关于腾讯云:Kubernetes-服务部署最佳实践一-如何更好地设置-Request-与-Limit

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如何为容器配置 Request 与 Limit? 这是一个即常见又辣手的问题,这个依据服务类型,需要与场景的不同而不同,没有固定的答案,这里联合生产经验总结了一些最佳实际,能够作为参考。

所有容器都应该设置 request

request 的值并不是指给容器理论调配的资源大小,它仅仅是给调度器看的,调度器会 “ 察看 ” 每个节点能够用于调配的资源有多少,也晓得每个节点曾经被调配了多少资源。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,它能够计算出节点残余多少资源能够被调配 (可分配资源减去已调配的 request 之和)。如果发现节点残余可分配资源大小比以后要被调度的 Pod 的 reuqest 还小,那么就不会思考调度到这个节点,反之,才可能调度。所以,如果不配置 request,那么调度器就不能晓得节点大略被调配了多少资源进来,调度器得不到精确信息,也就无奈做出正当的调度决策,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。

所以,倡议是给所有容器都设置 request,让调度器感知节点有多少资源被调配了,以便做出正当的调度决策,让集群节点的资源可能被正当的调配应用,防止陷入资源分配不均导致一些意外产生。

老是遗记设置怎么办

有时候咱们会遗记给局部容器设置 request 与 limit,其实咱们能够应用 LimitRange 来设置 namespace 的默认 request 与 limit 值,同时它也能够用来限度最小和最大的 request 与 limit。
示例:

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: mem-limit-range
  namespace: test
spec:
  limits:
  - default:
      memory: 512Mi
      cpu: 500m
    defaultRequest:
      memory: 256Mi
      cpu: 100m
    type: Container

重要的线上利用改如何设置

节点资源有余时,会触发主动驱赶,将一些低优先级的 Pod 删除掉以开释资源让节点自愈。没有设置 request,limit 的 Pod 优先级最低,容易被驱赶;request 不等于 limit 的其次;request 等于 limit 的 Pod 优先级较高,不容易被驱赶。所以如果是重要的线上利用,不心愿在节点故障时被驱赶导致线上业务受影响,就倡议将 request 和 limit 设成统一。

怎么设置能力进步资源利用率

如果给给你的利用设置较高的 request 值,而理论占用资源长期远小于它的 request 值,导致节点整体的资源利用率较低。当然这对时延十分敏感的业务除外,因为敏感的业务自身不冀望节点利用率过高,影响网络包收发速度。所以对一些非核心,并且资源不长期占用的利用,能够适当缩小 request 以进步资源利用率。

如果你的服务反对程度扩容,单正本的 request 值个别能够设置到不大于 1 核,CPU 密集型利用除外。比方 coredns,设置到 0.1 核就能够,即 100m。

尽量避免应用过大的 request 与 limit

如果你的服务应用单正本或者大量正本,给很大的 request 与 limit,让它调配到足够多的资源来撑持业务,那么某个正本故障对业务带来的影响可能就比拟大,并且因为 request 较大,当集群内资源分配比拟碎片化,如果这个 Pod 所在节点挂了,其它节点又没有一个有足够的残余可分配资源可能满足这个 Pod 的 request 时,这个 Pod 就无奈实现漂移,也就不能自愈,减轻对业务的影响。

相同,倡议尽量减小 request 与 limit,通过减少正本的形式来对你的服务撑持能力进行程度扩容,让你的零碎更加灵便牢靠。

防止测试 namespace 耗费过多资源影响生产业务

若生产集群有用于测试的 namespace,如果不加以限度,可能导致集群负载过高,从而影响生产业务。能够应用 ResourceQuota 来限度测试 namespace 的 request 与 limit 的总大小。
示例:

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: quota-test
  namespace: test
spec:
  hard:
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi

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