k8s运行资源如何申请

k8s运行资源如何申请可以通过定义资源请求和限制、配置资源配额、使用资源管理工具等方式实现。定义资源请求和限制是最常见的方式，通过在Pod的定义文件中设置requests和limits字段，可以确保Pod在运行时有足够的资源并防止资源过度使用。资源请求（requests）表示Pod启动时所需的最小资源量，资源限制（limits）则表示Pod可以使用的最大资源量。通过合理配置这些参数，可以有效地管理集群资源，提升系统稳定性和性能。

一、定义资源请求和限制

在Kubernetes中，资源请求和限制是通过Pod的定义文件进行配置的。这些配置可以确保每个Pod在调度到节点上时，能够获取所需的计算资源，同时防止单个Pod占用过多的资源，影响其他Pod的运行。以下是详细步骤和示例：

1.1 理解资源类型

Kubernetes支持两种主要的资源类型：CPU和内存。CPU以核心（或毫核）为单位，内存以字节为单位。了解这些资源类型是配置请求和限制的基础。

1.2 配置Pod资源

在Pod的定义文件中，可以通过requests和limits字段配置资源请求和限制。例如：

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

1.3 请求和限制的作用

资源请求：调度器使用资源请求来决定将Pod调度到哪个节点。一个节点必须有足够的可用资源来满足Pod的资源请求，否则调度器不会将Pod调度到该节点。
资源限制：资源限制是Pod在运行时可以使用的资源上限。如果Pod尝试使用超过限制的资源，Kubernetes将限制该Pod的资源使用。例如，如果Pod的CPU使用超过限制，将被限制其CPU使用，而内存超过限制时，可能会被杀掉。

1.4 动态调整资源

在实际运行中，应用的资源需求可能会发生变化。通过调整Pod的资源请求和限制，可以动态地管理资源。例如，通过kubectl apply命令更新Pod的定义文件，实现资源的动态调整。

kubectl apply -f pod-definition.yaml

二、配置资源配额

资源配额用于限制命名空间中可以使用的资源总量。通过配置资源配额，可以防止单个命名空间占用过多的集群资源，保证资源的公平分配。

2.1 创建资源配额

资源配额是通过ResourceQuota对象定义的。以下是一个示例：

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

2.2 资源配额字段

requests.cpu和requests.memory：定义命名空间中所有Pod的资源请求总量。
limits.cpu和limits.memory：定义命名空间中所有Pod的资源限制总量。

2.3 应用资源配额

通过kubectl apply命令将资源配额应用到命名空间：

kubectl apply -f resource-quota.yaml

2.4 监控资源配额

使用kubectl describe命令可以查看资源配额的使用情况：

kubectl describe quota example-quota -n example-namespace

2.5 动态调整配额

根据实际需求，可以动态调整资源配额。修改ResourceQuota对象的定义文件，然后使用kubectl apply命令更新配额。

三、使用资源管理工具

除了手动配置资源请求和限制以及资源配额，Kubernetes还提供了一些高级工具和机制，帮助更好地管理和优化资源使用。

3.1 Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

HPA根据CPU或内存使用率自动调整Pod的副本数，以满足应用的需求。通过HPA，可以动态调整Pod的数量，确保应用在负载变化时能够自动扩展或缩减。

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

3.2 Vertical Pod Autoscaler (VPA)

VPA根据实际资源使用情况，动态调整Pod的资源请求和限制。与HPA不同，VPA关注的是单个Pod的资源需求，而不是Pod的副本数。

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

3.3 Cluster Autoscaler

Cluster Autoscaler根据集群中Pod的需求，自动调整集群节点的数量。当没有足够的资源调度新Pod时，Cluster Autoscaler会增加节点；当节点空闲时，会减少节点。

apiVersion: autoscaling/v1 kind: ClusterAutoscaler metadata: name: example-cluster-autoscaler spec: scaleDown: enabled: true minNodes: 1 maxNodes: 10

