优化一下。 在当今快速发展的IT行业中，KubernetesYi经成为了容器编排的事实标准。而作为其宿主环境的CentOS，也是一个fei常流行的Linux发行版。dan是如何在这两者结合的基础上，优化K8s的资源分配，从而提升集群性Neng，却是一个值得深思的问题。本文将带你走进K8s资源分配的奥秘，帮助你geng好地优化你的CentOS K8s集群。

一、 核心概念与QoS

在K8s中，资源分配主要依赖于以下几个核心概念：

• 资源请求指定容器所需的Zui小资源量，Kubernetes将尽力为每个容器分配请求的资源。
• 资源限制限制Pod的Zui大资源使用量，防止资源占用过多。
• 服务质量Kubernetes根据资源使用情况将Pod划分为三个等级：保证级、Zui佳努力级和容忍级。

二、 Pod资源分配：核心参数

在Kubernetes中，Pod资源分配主要tong过定义Pod的资源请求和限制来实现。 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: appspec: containers: - name: app image: nginx:1.25 resources: requests: memory: "128Mi" cpu: "250m" limits: memory: "256Mi" cpu: "500m" 三、 命名空间配额 为了geng好地管理和控制资源使用，Kubernetes引入了命名空间配额的概念。tong过为不同的命名空间设置资源配额，可yi限制每个命名空间的资源使用。 apiVersion: v1 kind: ResourceQuota metadata: name: team-a-quota namespace: team-a spec: hard: requests.cpu: "4" requests.memory: "8Gi" limits.cpu: "8" limits.memory: "16Gi" 四、默认与约束 默认与约束是Kubernetes中用于控制资源分配的另一个重要概念。 apiVersion: v1 kind: LimitRange metadata: name: default-lr namespace: default spec: limits: - default: cpu: "200m" memory: "256Mi" defaultRequest: cpu: "100m" memory: "128Mi" type: Container 五、 水平伸缩 为了应对负载波动，Kubernetes提供了水平伸缩功Neng。 apiVersion: autoscaling/v2 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: app-hpa namespace: team-a spec: scaleTargetRef: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: app minReplicas: 2 maxReplicas: 10 metrics: - type: Resource resource: name: cpu target: type: Utilization averageUtilization: 60 六、 GPU 专用资源 dui与需要GPU资源的场景，可yitong过NVIDIA Device Plugin动态分配GPU资源。 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: gpu-demo spec: containers: - name: cuda image: nvidia/cuda:12.2.0-base resources: limits: /gpu: 1 # 申请 1 张 GPU 前置：部署 NVIDIA Device Plugin。 七、 工作负载资源配置示例 KTV你。 在这篇文章中，我将tong过以下步骤来教会你如何实现 K8S部署资源分配，希望Neng够帮助你geng好地理解和应用Kubernetes的资源管理特性。先说说 让我们来kan一下整个实现 k8s 分配资源的流程： 步骤 操作 1 创建Pod 2 定义资源请求和限制 3 应用资源分配nginxk8s pod 如何分配资源Kubernetes是一个开源的容器编排... Namespace配额:为不同的命名空间设置资源配额， 醉了... 限制每个命名空间的资源使用。Pod配额:在命名空间级别设置Pod的数量和资源请求/限制。 在Kubernetes中，资源分配主要tong过定义Pod的资源请求和限制来实现。添加Docker的yum源：sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo。Kubernetes支持动态资源分配，可yitong过配置资源请求和限制来管理Pod的资源使用。 合理设置资源超卖：tong过调整资源请求和限制， 允许geng多Pod调度到节点上，提高资源利用率。使用资源配额来限制命名空间内的资源总量，防止单个命名空间耗尽集群资源。 八、 调度与拓扑优化 资源请求：指定容器所需资源量，Kubernetes将尝试为每个容器分配请求的资源。动态资源分配：Kubernetes允许动态管理GPU资源， 摆烂。 这意味着GPU资源将根据实际需求进行动态分配。 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io systemctl start docker systemctl enabledocker 在CentOS上部署Kubernetes集群时资源分配是一个关键步骤。 九、 硬件和资源需求 先说说确保你的硬件和资源需求满足以下要求： 处理器：至少2核CPU 内存：至少2GB 存储：至少20GB 处理器：至少2核CPU 内存：至少2GB 存储：至少20GB 十、GPU资源管理 tong过NVIDIA设备插件动态分配GPU资源。在Kubernetes中，可yitong过配置资源请求和限制来管理Pod的资源使用。 limits: /gpu: 1 # 申请 1 张 GPU 十一、 拓扑感知调度 利用CPU Manager按节点NUMA架构分配CPU，减少争用。 affinity: podAntiAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 100 podAffinityTerm: labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: topologyKey: /hostname 建议：对延迟敏感服务优先选择高性Neng磁盘/网卡节点；有状态/数据密集服务tong过反亲和分散到不同节点。 十二、 容量规划、监控与排障 在进行资源分配时还需要关注以下方面： 容量规划：合理分配资源，避免资源浪费。 监控：实时监控资源使用情况，及时发现问题。 排障：在出现问题时Neng够快速定位并解决。 十三、 在CentOS上优化K8s资源分配，需要关注多个方面包括资源请求和限制、命名空间配额、默认与约束、水平伸缩、GPU资源管理、拓扑感知调度、容量规划、监控与排障等。tong过合理配置和优化，可yi有效提升K8s集群的性Neng，满足业务需求。 当然这只是冰山一角。在实际操作中，还需要不断学习和积累经验，才Nenggeng好地应对各种挑战，我emo了。。