当前位置: 首页 > article >正文

k8s 资源管理resourceQuota

文章目录

      • ResourceQuota 主要功能
      • ResourceQuota 资源类型
      • ResourceQuota 示例
        • 1. 创建一个 ResourceQuota
        • 2. 查看 ResourceQuota 资源
        • 3. 查看资源使用情况
        • 4. 设置多个 `ResourceQuota`
      • ResourceQuota 使用的场景
      • 配置 `ResourceQuota` 的注意事项
      • ResourceQuota 与 LimitRange 的区别
        • `requests` 和 `limits` 解释
        • `LimitRange` 中的 `requests` 和 `limits`
        • 示例:LimitRange 配置
        • 解析 `LimitRange` 中的各个字段
      • 使用场景
      • 总结

在 Kubernetes 中, ResourceQuota 是一种资源管理工具,用于限制命名空间中资源的使用。它通过限制在一个命名空间内可以使用的资源量(如 CPU、内存、存储等)来帮助控制和监控资源的使用,防止资源滥用,确保集群中的资源分配合理。

ResourceQuota 主要功能

  1. 限制资源使用:可以限制一个命名空间内的资源(如 CPU、内存、存储)的总量。
  2. 限制对象数量:可以限制一个命名空间内可以创建的资源对象的数量(如 Pod、Service、PVC 等)。
  3. 确保公平使用:确保集群资源的公平使用,防止某个命名空间用尽所有的资源。

ResourceQuota 资源类型

在 Kubernetes 中,可以限制以下几类资源:

  • 计算资源:CPU、内存、存储等。
  • 对象数量:例如 Pods、Deployments、Services、PersistentVolumeClaims(PVC)等对象的数量。

ResourceQuota 示例

1. 创建一个 ResourceQuota

下面是一个简单的 ResourceQuota 配置示例,用来限制命名空间内的资源使用和对象数量:

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: example-quota
  namespace: my-namespace
spec:
  hard:
    requests.cpu: "4"                  # 最大 CPU 请求
    requests.memory: "8Gi"             # 最大内存请求
    limits.cpu: "8"                    # 最大 CPU 限制
    limits.memory: "16Gi"              # 最大内存限制
    pods: "10"                         # 最大 Pod 数量
    services: "5"                      # 最大 Service 数量
    persistentvolumeclaims: "3"        # 最大 PVC 数量

在上面的 ResourceQuota 配置中:

  • requests.cpu: 限制了命名空间中所有 Pod 的 CPU 请求总和为 4 核。
  • limits.cpu: 限制了命名空间中所有 Pod 的 CPU 限制总和为 8 核。
  • requests.memory: 限制了命名空间中所有 Pod 的内存请求总和为 8Gi。
  • limits.memory: 限制了命名空间中所有 Pod 的内存限制总和为 16Gi。
  • pods: 限制了命名空间中最多只能有 10 个 Pod。
  • services: 限制了命名空间中最多只能有 5 个 Service。
  • persistentvolumeclaims: 限制了命名空间中最多只能有 3 个 PVC。
2. 查看 ResourceQuota 资源

可以通过以下命令查看当前命名空间下的 ResourceQuota 资源使用情况:

kubectl get resourcequota -n my-namespace

查看指定 ResourceQuota 的详细信息:

kubectl describe resourcequota example-quota -n my-namespace
3. 查看资源使用情况

要查看当前命名空间下的资源使用情况,可以使用以下命令:

kubectl describe resourcequota example-quota -n my-namespace

此命令会显示当前资源的使用量与配额限制。

4. 设置多个 ResourceQuota

你可以在同一命名空间中创建多个 ResourceQuota,每个 ResourceQuota 代表不同的资源限制。例如:

  • 一个 ResourceQuota 限制 CPU 和内存资源。
  • 另一个 ResourceQuota 限制对象数量,如 Pod 和 PVC。

这种方式可以让你根据不同的资源维度进行灵活管理。

ResourceQuota 使用的场景

  1. 控制命名空间资源使用:当你希望每个命名空间的资源使用不会超出特定范围时,使用 ResourceQuota 可以限制 CPU、内存等资源的总量,防止某个命名空间消耗过多资源。
  2. 避免资源滥用:在多租户环境中,使用 ResourceQuota 可以确保不同的团队或应用在共享的集群中公平使用资源,防止资源滥用。
  3. 确保应用稳定性:通过限制资源的使用,可以防止某些应用因资源过度消耗而影响整个集群的稳定性。