3.4 使用监控和告警

通过监控工具（如Prometheus和Grafana），可以实时监控资源使用情况，设置告警规则，及时发现资源瓶颈和异常情况。监控和告警能够帮助运维人员迅速响应资源问题，确保系统的稳定运行。

3.5 资源管理最佳实践

合理配置资源请求和限制：确保Pod在调度时有足够的资源，并防止资源过度使用。
使用资源配额：限制命名空间的资源使用，确保资源的公平分配。
利用自动扩展工具：使用HPA、VPA和Cluster Autoscaler自动调整资源，提升资源利用率。
持续监控和优化：通过监控工具和告警机制，及时发现和解决资源问题。

四、资源调度策略

资源调度策略决定了Pod如何被调度到节点上，通过合理配置调度策略，可以提高资源利用率，优化系统性能。

4.1 节点选择器

节点选择器通过标签选择特定的节点来运行Pod。例如：

spec: nodeSelector: disktype: ssd

4.2 亲和性和反亲和性

亲和性和反亲和性规则可以指定Pod与节点或其他Pod的关系。例如，指定Pod必须与特定标签的节点一起运行，或必须与特定标签的Pod分开运行：

spec: affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: disktype operator: In values: - ssd podAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - frontend topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

4.3 污点和容忍度

污点和容忍度用于防止Pod被调度到不适合的节点上。例如，节点可能会被标记为不可调度（污点），只有带有相应容忍度的Pod才能被调度到这些节点上：

spec: tolerations: - key: "key1" operator: "Equal" value: "value1" effect: "NoSchedule"

4.4 优先级和抢占

通过配置Pod的优先级，可以控制Pod的调度顺序。在资源紧张时，高优先级的Pod可以抢占低优先级的Pod的资源：

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "This priority class is used for high priority pods."

4.5 资源调度策略的应用

通过结合使用节点选择器、亲和性和反亲和性、污点和容忍度以及优先级和抢占策略，可以实现灵活的资源调度，提高系统的资源利用率和可靠性。

五、资源监控和优化

资源监控和优化是确保Kubernetes集群稳定运行的重要环节。通过持续监控资源使用情况，及时进行优化调整，可以提升系统性能，避免资源浪费。

5.1 监控工具

使用Prometheus、Grafana等监控工具，可以实时监控Kubernetes集群的资源使用情况，生成可视化报表，方便分析和决策。

5.2 告警机制

设置告警规则，当资源使用超出预设阈值时，及时通知运维人员，迅速响应处理。例如，通过Prometheus Alertmanager配置告警：

groups: - name: example-alerts rules: - alert: HighMemoryUsage expr: container_memory_usage_bytes{namespace="example-namespace"} > 1e9 for: 5m labels: severity: warning annotations: summary: "High memory usage detected" description: "Memory usage is above 1GB for more than 5 minutes."

5.3 优化策略

调整资源请求和限制：根据监控数据，合理调整Pod的资源请求和限制，避免资源浪费。
清理不必要的资源：定期清理未使用的Pod、Service、Volume等资源，释放集群资源。
使用合适的实例类型：根据应用需求，选择合适的实例类型，优化成本和性能。
分布式部署：将应用分布式部署到多个节点，避免单点故障，提高系统可靠性。

5.4 持续优化

资源优化是一个持续的过程，通过定期审查和调整资源配置，确保集群在不同负载下都能稳定运行。同时，保持与Kubernetes社区的互动，及时了解和应用最新的优化技术和工具。

六、总结与展望

在Kubernetes中，资源管理是一个复杂而重要的任务。通过合理配置资源请求和限制、使用资源配额、利用自动扩展工具、配置资源调度策略以及持续监控和优化，可以有效地管理和优化集群资源，提升系统的稳定性和性能。未来，随着Kubernetes生态系统的不断发展，更多的资源管理工具和优化技术将被引入，进一步简化资源管理过程，提升集群的智能化水平。作为运维人员，需要不断学习和实践，掌握最新的资源管理技术，确保Kubernetes集群始终处于最佳状态。

