对于Kubernetes资源，有两个重要参数：CPU Request与Memory Request。
在配置Pod时，我们可以为其中的每个容器指定需要使用的计算资源（CPU和内存）。计算资源的配置项分为两种：Requests和Limits。Requests表示容器希望被分配到的、可完全保证的资源量（资源请求量）；Limits是容器最多能使用的资源量的上限（资源限制量）。
Pod的两个重要参数：CPU Request与Memory Request来表示容器最少所需的CPU和Memory。 Pod的两个重要参数：CPU Limitst与Memory Limits来表示容器最多只能使用的CPU和Memory。
在Kubernetes中，Pod是最小的调度单元，所以跟资源和调度相关的属性都是Pod对象的字段，而其中最重要的就是CPU和内存。如下所示：
当在Kubernetes中使用容器时，重要的是要知道所涉及的资源是什么以及如何需要它们。有些进程比其他进程需要更多的CPU或内存。有些是关键的，不应该被饿死。
3.k8s cpu、内存单位转正常单位 CPU： k8s的1000 = cpu的一个核
在 Kubernetes 中使用容器时，了解涉及的资源是什么以及为何需要它们很重要。有些进程比其他进程需要更多的 CPU 或内存。这很关键，永远不应该让进程挨饿。知道了这一点，我们应该正确配置容器和 Pod，以便充分利用两者。
默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
先讲解Pod的两个重要参数：CPU Request与Memory Request。在大多数情况下我们在定义Pod时并没有定义这两个参数，此时Kubernetes会认为该Pod所需的资源很少，并可以将其调度到任何可用的Node上。这样一来，当集群中的计算资源不很充足时，如果集群中的Pod负载突然加大，就会使某个Node的资源严重不足。
在默认情况下，Kubernetes 不会对 Pod 做 CPU 和内存资源限制，即 Kubernetes 系统中任何 Pod 都可以使用其所在节点的所有可用的CPU和内存。
默认情况下，每个客户端都是在一个请求完成之后才发送下一个请求 （benchmark 会模拟 50 个客户端除非使用 -c 指定特别的数量）， 这意味着服务器几乎是按顺序读取每个客户端的命令。Also RTT is payed as well.
k8s requests limits理解 节点容量查看 kubectl describe node nodename cpu requests: requests是设置资源的一个最小保证，这里nod
精神的寓所是我们的，不是阴曹地府，不是天上星辰，这两者都是活在我们之中的精神所制作的。----《作为意志和表象的世界》
返回度量指标名称为 http_requests_total，标签分别是 job="apiserver", handler="/api/comments" 的所有时间序列样本数据：
在一个多用户、多团队的k8s集群上，通常会遇到一个问题，如何在不同团队之间取得资源的公平，即，不会因为某个流氓团队占据了所有资源，从而导致其他团队无法使用k8s。
一、参考官方文档 https://istio.io/docs/setup/kubernetes/#downloading-the-release # 安装前准备 https://istio.io/docs/setup/kubernetes/install/helm/ # 参考官方文档 helm 安装 二、Istio 安装前准备 1. Go to the Istio release page to download the installation file corresponding to your OS
Kubernetes Resource QoS Classes介绍 Kubernetes根据Pod中Containers Resource的request和limit的值来定义Pod的QoS Class。 对于每一种Resource都可以将容器分为3中QoS Classes: Guaranteed, Burstable, and Best-Effort，它们的QoS级别依次递减。 Guaranteed 如果Pod中所有Container的所有Resource的limit和request都相等且不为0，则这
当 Kubernetes 集群资源请求量饱和以后，新的 Pod 将调度失败。此时实际资源使用量有可能很低, 这种情况下就需要分析所有 Pod 资源分配。
近期用scrapy做了不少项目，先从一个简单的poi数据来做一个小分析：最终效率结果是4w个页面，在开启30个客户端的分布式下，半个小时完成。
使用ab（Apache-BenchMark）压测consumer的Controller，触发调用。
原文链接：https://www.cnblogs.com/lonelyJay/p/10076158.html
集群管理员根据集群用户的数量来调整集群配置，以达到这个目的：能控制特定命名空间中的资源使用量，最终实现集群的公平使用和成本控制。
首先我的集群是节点资源都是16核16G,所以做实验要注意修改 创建一个合理资源的Pod
备注：CPU单位换算：100m CPU，100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同；精度不能超过 1m。1000m CPU = 1 CPU。
上一篇文章中kubernetes系列教程（五）深入掌握核心概念pod初步介绍了yaml学习kubernetes中重要的一个概念pod，接下来介绍kubernetes系列教程pod的resource资源管理和pod的Quality of service服务质量。
