只做了resources.limit.cpu的修改,然后我们提交这个文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 kubectl apply -f simple_http_deployment.yaml 稍微等一会儿,待新Pod创建完成并运行(老的Pod会被删除)。 然后我们再使用wrk进行压测 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 wrk -t20 -c20...
resources:limits:cpu:100m 完整的清单文件如下 # simple_http_deployment.yamlapiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata:name:simple-http-deploymentspec:replicas:2selector:matchLabels:app:simple_httptemplate:metadata:labels:app:simple_httpspec:containers:-name:simple-http-containerimage:localhost:32000/simple_...
以下,Deployment使用了内存资源和CPU资源的请求和限制 将CPU和内存 请求 (request)和内存 限制 (limit)分配给一个容器。 我们保障容器拥有它请求数量的内存,但不允许使用超过限制数量的CPU和内存 。 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: aks-application spec: replicas: 1 selector: matchLabels...
kind: Deployment name: my-deployment minReplicas: 1 maxReplicas: 10 targetCPUUtilizationPercentage: 50 “` 综合以上措施,我们可以看到,在Kubernetes中处理CPU和内存资源竞争需要综合应用资源限制、配额、优先级和监控机制等多种策略。通过这些方法,可以确保集群资源的合理分配、应用的稳定性和高效性。 相关问答FAQs:...
Deployment控制器支持两种更新策略:滚动更新(rolling update)和重新创建(recreate),默认为滚动更新。 1)滚动升级 滚动升级是默认的更新策略,它在删除一部分旧版本Pod资源的同时,补充创建一部分新版本的Pod对象进行应用升级,其优势是升级期间,容器中应用提供的服务不会中断,但要求应用程序能够应对新旧版本同时工作的情形,例...
kubernetes deployment cpu单位 kubernetes最低配置,概述本次安装采用UbuntuServerX6418.04LTS版本安装kubernetes集群环境,集群节点为1主2从模式,此次对虚拟机会有些基本要求,如下:OS:UbuntuServerX6418.04LTS(16.04版本步骤相同,再之前则不同)CPU:最低要求,1CPU
Deployment控制器资源的主要职责同样是为了保证Pod资源健康运行,其大部分功能通过调用ReplicaSet控制器实现,并增添了部分特性。 ▪事件和状态查看:必要时可以查看Deployment对象的更新进度和状态。 ▪版本记录:将Deployment对象的更新操作予以保存,以便后续可能执行的回滚操作使用。
apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata:name: aks-applicationspec:replicas: 1selector:matchLabels:app: aks-applicationtemplate:metadata:labels:app: aks-applicationspec:containers:- name: aks-applicationimage: hubname/aks-application-image:1.0.0resources:requests:cpu: 100mmemory: 128Milimits:cpu:...
一、Kubernetes Deployment使用浅析 Kubernetes Deployment 是一种高级资源对象,用于声明和管理 Pod 和 ReplicaSet。它提供了声明式更新方式,确保系统中的应用程序处于期望的状态。以下是 Kubernetes Deployment 的详细使用说明。 1. 创建 Deployment 示例YAML 文件 以下是一个简单的 Deployment 示例 YAML 文件: 代码语言:...
- key: node-role.kubernetes.io/control-plane operator: Exists effect: NoSchedule containers: - name: logstash image: logstash resources: limits: memory: 200Mi requests: cpu: 100m memory: 200Mi volumeMounts: - name: varlog mountPath: /var/log ...