配置 ResourceQuota 的注意事项

  • 资源请求和限制ResourceQuota 主要通过 requestslimits 来控制资源。请求表示容器启动时需要的资源量,而限制表示容器可以使用的最大资源量。ResourceQuota 的值会在命名空间级别进行累计,限制整个命名空间的资源总量。
  • 支持的资源ResourceQuota 不仅限于 CPU 和内存资源,也可以管理其他资源,例如存储卷(PVC)、Pods、Services 等。
  • 默认配额:在某些情况下,Kubernetes 集群会有默认的 ResourceQuota,尤其是在使用云提供商的 Kubernetes 服务时。如果没有配置自己的 ResourceQuota,集群中的所有命名空间可能会遵循默认的配额限制。

ResourceQuota 与 LimitRange 的区别

ResourceQuotaLimitRange 都是 Kubernetes 中的资源管理工具,但它们有不同的作用:

  • ResourceQuota:主要用于限制一个命名空间内的资源总量和对象数量,确保资源的总使用量不会超出限制。
  • LimitRange:用于限制命名空间内单个 Pod 或容器的资源请求和限制。例如,它可以确保容器不会请求超过一定量的 CPU 或内存资源。

简而言之,ResourceQuota 用于管理命名空间级别的资源使用,而 LimitRange 用于管理单个容器或 Pod 的资源使用。

在 Kubernetes 中,LimitRange 是一个用于限制容器资源的配置对象,它可以为命名空间内的 Pod 或容器设置默认的资源请求(requests)和资源限制(limits)。这些资源限制帮助确保容器在集群中不会超出预期的资源使用范围。

requestslimits 解释
  1. requests:容器启动时所请求的资源。它表示容器启动所需的最小资源量,Kubernetes 会根据 requests 来决定调度器将容器放置在哪个节点上。

    • requests 是容器的资源保证。意味着容器至少能够获得这些资源,如果节点没有足够的资源,容器将不会被调度。
  2. limits:容器能够使用的最大资源量。它表示容器可以使用的资源上限,容器在执行过程中不能超过该限制。

    • limits 是容器的资源上限。如果容器使用超过 limits 的资源,Kubernetes 会进行限制(如内存不足时会杀死容器,或者 CPU 会被限制在给定的范围内)。
LimitRange 中的 requestslimits

LimitRange 的作用是为容器设置默认的 requestslimits,并且可以强制要求命名空间中的所有容器必须指定这些资源请求和限制。

  • default:为没有显式设置 requestslimits 的容器指定默认值。
  • defaultRequest:为没有显式设置 requests 的容器指定默认请求值。
  • limit:为命名空间中所有容器设置资源限制。
  • request:为命名空间中所有容器设置资源请求。
示例:LimitRange 配置

以下是一个 LimitRange 配置的示例,指定了容器的默认 requestslimits

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: example-limits
  namespace: my-namespace
spec:
  limits:
    - default:
        cpu: "500m"         # 默认 CPU 限制为 500m(即 0.5 核)
        memory: "1Gi"       # 默认内存限制为 1Gi
      defaultRequest:
        cpu: "200m"         # 默认 CPU 请求为 200m(即 0.2 核)
        memory: "512Mi"     # 默认内存请求为 512Mi
      max:
        cpu: "2"            # 最大 CPU 限制为 2 核
        memory: "4Gi"       # 最大内存限制为 4Gi
      min:
        cpu: "100m"         # 最小 CPU 请求为 100m(即 0.1 核)
        memory: "256Mi"     # 最小内存请求为 256Mi
      type: Container
解析 LimitRange 中的各个字段
  • default:为容器设置默认的 limits,如果容器没有显式设置 limits,则使用这些默认值。

    • cpu: "500m" 表示默认 CPU 限制为 500m(即 0.5 核 CPU)。
    • memory: "1Gi" 表示默认内存限制为 1Gi。
  • defaultRequest:为容器设置默认的 requests,如果容器没有显式设置 requests,则使用这些默认值。

