k8s查看cpu多少核心

使用Kubernetes（K8s）查看CPU的核心数可以通过kubectl命令、资源监控工具、以及Kubernetes Dashboard等多种方式。其中，最常用和直接的方法是通过kubectl命令行工具。在命令行中执行kubectl describe node [node-name]，可以查看特定节点的详细信息，包括CPU核心数。详细描述：通过执行kubectl describe node [node-name]命令，可以获取节点的详细配置信息。在输出信息中，找到“Capacity”和“Allocatable”字段，其中“cpu”下的值表示节点的总CPU核心数和可分配的CPU核心数。通过这种方式，可以准确了解每个节点的CPU资源情况，有助于资源分配和优化。

一、KUBECTL命令行工具

kubectl命令行工具是Kubernetes集群管理最常用的工具之一。使用kubectl可以方便地查看集群中各个节点的CPU核心数。首先，确保已经安装并配置好kubectl工具，并且能够正常连接到Kubernetes集群。然后，执行以下命令：

kubectl get nodes

该命令将列出集群中的所有节点。接下来，选择一个节点，并执行以下命令查看其详细信息：

kubectl describe node [node-name]

在输出的信息中，找到“Capacity”和“Allocatable”字段。Capacity字段显示了该节点的总CPU核心数，而Allocatable字段显示了可分配的CPU核心数。例如：

Capacity: cpu: 4 Allocatable: cpu: 3.9

这表示该节点有4个总CPU核心数，其中3.9个核心是可分配的。

二、资源监控工具

除了使用kubectl命令行工具，还可以使用各种资源监控工具来查看Kubernetes集群中节点的CPU核心数。常见的资源监控工具包括Prometheus、Grafana、Heapster和Kube-state-metrics等。这些工具可以提供更详细和实时的资源使用情况。

Prometheus是一种开源的监控系统，特别适用于Kubernetes集群。通过Prometheus，可以采集和存储Kubernetes集群中的各种指标数据，包括节点的CPU核心数。安装并配置Prometheus后，可以通过Prometheus查询语言（PromQL）来查看节点的CPU核心数。

Grafana通常与Prometheus结合使用，用于可视化展示监控数据。通过Grafana，可以创建各种图表和仪表盘，实时监控Kubernetes集群中的CPU核心数和使用情况。

Heapster是Kubernetes的原生监控解决方案，可以收集和处理Kubernetes集群中的各种资源使用数据。虽然Heapster已经被弃用，但仍有一些集群在使用它。

Kube-state-metrics是一种专门用于收集Kubernetes对象状态的工具。它可以导出节点的详细信息，包括CPU核心数。结合Prometheus和Grafana，可以实现全面的资源监控和可视化。

三、KUBERNETES DASHBOARD

Kubernetes Dashboard是一个基于Web的用户界面，用于管理和监控Kubernetes集群。通过Dashboard，可以直观地查看集群中节点的CPU核心数和使用情况。

首先，需要安装和配置Kubernetes Dashboard。安装完成后，通过浏览器访问Dashboard的URL，并登录到Dashboard。进入Dashboard后，导航到“Nodes”页面。在该页面中，可以看到集群中所有节点的详细信息，包括CPU核心数。

Dashboard的优点是界面友好，易于使用，特别适合不熟悉命令行工具的用户。此外，Dashboard还提供了其他丰富的功能，如Pod管理、服务管理、资源使用监控等。

四、NODE EXPORTER

Node Exporter是Prometheus生态系统中的一个重要组件，专门用于采集节点的硬件和操作系统指标数据。通过Node Exporter，可以采集节点的CPU核心数等详细信息。

安装Node Exporter后，可以通过Prometheus来采集和存储这些指标数据。然后，通过PromQL查询语句，可以查看节点的CPU核心数。例如：

node_cpu_seconds_total{mode="idle"}

该查询语句可以返回节点的CPU空闲时间，从而间接反映出CPU核心数和使用情况。

Node Exporter的优点是可以提供节点的详细硬件和操作系统指标数据，适用于需要深入了解节点资源使用情况的场景。

五、KUBECTL插件和扩展工具

为了更方便地查看Kubernetes集群中节点的CPU核心数，可以使用一些kubectl插件和扩展工具。这些插件和工具可以扩展kubectl的功能，提供更丰富的资源信息。

kubectl-top插件是一个常用的插件，用于实时查看Kubernetes集群中节点和Pod的资源使用情况。安装kubectl-top插件后，可以通过以下命令查看节点的CPU核心数和使用情况：

kubectl top nodes

该命令将列出所有节点的CPU和内存使用情况，包括CPU核心数和使用率。

k9s是一种流行的Kubernetes命令行界面工具，提供了丰富的资源管理和监控功能。通过k9s，可以方便地查看节点的CPU核心数和使用情况。安装k9s后，启动k9s，并导航到节点页面，即可查看节点的详细信息。

