller Manager会及时发现并执行自动化修复流程，确保集群始终处于预期的工作状态。
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:
在 Kubernetes 中，Pod 开销是指 Pod 基础设施在容器请求和限制之上消耗的资源。这些资源是运行 Pod 内部容器之外所需的系统资源。例如，某些容器运行时可能会增加额外的开销，如虚拟机或宿主操作系统所使用的资源。
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