Kubernetes 资源管理优化

2026/2/2 13:31:24 来源：https://blog.csdn.net/qq_43586463/article/details/146537922 浏览: 次关键词：Kubernetes 资源管理优化

在 Kubernetes 集群中，资源管理的优化对于提升系统性能和稳定性至关重要。通过合理的调度策略和资源配置，可以确保应用程序高效运行。以下是一些关键的优化策略：

1. 资源请求与限制的设置

在部署应用时，为每个容器设置适当的 CPU 和内存请求（requests）以及限制（limits），可以确保资源的合理分配，防止某些容器过度占用资源，影响其他应用的性能。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: example-pod
spec:containers:- name: example-containerimage: example-imageresources:requests:memory: "256Mi"cpu: "250m"limits:memory: "512Mi"cpu: "500m"

2. 利用亲和性和反亲和性规则

通过设置节点亲和性（Node Affinity）和反亲和性（Anti-Affinity）规则，可以控制 Pod 在节点上的调度方式。例如，可以将具有高 I/O 的应用调度到具有高速存储的节点上，或者避免将主备实例部署在同一节点上，以提高可用性。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: example-pod
spec:affinity:nodeAffinity:requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:nodeSelectorTerms:- matchExpressions:- key: disktypeoperator: Invalues:- ssd

3. 使用污点和容忍度

污点（Taints）和容忍度（Tolerations）机制允许将特定的 Pod 调度到打了污点的节点上，从而隔离工作负载。例如，可以将测试环境的 Pod 调度到专门的测试节点上，避免影响生产环境。

# 给节点添加污点
kubectl taint nodes node-name key=value:NoSchedule# 在 Pod 配置中添加容忍度
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: example-pod
spec:tolerations:- key: "key"operator: "Equal"value: "value"effect: "NoSchedule"

4. 动态调整副本数

利用 Horizontal Pod Autoscaler（HPA），可以根据 CPU 或内存使用率自动调整 Pod 的副本数量，确保应用在负载高峰期有足够的资源应对，而在低负载时节约资源。

apiVersion: autoscaling/v1
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:name: example-hpa
spec:scaleTargetRef:apiVersion: apps/v1kind: Deploymentname: example-deploymentminReplicas: 2maxReplicas: 10targetCPUUtilizationPercentage: 50