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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: 500mmemory: 1Gilimits:      # 容器能使用的最大资源cpu: 1000mmemory: 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 <pod-name> | 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/v1kind: Deploymentname: my-appupdatePolicy: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。