在k8s中如何运行超过节点CPU数量的Pod

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问题描述

在使用k8s时，有一个需求是希望在节点的CPU数量不足的情况下，能够运行超过节点CPU数量的Pod。他想知道是否有k8s的限制，只允许每个CPU运行一个Pod，并拒绝运行10/20个Pod。

解决方案

请注意以下操作注意版本差异及修改前做好备份。

方案1

在k8s中，你可以设置Pod的资源请求和限制，包括CPU和内存。这样可以更灵活地分配资源，而不仅仅是按照节点的CPU数量来限制Pod的数量。
以下是在k8s中如何设置Pod的资源请求和限制的步骤：
1. 创建一个Pod的配置文件，比如pod.yaml。
2. 在该文件中定义Pod的基本信息，包括镜像、容器端口等。
3. 在容器的配置中，使用resources字段来设置资源请求和限制。
下面是一个示例的pod.yaml文件：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: your_image
    ports:
    - containerPort: 80
    resources:
      requests:
        cpu: "100m"
        memory: "128Mi"
      limits:
        cpu: "200m"
        memory: "256Mi"

在上面的示例中，我们定义了一个名为my-pod的Pod，其中包含一个名为my-container的容器。在容器的配置中，我们使用resources字段来设置资源请求和限制。这里我们设置了CPU的请求为100m（即0.1个CPU），限制为200m（即0.2个CPU），内存的请求为128Mi，限制为256Mi。
通过设置适当的资源请求和限制，你可以在节点的CPU数量不足的情况下运行超过节点CPU数量的Pod。但需要注意，如果资源请求和限制设置不合理，可能会导致资源不足或资源浪费的问题。因此，建议根据实际需求和应用程序的资源使用情况来设置合理的资源请求和限制。

方案2

请注意，这种方法可能会导致资源不足或资源浪费的问题，建议根据实际需求和应用程序的资源使用情况来设置合理的资源请求和限制。
另一种方法是设置Pod的资源请求和限制为小于一个CPU的值，然后根据实际需求运行多个Pod。例如，可以将每个Pod的CPU请求/限制设置为100m（即0.1个CPU），这样20个Pod总共需要2个CPU。
以下是一个示例的Pod配置文件：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: your_image
    ports:
    - containerPort: 80
    resources:
      requests:
        cpu: "100m"
        memory: "128Mi"
      limits:
        cpu: "200m"
        memory: "256Mi"

在上面的示例中，我们将每个Pod的CPU请求/限制设置为100m（即0.1个CPU），内存的请求为128Mi，限制为256Mi。这样，如果你运行20个这样的Pod，总共需要2个CPU。
请注意，这种方法可能会导致资源不足或资源浪费的问题，因此建议根据实际需求和应用程序的资源使用情况来设置合理的资源请求和限制。可以使用监控工具如Prometheus和Grafana来监控资源使用情况，并根据实际情况调整资源请求和限制的值。

正文完