六、API SERVER和客户端库

Kubernetes API Server是Kubernetes集群的核心组件之一，提供了一套完整的RESTful API接口。通过API Server，可以编程方式访问和管理Kubernetes集群中的资源，包括查看节点的CPU核心数。

首先，获取API Server的访问地址和认证信息。然后，使用HTTP客户端工具（如curl）或编程语言（如Python、Go）的客户端库，发送API请求，获取节点的详细信息。例如，使用curl命令获取节点信息：

curl -k -H "Authorization: Bearer [your-token]" https://[api-server-address]/api/v1/nodes/[node-name]

在返回的JSON格式数据中，找到“status”字段下的“capacity”和“allocatable”子字段，其中“cpu”字段表示节点的CPU核心数。

客户端库如Kubernetes Python客户端库和Kubernetes Go客户端库，可以简化与API Server的交互过程。通过这些客户端库，可以编写程序，自动化地获取和处理节点的CPU核心数信息。

七、其他常用工具和方法

除了上述方法，还可以使用其他一些常用工具和方法来查看Kubernetes集群中节点的CPU核心数。

kubectl-cpu-usage是一个开源工具，专门用于查看Kubernetes集群中节点和Pod的CPU使用情况。安装kubectl-cpu-usage后，可以通过以下命令查看节点的CPU核心数和使用情况：

kubectl cpu-usage nodes

Kubectl NodeShell是另一个实用工具，可以在节点上启动一个临时的Shell会话，方便进行故障排查和资源查看。通过NodeShell，可以直接在节点上执行命令，如lscpu，查看CPU核心数。例如：

kubectl node-shell [node-name]
lscpu

该命令将启动一个临时的Shell会话，并在节点上执行lscpu命令，显示CPU核心数等详细信息。

Kubelet Metrics是Kubernetes节点上运行的Kubelet组件提供的指标数据。通过访问Kubelet的metrics端点，可以获取节点的详细资源使用情况，包括CPU核心数。访问Kubelet metrics端点的URL格式为：

https://[node-ip]:10250/metrics

通过HTTP客户端工具或编程方式访问该URL，可以获取节点的详细指标数据。

八、CPU资源优化和管理

了解Kubernetes集群中节点的CPU核心数，是进行资源优化和管理的基础。通过合理分配和管理CPU资源，可以提高集群的性能和稳定性。

资源请求和限制是Kubernetes中的重要概念。通过为Pod设置资源请求（requests）和限制（limits），可以确保Pod在运行时获得足够的资源，同时防止资源过度使用。例如，为Pod设置CPU请求和限制：

resources: requests: cpu: "500m" limits: cpu: "1000m"

该配置表示Pod请求500毫核的CPU资源，并限制其最多使用1000毫核的CPU资源。

资源配额是另一种资源管理策略。通过为命名空间设置资源配额，可以限制该命名空间中所有Pod的总资源使用量。例如，为命名空间设置CPU配额：

apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: cpu-quota spec: hard: requests.cpu: "10" limits.cpu: "20"

该配置表示限制命名空间中所有Pod的CPU请求总量为10个核心，CPU限制总量为20个核心。

垂直Pod自动缩放（Vertical Pod Autoscaler, VPA）是Kubernetes中一种自动调整Pod资源请求和限制的机制。通过VPA，可以根据Pod的实际资源使用情况，自动调整其CPU请求和限制，从而提高资源利用率。例如，配置VPA资源对象：

apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1 kind: VerticalPodAutoscaler metadata: name: vpa-example spec: targetRef: apiVersion: "apps/v1" kind: Deployment name: example-deployment updatePolicy: updateMode: "Auto"

该配置表示为名为example-deployment的Deployment资源对象启用VPA，自动调整其CPU资源请求和限制。

节点自动缩放（Cluster Autoscaler）是Kubernetes中另一种自动调整集群节点数量的机制。通过Cluster Autoscaler，可以根据集群中Pod的资源需求，自动增加或减少节点数量，从而确保集群资源的充分利用。例如，配置Cluster Autoscaler：

apiVersion: autoscaling/v1 kind: ClusterAutoscaler metadata: name: cluster-autoscaler spec: maxNodesTotal: 10 minNodesTotal: 1 scaleDown: enabled: true delayAfterAdd: 10m delayAfterDelete: 1m delayAfterFailure: 3m

该配置表示Cluster Autoscaler的最大节点数量为10，最小节点数量为1，并配置了一些缩减节点的延迟参数。

通过以上方法和工具，可以全面了解和管理Kubernetes集群中节点的CPU核心数和资源使用情况，从而优化资源分配，提高集群性能和稳定性。