本文主要是介绍k8s晋级之管理容器的计算资源，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
概述
在 Kubernetes 中创建工作负载时，您可以为 Pod 中的每一个容器指定其所需要的内存（RAM）大小和 CPU 数量。如果这些信息被指定了，Kubernetes 调度器可以更好的决定将 Pod 调度到哪一个节点。对于容器来说，其所需要的资源也将依据其指定的数值得到保证。
资源类型及计量
当我们讨论计算资源的时候，主要是指 CPU 和 内存。CPU 的计量单位是内核的单元数，内存的计量单位是 byte 字节数。应用程序可以按量请求、分配、消耗计算资源。
CPU 的计量
在 Kubernetes 中，1 个 CPU 代表：
- 1 AWS vCPU
- 1 GCP Core
- 1 Azure vCore
- 物理机上 Intel 超线程 CPU 的 1 个超线程（Hyperthread）
Kubernetes 中，0.5 代表请求半个 CPU 资源。表达式 0.1 等价于 表达式 100m （英文读作 one hundred millicpu 或 one hundred millicores）。在 API Server 中，表达式 0.1 将被转换成 100m，精度低于 1m 的请求是不受支持的。 CPU 的计量代表的是绝对值，而非相对值，例如，您请求了 0.1 个 CPU，无论您的节点是 单核、双核、48核，您得到的 CPU 资源都是 0.1 核。
在
top命令查看CPU消耗，100% 代表 1核；4核为 400%；10% 代表 0.1 核 或者 100m
内存的计量
内存的计量单位是 byte 字节。您可以使用一个整数来表达内存的大小，也可以使用后缀来表示（E、P、T、G、M、K）。您也可以使用 2 的幂数来表示内存大小，其后缀为（Ei、Pi、Ti、Gi、Mi、Ki）。例如，下面的几个表达方式所表示的内存大小大致相等：128974848, 129e6, 129M, 123Mi
容器组及容器的计算资源请求及限制
Kubernetes 中，可以为容器指定计算资源的请求数量 request 和限制数量 limit。尽管资源的请求/限制数量只能在容器上指定，我们仍然经常讨论容器组的资源请求/限制数量。容器组对某一个类型的资源请求/限制数量是该容器组中所有工作容器对该资源请求/限制数量的求和。
带有资源请求的容器组是如何调度的
尽管某个节点实际使用的CPU、内存数量非常低，如果新加入一个 Pod 使得该节点上对 CPU 或内存请求的数量之和大于了该节点最大可供使用 CPU 或内存数量，则调度程序不会将该 Pod 分配到该节点。Kubernetes 这样做可以避免在日常的流量高峰时段，节点上出现资源短缺的情况。
带有资源限制的容器组是如何运行的
Kubelet 启动容器组的容器时，将 CPU、内存的最大使用限制作为参数传递给容器引擎。
以 Docker 容器引擎为例：
- 容器的 cpu 请求将转换成 docker 要求的格式，并以
--cpu-shares标志传递到docker run命令 - 容器的 cpu 限制将也将转换成 millicore 表达式并乘以 100。结果数字是每 100ms 的周期内，该容器可以使用的 CPU 份额
- 容器的内存限制将转换成一个整数，并使用
--memory标志传递到docker run命令
如下情况可能会发生：
- 如果某个容器超出了其内存限制，它可能将被终止。如果 restartPolicy 为 Always 或 OnFailure，kubelet 将重启该容器
- 如果某个容器超出了其内存申请（仍低于其内存限制），当节点超出内存使用时，该容器仍然存在从节点驱逐的可能性
- 短时间内容器有可能能够超出其 CPU 使用限制运行。kubernetes 并不会终止这些超出 CPU 使用限制的容器
这篇关于k8s晋级之管理容器的计算资源的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
