k8s如何设置容量

K8s（Kubernetes）设置容量的方法包括：使用资源请求和限制、配置持久卷（Persistent Volumes, PV）、使用节点选择器和污点与容忍度、调整节点池、自动扩缩容、配置资源配额和限制范围。 Kubernetes的资源请求和限制是设置容量的基本方法，通过定义Pod的资源请求和限制，可以确保每个Pod获得所需的CPU和内存资源，同时避免某些Pod占用过多资源，影响整个集群的性能。设置资源请求和限制的关键是找到合适的平衡点，即既能满足应用的性能需求，又能有效利用集群资源。举例来说，在定义Pod的资源请求时，通常会根据应用的基准测试结果和历史性能数据来确定最小的CPU和内存需求；而资源限制则设置为应用在高负载情况下的最大资源消耗。通过这种方式，可以确保应用在正常和高负载情况下都能稳定运行，同时避免资源浪费。

一、资源请求和限制

Kubernetes通过资源请求和限制来管理Pod的资源使用。资源请求是指Pod启动时所需要的最小资源量，而资源限制是指Pod可以使用的最大资源量。在定义Pod时，可以通过resources字段来配置资源请求和限制。配置示例如下：

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: example-pod spec: containers: - name: example-container image: nginx resources: requests: memory: "64Mi" cpu: "250m" limits: memory: "128Mi" cpu: "500m"

在上述配置中，容器请求了64Mi的内存和250m的CPU，限制了128Mi的内存和500m的CPU。这确保了集群中的每个Pod都能获得足够的资源，同时防止某些Pod占用过多资源。

二、持久卷（Persistent Volumes, PV）

持久卷（PV）在Kubernetes中用于管理持久存储。PV是一种抽象，定义了存储资源的具体属性，如存储大小、访问模式等。要使用PV，首先需要创建PV资源，然后通过持久卷声明（Persistent Volume Claim, PVC）来请求存储资源。示例如下：

apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: example-pv spec: capacity: storage: 10Gi accessModes: - ReadWriteOnce persistentVolumeReclaimPolicy: Retain storageClassName: slow hostPath: path: "/mnt/data"

在上述配置中，我们定义了一个10Gi的PV，访问模式为ReadWriteOnce，存储类为"slow"。PVC示例如下：

apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: example-pvc spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 8Gi storageClassName: slow

通过PVC，我们请求了8Gi的存储资源，并指定了与PV相同的存储类"slow"。Pod可以通过PVC来挂载PV，确保数据持久化。

三、节点选择器和污点与容忍度

Kubernetes使用节点选择器和污点与容忍度来管理Pod在节点上的分布。节点选择器通过标签选择器来指定Pod运行的节点，而污点与容忍度则用于阻止或允许Pod在某些节点上运行。节点选择器配置示例如下：

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: example-pod spec: containers: - name: example-container image: nginx nodeSelector: disktype: ssd

在上述配置中，Pod会调度到具有disktype: ssd标签的节点上。污点与容忍度配置示例如下：

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: example-pod spec: containers: - name: example-container image: nginx tolerations: - key: "key1" operator: "Equal" value: "value1" effect: "NoSchedule"

在上述配置中，Pod可以容忍具有key1=value1污点的节点，从而允许在这些节点上运行。

四、调整节点池

在Kubernetes中，节点池是管理节点的基本单元。通过调整节点池的大小和配置，可以灵活控制集群的容量。节点池的调整包括增加或删除节点、调整节点类型（如CPU、内存大小）、配置节点自动扩缩容等。调整节点池示例如下：

# 增加节点池中的节点数量 gcloud container clusters resize my-cluster --node-pool my-node-pool --num-nodes 5

在上述命令中，我们将节点池my-node-pool的节点数量调整为5个。通过这种方式，可以快速扩展或缩减集群的计算资源。

五、自动扩缩容

Kubernetes提供了自动扩缩容功能，包括Horizontal Pod Autoscaler（HPA）和Cluster Autoscaler。HPA根据Pod的资源使用情况自动调整Pod的副本数量，而Cluster Autoscaler则根据集群的资源需求自动调整节点数量。HPA配置示例如下：

apiVersion: autoscaling/v1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: example-hpa spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: example-deployment minReplicas: 1 maxReplicas: 10 targetCPUUtilizationPercentage: 50

在上述配置中，当Pod的CPU使用率超过50%时，HPA会自动增加Pod的副本数量，最多可扩展到10个副本。Cluster Autoscaler配置示例如下：

# 启用Cluster Autoscaler gcloud container clusters update my-cluster --enable-autoscaling --min-nodes 1 --max-nodes 10 --zone us-central1-a

在上述命令中，我们启用了Cluster Autoscaler，并设置了最小节点数为1，最大节点数为10。通过这种方式，可以确保集群在资源需求增加时自动扩展节点，在资源需求减少时自动缩减节点。

六、资源配额和限制范围

Kubernetes通过资源配额（Resource Quotas）和限制范围（Limit Ranges）来管理命名空间内的资源使用。资源配额用于限制命名空间内的总资源使用量，而限制范围用于限制单个Pod或容器的资源使用量。资源配额配置示例如下：

apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: example-quota spec: hard: pods: "10" requests.cpu: "4" requests.memory: "8Gi" limits.cpu: "8" limits.memory: "16Gi"

在上述配置中，我们限制了命名空间内的Pod数量为10个，总CPU请求为4个，总内存请求为8Gi，总CPU限制为8个，总内存限制为16Gi。限制范围配置示例如下：

apiVersion: v1 kind: LimitRange metadata: name: example-limitrange spec: limits: - max: cpu: "1" memory: "1Gi" min: cpu: "200m" memory: "100Mi" type: Container

在上述配置中，我们限制了单个容器的最大CPU为1个，最大内存为1Gi，最小CPU为200m，最小内存为100Mi。通过这种方式，可以确保命名空间内的资源使用在合理范围内。

通过合理配置资源请求和限制、持久卷、节点选择器和污点与容忍度、调整节点池、自动扩缩容以及资源配额和限制范围，可以有效管理Kubernetes集群的容量，确保应用的稳定运行和资源的高效利用。