问题描述
在容器化应用时，确定每个Pod应该分配多少内存和CPU是一个困扰我们已久的问题。特别是当我们不了解程序的性能特点时，可能会在高峰时刻需要大量的内存。我们应该采取哪些一般策略来找出应该分配多少资源（CPU和内存）？
解决方案
请注意以下操作可能因版本差异而有所不同。在生产环境中，需要持续监控并根据需要调整资源限制。
方案1：基于经验的猜测
一种方法是观察其他人在托管类似进程时的做法，GitHub是一个寻找Dockerfile和相关Helm Charts的绝佳资源。同样地，如果有人对虚拟机大小进行了一些测试，您可能可以从中推导出一个在短期内可接受的答案。
方案2：性能测试
个人偏好的方法是测试要容器化的组件。以下是一些测试的工具和方法：
– Apache Bench：适用于针对HTTP(S)端点进行快速性能测试。
– MySQL Benchmark：用于测试MySQL等应用的性能测试工具。
– Artillery 或 Gatling：创建性能测试套件，对容器进行压力测试以评估其性能。
无论采取哪种方法，都需要确保有合适的监控和仪表板解决方案，以便在负载下分析容器的行为并进行相应调整。
方案3：日志记录与负载测试
另外，在制定资源分配策略时，还可以考虑以下两个方面：
– 日志记录：通过日志记录来监控、生成仪表板和警报。但为了正确设置日志记录，您的服务需要在资源成为问题时进行适当的记录。如果已经有这方面的记录，您可以更有根据地猜测所需的资源。
– 负载测试：负载测试可以帮助您确定您的资源限制是否适合您预期的负载。虽然您可能能够运行少量用户，但负载测试可以帮助确定增加CPU/内存的成本/效益比。请注意，如果您使用的是云提供商，通常需要在执行此类测试之前与他们联系（例如，AWS的政策）。
通过这两个方面的考虑，您可以更有把握地进行资源分配策略，以及进行更有针对性的测试。
以上方法都可以为您提供一些线索来决定每个Pod分配多少内存和CPU，但是在生产环境中，持续的监控和测试是至关重要的，以便在需要时进行调整。