k8s修改podcpu个数（k8s常用命令pod）

k8s是干嘛的

K8s（Kubernetes）是用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统。以下是K8s的主要功能和特点： 自动化部署与管理 kubernetes能够自动化地部署、扩展和管理容器化应用程序。它将容器组合成逻辑单元，方便管理和服务发现。

运维开发工程师的职责是：负责日常运维工作；推动及开发高效的自动化运维、管理工具，提升运维工作效率；制定和优化运维解决方案，包括但不限于柔性容灾、智能调度、弹性扩容与防攻击；探索、研究新的运维技术方向。

Go语言是做什么的应用于搭建web服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。Go是谷歌的编程语言，而不是社区的。在这位博主看来，虽然Go语言拥有一个贡献者社区，但是它并不是社区的项目，只是谷歌的一个项目。所以只要是谷歌反对的东西，没有人可以把这个东西加到Go语言中。

如何优化k8s中HPA的弹性速率

通过调整metrics-server的抓取频率，可以显著提升HPA的弹性速率，从而实现更高效的资源管理。在实践中，验证优化效果通常涉及对工作负载进行压测，并观察HPA控制器如何根据实时指标数据调整Pod数量。

在 Kubernetes （K8S） 的架构中，Horizontal pod Autoscaler （HPA） 是一个关键组件，其旨在通过监控集群中的 CPU 使用情况，实现自动扩缩容，从而优化资源利用并增强系统的弹性和可用性。

为了提供更灵活的速度控制，HPA引入了behavior结构，允许用户自定义扩缩容的策略，包括周期、变化幅度和缩容冷却机制。这些策略可以在不牺牲快速响应能力的同时，确保系统的稳定性和资源的高效利用。通过配置不同的策略，用户可以根据具体业务需求调整扩展速度，实现快速响应和谨慎缩容。

应用部署 首先部署Deployment，设定较小的容器配额便于观察伸缩过程。接着配置Service和Ingress以进行外部压测。 压测与弹性伸缩 安装压测工具http_load，准备URL列表进行测试。创建HPA规则，当Deployment的CPU使用率超过50%时，自动扩容，最大扩容10个副本。

K8S学习指南(10)-k8s中为POD分配CPU和内存资源

Kubernetes中，资源通过Pod yaml文件配置，spec字段下的containers字段，使用resources字段进行。示例展示 示例展示了为Pod中容器设定CPU和内存请求及限制。资源分配最佳实践 合理配置Pod资源请求与限制，调整以适应应用需求，高效利用集群资源，提升系统稳定性和性能。本文实例与实践指南，助你深入了解Kubernetes资源分配。

在Kubernetes 27版本中，引入了一个新的alpha特性，允许用户在不重启Pod的情况下调整分配给Pod的CPU或内存资源的大小。此功能通过允许在Pod容器的resources字段中对CPU和内存资源进行更改实现，用户可以通过patch修改正在运行的Podspec来实现资源调整。

核心概念概览集群：由多个节点构成，节点可动态添加，包含CPU和内存资源。容器：k8s的调度平台，作为宿主机上的进程或操作系统子集。Pod：k8s的基本调度单元，一个Pod可运行多个容器，共享资源。副本集（ReplicaSet）：维护应用实例数量，保证应用高可用。

资源分配：涉及CPU、内存、网络和GPU等资源。QoS模型：当资源短缺时，K8s会根据QoS模型进行优先级调度。内存被视为不可压缩资源，优先级较高；而CPU为可压缩资源。Pod驱逐：Pod的驱逐顺序遵循一定的删除策略，以维护系统的稳定性。

在Kubernetes（k8s）中，修改Pod的容器运行参数可以通过修改Pod的配置文件、使用ConfigMaps或Secrets、修改资源请求或限制以及使用特权容器和initContainers等方式实现。修改Pod的配置文件 这是最直接的方式，适用于大多数需要更改的参数。

K8S进阶—通过HPA实现业务应用的动态扩缩容

在实际项目中，业务应用的动态扩缩容是关键需求，手动操作无法满足自动化需求。Kubernetes 提供的资源对象 Horizontal Pod Autoscaling（HPA）解决了这一问题。HPA 通过监控分析控制器控制的所有 Pod 的负载变化情况来确定是否需要调整 Pod 的副本数量，实现动态扩缩容。

HPA会自动将Pod数量扩至预设的最大值。负载降低后，缩容操作可能会在一段时间后自行进行。通过以上步骤，可以实现基于负载指标的Pod自动水平缩容和扩容，从而提高Kubernetes集群的资源利用率和响应速度。

在Kubernetes（K8S）学习的第五部分，我们将深入探讨HPA（水平Pod自动缩放器）如何根据负载指标自动调整Pod的数量。HPA的核心功能是基于CPU使用率或自定义指标实时进行Pod的扩缩容，每30秒会对metrics资源使用情况进行一次检查。

HPA的目的是在业务高峰期增加副本数，低峰期减少副本，通过监控业务繁忙指标（如CPU使用率），自动调整副本数。实现过程依赖于kubernetes的标准metrics接口，HPA控制器通过这个接口获取业务繁忙状态，然后根据预设的目标值（如期望的CPU使用率）进行扩缩容决策。

HPA详解：自动水平扩缩容机制在K8S中的应用 HPA解决的问题 自动水平扩缩容机制（HPA）是K8S中广泛使用的一种Autoscaler机制，专门针对workload的副本数进行自动调整，以应对业务负载的波动。在深入探讨HPA之前，我们先简要回顾一下K8S自动扩展的背景。

为工作负载配置HPA弹性伸缩策略能实现动态扩缩容，提高资源利用率，解决应用性能瓶颈。然而，通常Kubernetes事件记录时间仅1小时，凌晨触发的HPA事件对用户隐形，需监控界面或告警通知。开源kube-state-metrics程序监控k8s资源信息，包括HPA、deployments、pods、services等，通过指标监测HPA活动情况。

什么是K8S?

K8s是Kubernetes的缩写，是一个开源的容器编排平台。以下是关于K8s的详细解释：起源与维护：K8s起源于Google，由google在2014年开源，并由Cloud Native COMputing Foundation进行维护。功能与作用：K8s主要用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序。

在云计算领域，OpenStack和Kubernetes（简称k8s）都是用于管理云计算环境的开源平台，各自有着不同的特点和适用场景。那么OpenStack和Kubernetes有什么区别，一起来看看吧。OpenStack是一个开源的云计算管理平台，提供了丰富的API接口，帮助用户管理和控制大量虚拟资源，包括计算、存储和网络等。

起源与设计：K8s由Google在2014年开源，其设计灵感源于希腊语，寓意“舵手”或“飞行员”。它融合了社区最佳实践和Google在大规模运行生产工作负载的经验。核心功能：容器编排和管理：K8s允许开发者将应用程序打包为轻量、可移植的容器，并在集群中部署、运行和管理这些容器。

k8s是一个编排容器的工具，也是管理应用全生命周期的工具。以下是关于k8s的详细解释：容器编排：k8s能够自动化地部署、扩展和管理容器化应用程序。它提供了丰富的功能，如自动部署、自动扩展、故障自愈等，使得容器化应用的运维变得更加简单和高效。

“K8s”是“Kubernetes”的缩写，形成方式是保留单词的第一个和最后一个字母（K和s），然后用中间剩余字母的数量（8个）来代替中间的字母。这种缩写方式在技术界较为常见，用于简化较长或难以记忆的名称。Kubernetes是用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的系统。