【k8s】Kubernetes 资源限制设置规范手册 MB与MiB的概念混淆问题

Kubernetes 资源限制设置规范手册

1. 引言

1.1 目的

本规范旨在统一团队对 Kubernetes 资源限制的理解和设置，避免因单位混淆导致的性能问题、资源浪费或应用异常。

1.2 适用范围

适用于所有在 Kubernetes 集群中部署的应用的资源配置。

1.3 背景

由于历史原因，计算机领域存在二进制和十进制单位的混用，Kubernetes 采用了明确但容易混淆的单位体系。本规范将消除团队在此问题上的困惑。

2. CPU 资源限制规范

2.1 基本单位定义

# ✅ 正确的 CPU 单位表示
resources:
  requests:
    cpu: "500m"    # 500 milliCPU = 0.5 个 CPU 核心
  limits:
    cpu: "2"       # 2 个完整的 CPU 核心

2.2 CPU 单位详解

表示方法	含义	等效值	使用场景
"1"	1 个 CPU 核心	1 CPU	计算密集型应用
"1000m"	1000 milliCPU	1 CPU	与 "1" 等效
"500m"	500 milliCPU	0.5 CPU	推荐使用，精确控制
"250m"	250 milliCPU	0.25 CPU	轻量级任务
"0.1"	0.1 个 CPU 核心	0.1 CPU	可用，但推荐使用 milli 形式

2.3 CPU 设置最佳实践

# ✅ 推荐配置示例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: web-app
        resources:
          requests:
            cpu: "250m"    # 保证的最小 CPU 资源
          limits:
            cpu: "1000m"   # 最大可用的 CPU 资源

3. 内存资源限制规范

3.1 内存单位定义标准

核心原则：统一使用二进制单位 (MiB/GiB)

# ✅ 正确的内存单位表示
resources:
  requests:
    memory: "256Mi"    # 256 Mebibytes = 268,435,456 字节
  limits:
    memory: "2Gi"      # 2 Gibibytes = 2,147,483,648 字节

3.2 内存单位对照表

正确单位	错误单位	实际字节数	差异说明
"1Ki"	"1K"	1,024 字节	+2.4%
"1Mi"	"1M"	1,048,576 字节	+4.9%
"1Gi"	"1G"	1,073,741,824 字节	+7.4%
"512Mi"	"512M"	536,870,912 字节 vs 512,000,000 字节	+4.9%

3.3 内存设置计算公式

# 内存需求计算方法
应用常驻内存 × 1.2 (20%缓冲) = memory requests
应用峰值内存 × 1.5 (50%缓冲) = memory limits

# 示例：应用常驻 200MB，峰值 300MB
requests = 200Mi × 1.2 = 240Mi
limits = 300Mi × 1.5 = 450Mi

4. 完整资源配置示例

4.1 Web 应用配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web-application
spec:
  replicas: 3
  template:
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.20
        resources:
          requests:
            cpu: "100m"      # ✅ 0.1 CPU 核心
            memory: "128Mi"   # ✅ 134,217,728 字节
          limits:
            cpu: "500m"      # ✅ 0.5 CPU 核心  
            memory: "256Mi"   # ✅ 268,435,456 字节
        ports:
        - containerPort: 80

4.2 数据库应用配置

apiVersion: apps/v1
kind: StatefulSet
metadata:
  name: postgresql
spec:
  serviceName: "postgresql"
  replicas: 1
  template:
    spec:
      containers:
      - name: postgres
        image: postgres:13
        resources:
          requests:
            cpu: "1000m"     # ✅ 1 CPU 核心
            memory: "4Gi"     # ✅ 4,294,967,296 字节
          limits:
            cpu: "2000m"     # ✅ 2 CPU 核心
            memory: "8Gi"     # ✅ 8,589,934,592 字节
        env:
        - name: POSTGRES_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: postgres-secret
              key: password

4.3 批处理任务配置

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: data-processor
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: processor
        image: data-processor:latest
        resources:
          requests:
            cpu: "500m"      # ✅ 0.5 CPU 核心
            memory: "1Gi"     # ✅ 1,073,741,824 字节
          limits:
            cpu: "1000m"     # ✅ 1 CPU 核心
            memory: "2Gi"     # ✅ 2,147,483,648 字节
        command: ["/app/process-data.sh"]
      restartPolicy: Never

5. 资源监控与优化指南

5.1 监控指标解读

# 使用 kubectl top 监控资源使用
kubectl top pod -n <namespace>

# 输出示例：
NAME                          CPU(cores)   MEMORY(bytes)
web-app-xxxxx-yyyy           125m         180Mi
db-app-xxxxx-yyyy            850m         3.2Gi

# 指标说明：
# CPU(cores): 显示的是核心数，125m = 0.125 核心
# MEMORY(bytes): 显示的是字节数，180Mi ≈ 188,743,680 字节

5.2 资源使用率建议

资源类型	请求(request)使用率	限制(limit)使用率	优化建议
CPU	70-80%	不超过 90%	适当提高 limits 或优化代码
内存	60-70%	不超过 85%	注意 OOM Kill 风险

5.3 资源调整流程

1. 监控分析 (1-2周)
   kubectl top pods
   Prometheus 监控数据

2. 基准测试
   压力测试确定峰值资源需求

3. 渐进调整
   每次调整不超过 20%

4. 验证稳定性
   观察 24-48 小时业务表现

6. 常见问题与解决方案

6.1 单位混淆问题

问题： "1G" 和 "1Gi" 混用
解决方案： 在代码审查中严格检查，使用自动化工具验证

# 使用 kube-score 自动检查
kube-score score my-deployment.yaml

# 输出会提示不规范的资源单位使用

6.2 资源设置不合理问题

症状： CPU Throttling 或 OOM Kill
解决方案：

# 调整前（问题配置）
resources:
  limits:
    cpu: "100m"     # ❌ 设置过小
    memory: "128M"  # ❌ 使用错误单位

# 调整后（正确配置）
resources:
  requests:
    cpu: "200m"
    memory: "256Mi"
  limits:
    cpu: "500m"
    memory: "512Mi"

6.3 资源浪费问题

症状： 资源使用率长期低于 30%
解决方案： 适当降低 requests，提高集群资源利用率

7. 工具与自动化

7.1 验证脚本

#!/bin/bash
# validate-resources.sh
# 验证资源配置是否符合规范

kubectl get deployment -o json | jq -r '
  .items[] | .metadata.name as $name | 
  .spec.template.spec.containers[] | 
  select(.resources.limits.memory | test("[0-9]+[KMGT]i?") ) |
  "\($name): \(.resources.limits.memory)"'

7.2 Git Hooks 检查

在 .git/hooks/pre-commit 中添加资源单位检查，确保提交的 YAML 文件使用正确的单位格式。

8. 附则

8.1 规范生效

本规范自发布之日起生效，所有新部署的应用必须遵循此规范。

8.2 存量应用迁移

存量应用应在 3 个月内完成资源配置的规范化改造。

8.3 更新机制

本规范每半年回顾一次，根据技术发展和团队反馈进行更新。