CentOS上Kubernetes的资源限制设置

centos

小樊

2025-03-03 19:03:27

栏目: 智能运维

在CentOS上为Kubernetes设置资源限制主要涉及两个方面：Pod的资源限制和集群级别的资源配额与限制。以下是详细的步骤和示例：

Pod的资源限制

对于一个Pod来说，资源最基础的2个指标是CPU和内存。Kubernetes提供了requests和limits两种类型参数对资源进行预分配和使用限制。

limits：限制Pod的资源利用，当Pod内存超过limit时，会被OOM（Out of Memory）杀死。当CPU超过limit时，不会被kill，但是会限制不超过limit值。
requests：为Pod分配资源请求，确保调度器可以将Pod调度到合适的节点上。

示例Pod配置文件：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: memory-demo
namespace: examples
spec:
  containers:
  - name: memory-demo-ctr
    image: polinux/stress
    resources:
      requests:
        memory: "50Mi"
      limits:
        memory: "100Mi"
    command: ["stress"]
    args: ["--vm", "1", "--vm-bytes", "250M", "--vm-hang", "1"]

集群级别的资源配额与限制

在Kubernetes集群中，可以通过定义**资源配额（ResourceQuota）和资源限制（LimitRange）**来控制每个命名空间中的资源使用情况。

配置资源配额

资源配额可以限制一个命名空间中的资源总量，包括CPU、内存、持久卷等。

示例ResourceQuota对象：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: my-resource-quota
spec:
  hard:
    pods: "10"
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: 1Gi
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: 2Gi

配置资源限制

资源限制可以限制单个Pod或容器使用的资源量。

示例LimitRange对象：

apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: my-limit-range
spec:
  limits:
  - type: Pod
    max:
      cpu: "2"
      memory: 2Gi
    min:
      cpu: "0.5"
      memory: 500Mi
  - type: Container
    max:
      cpu: "1"
      memory: 1Gi
    min:
      cpu: "0.1"
      memory: 100Mi

动态管理GPU资源

在Kubernetes集群中引入GPU可以显著提升计算能力，特别是在处理需要大量计算资源的工作负载时。以下是具体步骤：

确保系统环境支持GPU：安装适当的GPU驱动程序和CUDA工具包。
安装Kubernetes GPU插件：
- 安装NVIDIA Device Plugin DaemonSet。
- 验证插件是否正常运行。
配置GPU资源在Pod中使用：在Pod的配置文件中指定请求和限制GPU资源。

示例Pod配置文件（使用GPU）：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: gpu-examples
spec:
  containers:
  - name: cuda-container
    image: nvidia/cuda:11.2.0-base
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1  # 请求1个GPU
    command: ["nvidia-smi", "-L"]

通过以上步骤，你可以在CentOS上为Kubernetes设置资源限制，确保资源得到合理分配和管理。

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