从容器到 Kubernetes：优化生产环境资源分配

我的 Kubernetes 初体验始于将应用程序容器化并将其部署到生产集群中，当时，我的主要目标是将一个缓冲区吞吐量最高（但风险最低）的端点从某个应用程序中分离出来，原因是该特定端点经常会给我们带来麻烦，甚至会影响其他优先级更高的流量。在使用 curl 对应用程序中其他端点进行一系列基准测试后，我发现我们的应用程序存在一些严重的性能问题。

我们使用了基准测试来衡量我们在生产中运行的应用程序的性能，并对我们发现的结果感到惊讶。我们发现，当同时使用多个容器时，容器之间的资源争用会给应用程序的性能造成巨大影响。这个问题的解决方案是使用 Kubernetes 调度程序来管理容器的资源分配，通过这种方式，我们可以确保每个容器都获得其正常运行所需的资源。

优化资源分配

在 Kubernetes 中优化资源分配对于确保应用程序的最佳性能至关重要。可以通过以下几种方式实现：

• 使用限制和请求限制容器可以使用的资源量。 限制设置了容器可以使用的最大资源量，而请求则指定了容器正常运行所需的最低资源量。
• 使用优先级类来指定容器的优先级。 优先级类决定了当资源不足时哪个容器将优先获得资源。
• 使用垂直自动缩放来根据应用程序的工作负载自动调整容器的资源分配。 垂直自动缩放可以确保容器始终获得其所需的确切资源量。

Kubernetes 调度程序

Kubernetes 调度程序是一个负责在集群中的节点上调度容器的组件。调度程序考虑以下因素来做出调度决策：

• 资源可用性： 调度程序将容器调度到具有所需资源的节点上。
• 亲和性和反亲和性规则： 调度程序可以将容器调度到同一节点上或不同的节点上，具体取决于定义的亲和性和反亲和性规则。
• 数据局部性： 调度程序可以将容器调度到靠近其所需数据的节点上。

真实案例研究：优化我们生产环境中的资源分配

为了解决应用程序的性能问题，我们决定使用 Kubernetes 调度程序来优化我们的资源分配。我们创建了限制和请求来限制每个容器可以使用的资源量，并使用了优先级类来指定容器的优先级。我们还配置了垂直自动缩放以根据应用程序的工作负载自动调整容器的资源分配。

通过实施这些更改，我们能够显著改善应用程序的性能。容器之间的资源争用不再是问题，应用程序现在可以更有效地利用集群中的资源。我们还注意到应用程序的整体稳定性得到了提高，因为容器现在可以获得其正常运行所需的资源。

结论

通过使用 Kubernetes 调度程序优化资源分配，我们可以显著提高应用程序的性能和稳定性。通过使用限制、请求、优先级类和垂直自动缩放，我们可以确保每个容器都获得其正常运行所需的资源，从而避免容器之间的资源争用。这最终导致应用程序性能的提高和整体稳定性的提高。