    • cpu: "200m" 表示默认 CPU 请求为 200m(即 0.2 核 CPU)。
    • memory: "512Mi" 表示默认内存请求为 512Mi。
  • max:设置容器的资源限制上限,即容器不能超出这个资源限制。

    • cpu: "2" 表示容器最多可以使用 2 核 CPU。
    • memory: "4Gi" 表示容器最多可以使用 4 Gi 内存。
  • min:设置容器的资源请求下限,即容器至少需要请求这些资源。

    • cpu: "100m" 表示容器至少请求 100m(即 0.1 核)CPU。
    • memory: "256Mi" 表示容器至少请求 256Mi 内存。
  • type: Container:表示这些限制是针对容器级别的,而不是 Pod 级别的。

使用场景

  1. 默认资源限制:如果没有显式设置 requestslimitsLimitRange 会为容器提供默认的值。这样可以确保在命名空间中创建的所有容器都有合适的资源配置。

  2. 强制资源请求和限制:你可以通过设置 minmax 来强制容器在资源的最小和最大范围内运行。例如,如果你希望容器至少请求 100m CPU 和 256Mi 内存,同时不允许它们超过 2 核 CPU 和 4Gi 内存,LimitRange 规则可以确保这一点。

  3. 集群资源保护:通过合理设置 requestslimits,可以有效避免某些容器过度占用集群资源,影响其他容器的运行。例如,设定适当的默认请求和限制可以确保容器不会在节点上消耗所有资源。

  • requestslimits 是 Kubernetes 中资源管理的两个重要概念:

    • requests 是容器启动时的资源保证,它决定了容器会被调度到哪些节点。
    • limits 是容器能够使用的最大资源量,超过这个限制,Kubernetes 会对其进行限制(如杀死内存溢出的容器)。
  • LimitRange 用于为容器设置资源请求和限制,并可以强制所有容器遵循这些规则。

    • default 设置了容器的默认限制。
    • defaultRequest 设置了容器的默认请求。
    • maxmin 用于限制容器可以请求的资源的范围。

通过合理使用 LimitRange,可以确保容器不会超出其资源限制,从而帮助集群管理员更好地管理集群资源,避免资源滥用。

总结

  • ResourceQuota 是 Kubernetes 中用于限制命名空间资源使用的工具,可以用来控制资源总量和对象数量,确保集群资源公平分配。
  • 通过设置 ResourceQuota,可以避免某个命名空间的资源过度消耗,保障集群中的其他命名空间能够平稳运行。
  • ResourceQuota 适合用于多租户环境,防止某个租户(命名空间)占用过多资源。

http://www.kler.cn/a/421281.html

相关文章:

  • Linux 各个目录作用
  • 二百七十八、ClickHouse——将本月第一天所在的那一周视为第一周,无论它是从周几开始的,查询某个日期是本月第几周
  • k8s,声明式API对象理解
  • python之Flask入门—路由参数
  • Profinet转EtherNet/IP网关是如何解决西门子S7-1500PLC与AB PLC的通讯问题的
  • HCIE IGP双栈综合实验
  • Luma AI技术浅析(五):GAN 改进技术
  • qemu 9.1.2 源码编译
  • ffmpeg拼接两个视频的一种可行方法
  • Android10 设备死机的问题分析和解决
  • python使用python-docx处理word
  • brynet源码阅读——http组件和wrapper组件
  • Reinforcement Learning with Human in the Loop Human Feedback
  • 【漏洞复现】海信智能公交企业管理系统 apply.aspx SQL注入漏洞
  • SIMD与SIMT
  • 刷leetcode hot100--3贪心(30min,看思路)
  • 【数据结构】【线性表】特殊的线性表-字符串
  • Android中使用NSD扫描,实现局域网内设备IP的发现
  • 第1章:CSS简介 --[CSS零基础入门]
  • Scala 的match case 匹配元组
  • zerotier实现内网穿透
  • M31系列LoRa分布式IO模块功能简介
  • 黑马2024AI+JavaWeb开发入门Day04-SpringBootWeb入门-HTTP协议-分层解耦-IOCDI飞书作业
  • 【微服务】SpringBoot 对接飞书多维表格事件回调监听流程详解
  • 基于Linux的逻辑订阅发布搭建
  • 多线程运行时,JVM(Java虚拟机)的内存模型