引言

在 Kubernetes 集群中，资源管理是确保应用稳定运行和集群高效利用的关键。其中，资源请求（Requests）作为资源管理的基础机制，直接影响着 Pod 的调度决策和运行质量。

一、资源请求的基本概念

1.1 什么是资源请求

资源请求（Requests）是 Kubernetes 中定义 Pod 或容器所需最小资源量的声明。在提供的示例中：

requests:cpu: 1memory: 2Gi

这表示该容器至少需要 1 个 CPU 核心和 2GiB 的内存才能正常运行。Kubernetes 调度器会使用这些值来决定将 Pod 放置在哪个节点上。

1.2 请求与限制的区别

与资源请求相对应的是资源限制（Limits），如示例中的：

limits:cpu: 2memory: 4Gi

两者的主要区别在于：

• 请求(Requests)：是调度保证，确保 Pod 能够获得的最低资源量
• 限制(Limits)：是资源使用上限，防止 Pod 消耗过多资源

在调度阶段，Kubernetes 只考虑 Requests；在运行时，Limits 则发挥作用防止资源饥饿。

二、CPU 请求的深入解析

2.1 CPU 请求的单位与含义

示例中的cpu: 1表示：

• 1 个 Kubernetes CPU 单位，相当于：
  • 1 个 AWS vCPU
  • 1 个 GCP 核心
  • 1 个 Azure vCore
  • 1 个超线程（在支持超线程的裸机上）

对于部分 CPU 核心，可以使用小数（如0.5）或毫核单位（如500m表示 500 毫核，即 0.5 个 CPU）。

2.2 CPU 请求的调度影响

当调度器看到cpu: 1的请求时，它会：

1. 检查各节点的可分配 CPU 资源（总 CPU 减去已承诺的请求）
2. 只选择至少有 1 个可用 CPU 单位的节点
3. 将该 CPU 单位"预留"给这个 Pod

2.3 CPU 请求与限制的关系

在示例中，CPU 请求为 1，限制为 2，这意味着：

• 调度保证：至少 1 个 CPU
• 运行上限：最多 2 个 CPU
• 突发能力：Pod 可以在需要时使用额外的 CPU 资源（最多 2 个），前提是节点上有可用资源

三、内存请求的深入解析

3.1 内存请求的单位与含义

示例中的memory: 2Gi表示：

• 2 gibibytes 的内存（1GiB = 1024^3 bytes）
• 也可使用其他单位如 MiB、KiB 等

3.2 内存请求的调度影响

与 CPU 类似，调度器会：

1. 检查各节点的可用内存
2. 确保节点有至少 2GiB 的可分配内存
3. 将该内存"预留"给这个 Pod

3.3 内存请求的特殊性

内存与 CPU 的一个关键区别是：

• CPU 是可压缩资源：当 Pod 超过请求但未达限制时，Pod 不会被杀死，只是会被限制
• 内存是不可压缩资源：如果 Pod 超过内存限制，它将被 OOM Killer 终止

因此，合理设置内存请求尤为重要。

四、资源请求的实际应用场景

4.1 保证关键应用资源

对于关键业务应用，设置适当的请求可以确保：

• 始终有足够的资源可用
• 不会被其他 Pod 的资源使用所影响
• 在节点资源紧张时获得优先保障

4.2 提高集群利用率

通过合理设置请求：

• 管理员可以准确了解集群的资源承诺
• 实现更高效的装箱（bin packing），提高资源利用率
• 避免资源浪费或过度配置

4.3 资源配额管理

在多租户环境中，资源请求用于：

• 计算资源配额使用量
• 实施公平的资源分配策略
• 监控和限制各团队/项目的资源消耗

五、设置资源请求的最佳实践

5.1 如何确定合适的请求值

1. 基准测试：通过压力测试确定应用的最小资源需求
2. 监控历史数据：分析应用在正常负载下的资源使用情况
3. 考虑业务特点：
   • 周期性波动（如白天/夜间差异）
   • 突发流量处理能力需求
4. 安全余量：在最小需求上增加适当缓冲（通常 20-30%）

5.2 请求与限制的比例

常见的比例关系：

• CPU：请求:限制 = 1:2 或 1:1.5（如示例中的 1:2）
• 内存：请求:限制 = 1:1.2 或 1:1（内存突发收益小，风险高）

5.3 垂直自动扩缩(VPA)的考虑

虽然 VPA 可以自动调整资源，但：

• 生产环境建议谨慎使用自动调整请求
• 可先用于非关键应用
• 配合资源限制使用以避免失控

六、常见问题与解决方案

6.1 请求设置过高

症状：

• 集群利用率低
• 调度失败（尽管实际资源足够）

解决方案：

• 通过监控调整请求至更合理水平
• 考虑使用 VPA

6.2 请求设置过低

症状：

• Pod 频繁被驱逐（内存不足）
• 应用性能不稳定

解决方案：

• 增加请求值
• 检查应用是否有内存泄漏

6.3 节点压力与资源请求

即使所有 Pod 都在请求范围内，节点仍可能出现压力，因为：

• 系统进程需要资源
• 容器运行时需要资源
• Kubelet 等组件需要资源

解决方案：

• 确保节点保留足够资源给系统
• 设置适当的 kube-reserved 和 system-reserved

觉得有用的话点个赞 👍🏻 呗。
❤️❤️❤️本人水平有限，如有纰漏，欢迎各位大佬评论批评指正！😄😄😄

💘💘💘如果觉得这篇文对你有帮助的话，也请给个点赞、收藏下吧，非常感谢!👍 👍 👍

🔥🔥🔥Stay Hungry Stay Foolish 道阻且长,行则将至,让我们一起加油吧！🌙🌙🌙