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1. 资源指标和资源监控 一个集群系统管理离不开监控 , 同样的Kubernetes也需要根据数据指标来采集相关数据 , 从而完成对集群系统的监控状况进行监测。这些指标总体上分为两个组成 : 监控集群本身和监控Pod对象 , 通常一个集群的衡量性指标包括以下几个部分 : 节点资源状态 : 主要包括网

API 发起的驱逐是一个先调用 Eviction API创建 Eviction 对象 , 再由该对象体面地中止 Pod 的过程。 你可以通过直接调用 Eviction API 发起驱逐 , 也可以通过编程的方式使用 API 服务器的客户端来发起驱逐 , 比如 kubectl drain 命令。 此操

节点压力驱逐是 kubelet主动终止 Pod 以回收节点上资源的过程。 kubelet监控集群节点的内存、磁盘空间和文件系统的 inode 等资源。 当这些资源中的一个或者多个达到特定的消耗水平 , kubelet 可以主动地使节点上一个或者多个 Pod 失效 , 以回收资源防止饥饿。 在节点压力

Pod 可以有优先级。 优先级表示一个 Pod 相对于其他 Pod 的重要性。 如果一个 Pod 无法被调度 , 调度程序会尝试抢占（驱逐）较低优先级的 Pod , 以使悬决 Pod 可以被调度。 警告: 在一个并非所有用户都是可信的集群中 , 恶意用户可能以最高优先级创建 Pod , 导致其他 P

1. 拓扑分布约束基础 你可以使用 拓扑分布约束(Topology Spread Constraints) 来控制 Pod在集群内故障域之间的分布 , 例如区域(Region)、可用区(Zone)、节点和其他用户自定义拓扑域。 这样做有助于实现高可用并提升资源利用率。 你可以将

在节点上运行 Pod 时 , Pod 本身占用大量系统资源。这些是运行 Pod 内容器所需资源之外的资源。 在 Kubernetes 中 , POD 开销 是一种方法 , 用于计算 Pod 基础设施在容器请求和限制之上消耗的资源。 在 Kubernetes 中 , Pod 的开销是根据与 Pod 的

1. 节点污点基础 节点污点有点类似节点上的标签或注解信息 , 它们都是用来描述对应节点的元数据信息 。污点定义的格式和标签、注解的定义方式很类似 , 都是用一个kv数据来表示 。 不同于节点标签 , 污点的键值数据中包含对应污点的effect , 污点的effect是用于描述对应节点上的污点有什么

1. 调度基础流程 在k8s上有一个非常重要的组件kube-scheduler , 它主要作用是监听apiserver上的pod资源中的nodename字段是否为空 , 如果该字段为空就表示对应pod还没有被调度 , 此时kube-scheduler就会从k8s众多节点中 , 根据

我们知道, Kubernetes把集群中所有工作节点提供的计算资源和 存储资源整合成一个大的资源池, 统一承载Pod形式的各类工作负载, 为用户提供了一个虚拟的逻辑视图。在底层物理视图上, 这些工作负 载终究还是要运行在集群中的某个特定节点上, 而控制平面组件 Kubernetes Schedule

Kubernetes在创建Pod时 , 会为Pod和容器设置一些额外的信息 , 比如Pod名称、Pod IP、Node IP、Label、Annotation、资源限制等 , 我们经常会在应用程序中使用到这些数据 , 比如利用Pod名称作为应用日志的字段 , 方便分析日志。为了能在容器内获取这些信息