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Best practice to set requests & limits for CPU & memory on Kubernetes

 

Best practice to set requests & limits for CPU & memory on Kubernetes


設定適當的 Resource Requests & Limits 是確保在 Kubernetes 集群上部署的 Pod 能夠順利運行並保持穩定性的關鍵步驟。透過合理地管理和調整資源，我們可以最大程度地提升系統的性能和可靠性，同時有效地利用集群中的資源，實現資源的最佳利用。


Kubernetes Limits and Requests

請求（Requests） 指定容器運行所需的最低 CPU 和記憶體量。當 Kubernetes 的 Scheduler 調度 Pod 資源時，會根據這個值進行決策。

限制（Limits） 定義容器可消耗的最大 CPU 和記憶體量。透過限制，可以防止容器超用資源，避免資源匱乏和潛在的性能下降。


Best Practice

在設定 CPU 的請求和限制時，建議不設定 CPU 的限制。這是因為在某些情況下，如果 Pod 需要額外的資源且集群中還有可用資源，就可以動態提供給 Pod 使用。

針對記憶體的請求和限制，最佳做法是將請求和限制設定為相同的值。這樣做的目的是為了避免 Pod 過度使用節點上的資源，進而觸發 Out of Memory（OOM）機制，導致 Pod 異常終止。

yaml
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: mypod
spec:
  containers:
  - name: mycontainer
    image: myimage
    resources:
      requests:
        memory: "512Mi"
        cpu: "100m"
      limits:
        memory: "512Mi"  # 設置為跟 requests 相同的值



Pod Eviction

當節點資源不足，觸發 Out of Memory（OOM）時，Kubernetes 就會進行 Pod Eviction 來釋放資源。這時Kubelet 根據 Pod 的記憶體使用情況和其重要性來決定哪個 Pod 該被「犧牲」。

若希望在節點資源不足時，確保重要的 Pod 不被犧牲，可以透過設定 PriorityClass 來向 Kubelet 指示哪些 Pod 是相對不重要的，因此可以被優先犧牲。

以下是一個示例 PriorityClass 的定義：

yaml
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "This priority class should be used for XYZ service pods only."


Reference:
https://cast.ai/blog/kubernetes-resource-limits-how-to-make-limits-and-requests-work-for-you/
https://home.robusta.dev/blog/kubernetes-memory-limit
https://mihai-albert.com/2022/02/13/out-of-memory-oom-in-kubernetes-part-4-pod-evictions-oom-scenarios-and-flows-leading-to-them/
https://raviran.medium.com/understanding-kubernetes-evicted-pods-causes-prevention-and-troubleshooting-1adda844feb2
https://medium.com/pareture/kubernetes-node-overcommitted-57ec7c3dfe9e
https://komodor.com/learn/how-to-fix-oomkilled-exit-code-137/
https://web.archive.org/web/20220805232857/https://home.robusta.dev/blog/stop-using-cpu-limits/



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