Kubernetes资源申请沾满但是实际的资源占用并不多，是怎么回事？

Kubernetes资源申请沾满但是实际的资源占用并不多是Kubernetes资源管理中的一个常见误解。

K8s资源管理机制

资源请求(Requests) vs 实际使用量

从你的截图可以看到：

K8s节点资源状态（第一张图）：

• CPU请求量：13795m (87%) - 接近资源不足
• 内存请求量：31397079040 (95%) - 接近资源不足

  实际系统资源使用（第二张图）：

  • 负载很低：load average 1.15, 1.03, 1.14
  • CPU使用率很低
  • 内存使用量也不高

    关键概念解释

    1. 资源请求(Requests) ≠ 实际使用量

    # Pod资源定义示例
    resources:
      requests:    # 调度器保证分配的资源
        cpu: 500m
        memory: 1Gi
      limits:      # 容器能使用的最大资源
        cpu: 1000m
        memory: 2Gi
    

    2. K8s调度逻辑

    • 调度依据：基于requests进行调度决策
    • 实际使用：Pod可能只用很少的资源
    • 资源预留：系统为每个Pod预留了请求的资源

      常见原因

      1. 资源请求过度配置

      # 检查资源请求配置
      kubectl describe pod  | grep -A 10 "Requests"
      

      2. 应用负载波动性

      • 应用可能在特定时间需要更多资源
      • 为了保证服务质量，设置了较高的requests

        3. 安全边界设置

        • 为避免资源竞争，设置了较保守的资源请求

          解决方案

          1. 优化资源请求配置

          # 分析实际资源使用情况
          kubectl top pods --all-namespaces
          kubectl top nodes
          

          2. 使用VPA (Vertical Pod Autoscaler)

          apiVersion: autoscaling.k8s.io/v1
          kind: VerticalPodAutoscaler
          metadata:
            name: my-app-vpa
          spec:
            targetRef:
              apiVersion: apps/v1
              kind: Deployment
              name: my-app
            updatePolicy:
              updateMode: "Auto"
          

          3. 监控和调整

          # 查看详细的资源分配情况
          kubectl describe node | grep -A 5 "Allocated resources"
          

          建议做法

          1. 监控实际使用量：建立长期监控，了解真实资源需求
          2. 逐步调整requests：根据实际使用情况调整资源请求
          3. 使用HPA/VPA：实现动态资源调整
          4. 设置合理的limits：防止单个容器占用过多资源

          总结：K8s报告的"资源不足"是指可分配的资源配额用完了，而不是物理资源用完了。这是K8s确保服务质量和避免资源竞争的保护机制。

          
          （图片来源网络，侵删）
          
          （图片来源网络，侵删）
          
          （图片来源网络，侵删）