压测k8s服务资源不足怎么处理

副本

在Kubernetes(简称K8s)中,Pod是最小的调度单元,而Pod的副本则是指同一个Pod的多个实例。在实际应用中,经常需要创建多个Pod的副本来增加应用的容错性和可伸缩性。

k8s的pod副本的负载均衡

Kubernetes中的Pod副本是指一个Pod的多个副本。这些Pod副本本质上是相同的,以确保应用程序在发生故障时可以成功运行。

Pod副本集的自动扩展使其成为负载均衡的理想选择。当负载增加时,Kubernetes会自动增加Pod副本以应对负载需求。与单个Pod相比,Pod副本集可以更好地承受高负载。

在Kubernetes中,负载均衡可以通过多种方式实现。以下是几个常见的负载均衡方法。

1.服务负载均衡

Kubernetes中的服务是一种抽象,它为客户端提供应用程序的稳定访问点。在Kubernetes中,可将Pod副本集与服务相关联。当客户端访问服务时,请求将转发到关联的Pod副本集。Kubernetes会自动从Pod副本集中选择运行实例。

2.Ingress负载均衡

ingress是一种APi对象,用于管理应用程序的外部访问。Ingress控制器是负责将流量路由到不同的后端服务的插件。基本上,它将公共IP和领域名与服务关联起来。当客户端返回应用程序时,请求将在Ingress控制器层进行路由和负载平衡。

k8s把弹性伸缩分为两类:

资源维度:保障集群资源池大小满足整体规划,当集群内的资源不足以支撑产出新的pod时,就会触发边界进行扩容

应用维度:保障应用的负载处在预期的容量规划内

对应两种伸缩策略:

水平伸缩

集群维度:自动调整资源池规模(新增/删除Worker节点)

Pod维度:自动调整Pod的副本集数量

垂直伸缩

Pod维度:自动调整应用的资源分配(增大/减少pod的cpu、内存占用)

其中最为成熟也是最为常用的伸缩策略就是HPA(水平Pod伸缩)

K8s中服务因为压测导致cpu和内存资源不足怎么扩容

在Kubernetes (K8s) 中,如果服务因为压测导致CPU和内存资源不足,可以通过以下步骤进行扩容:

根据需要调整扩容的副本数和资源配额。如果是由于短时高峰导致的资源不足,考虑实施负载均衡和扩展策略,如蓝绿部署、滚动更新等,以减少影响。

以下是使用kubectl命令行工具进行扩容的示例:

查看当前服务的资源配额

kubectl describe deployment <服务名>

或者查看当前服务的Pod资源配额

kubectl describe pod <服务名的pod>

更新服务的CPU和内存限额

kubectl scale deployment <服务名> --replicas=<新的副本数>

或者直接编辑Deployment配置来增加资源请求和限制

kubectl edit deployment <服务名>

在编辑器中,找到如下字段并修改:

resources:

requests:

cpu: <新的CPU请求>

memory: <新的内存请求>

limits:

cpu: <新的CPU限制>

memory: <新的内存限制>

保存并退出编辑器,K8s会自动应用更改。

调整扩容的副本数

假设某个服务运行了4个Pod,当前的CPU使用率为50%,预期的CPU使用率为25%,那么满足预期的实际Pod数量就是4 * (50% / 25%) = 8个,即需要将Pod容量扩大一倍,增加4个Pod来满足需求

资源配额

在spec.containers.resources(资源配额)里声明requests和limits值:

其中requests表示pod所需要分配的资源配额,limits表示单个pod最大能够获取到的资源配额。

k8s中一个服务中不同的副本负载不均衡

在Kubernetes中,如果一个服务(Service)有不同的副本(Pod副本),但负载不均衡,可能是由以下原因造成的:

负载均衡器配置错误:检查Service定义中是否正确设置了spec.sessionAffinity。

副本分散不均匀:确保Pod副本均匀分布在不同的节点上。

网络策略或防火墙设置:可能导致流量不均匀分散到不同副本。

负载生成器的负载模式不当:如果使用了某些特定的负载生成器,可能需要调整其行为以产生更均匀的负载。

解决方法:

检查Service定义:

apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

name: my-service

spec:

ports:

  • port: 80

targetPort: 9376

selector:

app: my-app

sessionAffinity: ClientIP # 确保此项设置正确

确保Pod副本均匀分布:

使用自动扩缩容器(Horizontal Pod Autoscaler, HPA)来保证副本数量。

手动分配Pod到不同的节点。

审查网络策略和防火墙设置,确保没有任何规则阻止或者分散负载。

如果使用负载生成器,请根据其特性调整负载模式。

在解决问题时,可以从最简单的配置检查开始,逐步排除复杂因素,直至找到问题根源并解决。

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