CentOS下Kubernetes资源管理策略

CentOS下Kubernetes资源管理策略

1. 资源请求与限制（Requests/Limits）

资源请求（requests）定义Pod启动时所需的最低资源量，调度器据此分配节点；资源限制（limits）定义Pod可使用的最大资源量，防止资源滥用。两者需配合使用，是Kubernetes资源管理的基础。
例如，一个Nginx Pod的配置可设置requests.cpu: "500m"、requests.memory: "512Mi"（最低需求），limits.cpu: "1"、limits.memory: "1Gi"（最大上限），确保Pod在资源紧张时仍能运行，同时避免占用过多资源影响其他Pod。

2. 资源配额（ResourceQuota）

资源配额用于限制命名空间内资源使用的总量，防止单一团队或应用占用过多集群资源。可限制的计算资源包括CPU、内存，对象数量包括Pod、PVC、ConfigMap等。
配置示例如下：创建ResourceQuota对象，设置requests.cpu: "2"、limits.cpu: "4"、persistentvolumeclaims: "5"，应用到example-namespace命名空间后，该命名空间内所有Pod的CPU请求总和不超过2核，CPU限制总和不超过4核，PVC数量不超过5个。

3. 限制范围（LimitRange）

LimitRange用于为命名空间内的Pod/Container设置默认资源请求与限制，并定义资源使用的最小/最大边界。若Pod未指定资源，LimitRange会自动注入默认值；若指定的资源超出范围，创建请求会被拒绝。
例如，配置LimitRange设置defaultRequest.cpu: "250m"、defaultLimit.cpu: "500m"，则未指定资源的Container会自动获得250m CPU请求、500m CPU限制；同时设置min.cpu: "100m"、max.cpu: "1"，确保Container的CPU资源在合理范围内。

4. 水平Pod自动伸缩（HPA）

HPA根据CPU/内存利用率或其他自定义指标（如QPS、延迟），自动调整Pod的副本数量，应对负载变化。配置示例如下：创建HorizontalPodAutoscaler对象，设置minReplicas: 1、maxReplicas: 10，metrics: [{ "type": "Resource", "resource": { "name": "cpu", "target": { "type": "Utilization", "averageUtilization": 50} } } ]，当Pod CPU利用率超过50%时，自动扩容Pod数量（最多10个）。

5. 垂直Pod自动伸缩（VPA）

VPA根据Pod的实际资源使用情况，自动调整Pod的资源请求与限制，优化资源利用率。与HPA不同，VPA调整的是单个Pod的资源规格，而非副本数量。
启用VPA需先安装控制器，然后创建VerticalPodAutoscaler对象，设置updatePolicy.updateMode: "Auto"，VPA会自动分析Pod的历史资源使用数据，调整其requests和limits，确保资源分配与实际需求匹配。

6. 调度策略

6.1 节点亲和性与反亲和性

• 节点亲和性（NodeAffinity）：将Pod调度到特定节点（如带有特定标签的节点），例如要求Pod调度到kubernetes.io/e2e-az-name: e2e-az1或e2e-az2的节点，提高应用与节点的匹配度。
• 反亲和性（PodAntiAffinity）：避免Pod调度到同一节点，例如要求同一应用的多个Pod分布在不同节点，提高高可用性。

6.2 拓扑感知调度

利用Kubernetes的CPU Manager功能，根据节点的NUMA拓扑结构分配CPU资源，减少CPU争用，提高应用性能。适用于对CPU性能敏感的应用（如数据库、高性能计算）。

7. 存储资源管理

7.1 存储类（StorageClass）

通过StorageClass定义不同类型的存储（如SSD、HDD），匹配不同应用的存储需求。例如，创建gold存储类（SSD）和bronze存储类（HDD），分别用于数据库和日志存储，避免过度配置。

7.2 动态存储供应

利用动态存储供应功能，按需自动创建PV（持久卷）。例如，当Pod申请PVC（持久卷声明）时，Kubernetes会根据StorageClass自动创建对应的PV，无需手动创建，简化存储管理。

8. 监控与优化

8.1 监控工具

使用Prometheus+Grafana监控集群资源使用情况（如CPU、内存、存储、网络），通过可视化 dashboard 实时查看资源状态，及时发现资源瓶颈。

8.2 日志管理

集成**ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）**收集和分析Pod日志，快速定位资源占用过高或应用异常的问题，优化资源分配。

8.3 内核与etcd优化

• 内核参数调整：增大文件句柄上限（fs.file-max）、调整ARP缓存大小（net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1），提高系统处理高并发的能力。
• etcd优化：搭建高可用etcd集群（3节点及以上），使用etcd operator自动管理etcd集群，确保集群状态的一致性和高性能。

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