相关问答FAQs：

常见问题解答：K8s运行资源申请

1. 如何在Kubernetes中申请并管理运行资源？

在Kubernetes中，申请和管理运行资源主要涉及两种类型的资源：CPU和内存。资源的申请通过Requests和Limits来控制，确保每个容器在运行时能获得其需要的资源，同时防止资源超限。

资源请求（Requests）: 这是容器在调度时需要的最低资源量。Kubernetes调度器根据这些请求来决定哪个节点可以承载这些容器。资源请求保证了容器能够在启动后有足够的资源进行运行。
资源限制（Limits）: 这是容器运行期间可以使用的最大资源量。设置资源限制可以防止容器使用过多的资源，从而影响同一节点上的其他容器。

资源请求和限制在Pod的规范（Spec）中设置，例如：

resources:
  requests:
    memory: "64Mi"
    cpu: "250m"
  limits:
    memory: "128Mi"
    cpu: "500m"

以上配置表示该容器在调度时请求64Mi的内存和250m的CPU，并且在运行时最多使用128Mi的内存和500m的CPU。

2. 如何通过Kubernetes配置文件优化资源分配？

优化资源分配是确保Kubernetes集群高效运行的关键步骤。可以通过配置文件对资源进行详细的管理，包括设置请求和限制、使用资源配额和优先级等。

设置资源请求和限制: 在Pod的定义文件中，通过resources字段设置请求和限制是基本操作。这可以帮助Kubernetes合理调度Pods，并确保容器在运行时不会超出其分配的资源。
使用资源配额（ResourceQuota）: 资源配额允许集群管理员限制在一个命名空间中使用的资源总量。这对于防止某个团队或项目消耗过多集群资源非常有用。资源配额可以通过以下配置设置：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: example-quota
  namespace: default
spec:
  hard:
    requests.cpu: "2"
    requests.memory: "4Gi"
    limits.cpu: "4"
    limits.memory: "8Gi"

设置优先级和预留（Priority and Preemption）: Kubernetes允许为Pods设置优先级，优先级高的Pods可以抢占优先级低的Pods所使用的资源。这在资源紧张的情况下尤其重要。优先级设置可以通过PriorityClass实现：

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "This priority class should be used for high-priority workloads."

然后在Pod的定义中引用这个优先级：

spec:
  priorityClassName: high-priority

3. 如何监控和调整Kubernetes集群中的资源使用情况？

监控和调整资源使用情况是确保Kubernetes集群健康和性能的关键。有效的监控和调整可以帮助识别瓶颈、优化资源分配并提高集群的整体效率。

使用Kubernetes自带的监控工具: Kubernetes提供了基本的监控工具，如kubectl top命令，可以显示节点和Pod的CPU和内存使用情况。使用这些命令可以快速了解当前资源的使用状况。

kubectl top nodes
kubectl top pods

集成第三方监控工具: 如Prometheus和Grafana，可以提供更深入和定制化的监控和可视化。Prometheus可以收集来自Kubernetes集群的各种指标数据，而Grafana则可以创建图表和仪表板以便于分析。配置Prometheus和Grafana的步骤包括：
- 部署Prometheus：可以通过Helm charts或者直接使用Kubernetes manifests来部署。
- 配置Prometheus收集Kubernetes指标：通过配置Prometheus的scrape_config来收集Kubernetes相关的指标数据。
- 部署Grafana并连接Prometheus：Grafana可以与Prometheus进行集成，创建可视化仪表板以展示各种监控数据。
设置自动扩展（Horizontal Pod Autoscaling）: Kubernetes的Horizontal Pod Autoscaler（HPA）可以根据资源使用情况自动调整Pod的副本数量。配置HPA需要定义一个指标（如CPU使用率），HPA会根据这个指标动态调整Pod的数量：

apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: example-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: example-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50