当有人提到需要管理Kubernetes计算资源（尤其是CPU和内存）时，就会想到控制这个词。之所以提出控制资源使用，大都是在Kubernetes 平台部署了一段时间、开发人员正在广泛使用该集群、经常因为资源争用出现问题。
在K8S中，对于资源的设定是落在Pod里的Container上的，主要有两类，limits控制上限，requests控制下限。其位置在：
LimitRange有个好听的中文名字，叫"资源配置访问管理"。用过K8S的都知道，在默认情况下，K8S不会对Pod进行CPU和内存限制，这就意味着这个未被限制的Pod可以随心所欲的使用节点上的CPU和内存，如果某个Pod发生内存泄漏那么将是一个非常糟糕的事情。 所以正常情况下，我们在部署Pod的时候都会把Requests和Limits加上，如下：
Kubernetes 容量规划是基础架构工程师必须面对的主要挑战之一，因为了解 Kubernetes 的资源要求和限制并非易事。
创建Pod的时候，可以为每个容器指定资源消耗的限制。Pod的资源请求限制则是Pod中所有容器请求资源的总和。
然而，一个没有资源限制的 Kubernetes 集群可能会导致诸多的不可见问题。因此，设置资源限制便是一个合乎逻辑的起点。
Horizontal Pod Autoscaling 可以根据 CPU 利用率自动伸缩一个 ReplicaSet、Deployment 或者中的 Pod 数量
我和 Kubernetes 的初次接触就涉及到将应用容器化并部署到生产环境集群中，当时我的工作重点是把 buffer 吞吐量最高（低风险）的某个端点从单个应用程序中分离出来，因为这个特殊的端点会给我们带来很大的困扰，偶尔还会影响到其他更高优先级的流量。
在Kubernetes中，可以通过在容器中设置“requests”和“limits”来限制容器的资源使用量。然而，如果不为Pod中的每个容器设置这些值，那么可能会出现资源不足或浪费的问题。为了解决这个问题，可以通过在命名空间级别上配置默认的“requests”和“limits”值，使所有Pod中的容器都遵循这些值。
工作中需要对kubernetes中workload使用的系统资源进行一些限制，本周花时间研究了一下，这里记录一下。
PromeQL是prometheus内置的数据查询语言，其提供对时间序列数据丰富的查询，聚合以及逻辑运算能力的支持。并且被广泛应用在prometheus的日常应用当中，包括数据查询，可视化，告警处理当中，grafana绘图就是利用了prometheus里面的PromQL的功能
Kubernetes提供了两种资源限制的方式：ResourceQuota 和LimitRange。
本打算接入层使用gRPC,虽然基于HTTP 2.0 效率比较高，而且使用protobuf 能进行高效的序列化。但是本次系统需要和 JAVA进行对接，考虑到gRPC对JAVA的支持性不是很好，资源并不多，可能在踩坑上花过多的时间，所以综合考虑还是使用restful 进行对接 后续如果有机会还是会考虑使用gRPC。所以下面对几个go的http框架进行简单的对比
当谈到Web开发框架时，性能和扩展性是两个非常重要的方面。而今天我要向大家推荐的是超高性能的Webman框架。在这篇文章中，我将介绍一关于Webman框架的特点和优势，以便让大家了解为什么我如此推崇它。
CPU单位换算：100m CPU，100 milliCPU 和 0.1 CPU 都相同；精度不能超过 1m。1000m CPU = 1 CPU。
当我需要进行性能优化时，说明我们服务器无法满足日益增长的业务。性能优化是一个比较大的课题，需要从以下几个方面进行探讨
对于很多线上业务而言，如果有新服务器，新的环境，新的业务，到底资源和预期的承载压力是否匹配，这个得用数据说话，或是通过严谨的论证来阐述。 比如一台新的服务器，一般都需要经过压力测试，我们也叫拷机测试。一般都会从多个维度来进行加压（比如CPU,内存，IO等等），看看服务器是否依旧坚挺，虽然这一点上如果产生了懈怠或者懒惰还是会被轻视，但是从身边的例子来看，还是会测试出一些问题来，如果发现了问题，就避免了后续的很多被动。 sysbench就是这么一个工具，功能非常全面。是一个标准模块化，多线程的
上一章《Kubernetes下web服务的性能测试三部曲之一：准备工作》我们将web服务搭建好，再用AB和JMeter测试了单个Pod的性能，今天我们来测试一下纵向扩容对服务能力的提升；
在第六篇, Spring Boot 微服务部署到容器平台已经完工. 接下来我们就会对Spring 微服务的相关设计和开发, 以及K8S(或OpenShift)与Spring Boot之间的协作进行更深一层的设计和开发.
在当今数字化时代，监控计算机硬件资源利用率对于系统管理和性能优化至关重要。本文将介绍如何使用Python开发一款简单而高效的电脑监控软件，实现对硬件资源利用率的实时监控。我们将重点关注CPU和内存的利用率，并演示如何将监控到的数据自动提交到一个指定的网站。
QoS（Quality of Service），大部分译为 “服务质量等级”，又译作 “服务质量保证”，是作用在 Pod 上的一个配置，当 Kubernetes 创建一个 Pod 时，它就会给这个 Pod 分配一个 QoS 等级，可以是以下等级之一：
Kubernetes针对不同服务质量的预期，通过QoS（Quality of Service）来对pod进行服务质量管理，提供了个采用requests和limits两种类型对资源进行分配和使用限制。对于一个pod来说，服务质量体现在两个为2个具体的指标：CPU与内存。实际过程中，当NODE节点上内存资源紧张时，kubernetes会根据预先设置的不同QoS类别进行相应处理。
requests：代表容器启动请求的资源限制，分配的资源必须要达到此要求。 limits：代表最多可以请求多少资源。
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