全部面试刷题微服务数据库消息队列搜索引擎大数据运维 go语言人工智能

生产环境中的kubernetes集群中配置pod一般会有哪些规范？

提问者：帅平问题分类：运维

Kubernetes

发布于：2周前 (03-13) IP属地：

4 个回答

习惯所有的虚假

使用VPA进行垂直扩缩容，例如：

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

发布于：2周前 (03-13) IP属地：

三岁就可萌了

配置HPA（基于内存）,例如：

kubectl autoscale deployment recommendation-service -n production \
  --cpu-percent=70 \
  --memory-percent=80 \
  --min=3 \
  --max=20

发布于：2周前 (03-13) IP属地：

回忆多美好

启动命名空间级别的ResourceQuota，例如：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: production-quota
  namespace: production
spec:
  hard:
    requests.memory: "100Gi"
    limits.memory: "200Gi"
    pods: "200"

发布于：2周前 (03-13) IP属地：

与酒

一定要为所有的pod添加内存和cpu的限制，避免出现资源（cpu超出或者内存泄漏）泄漏的时候无法约束，例如：

# deployment.yaml示例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: recommendation-service
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: app
        resources:
          requests:
            memory: "512Mi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "1024Mi"  # 硬性限制内存上限
            cpu: "2000m"

发布于：2周前 (03-13) IP属地：

我来回答