Kubeturbo 资源限制

缺省情况下， Kubeturbo 部署没有限制或请求。如果您更愿意设置限制或请求，那么 Kubeturbo 所需的资源量与它所管理的工作负载和 pod 的数量相关。工作负载定义为唯一的工作负载控制器，例如 deployment foo 和 statefulset bar。

部署 Kubeturbo 后，可以查看 Turbonomic 供应链中的工作负载数量。将作用域设置为单个容器平台集群，然后查看工作负载控制器实体。

注：

Kubeturbo 每 1 分钟发现，收集和处理容器平台资源的度量值，然后每 10 分钟将数据发送到 Turbonomic 以进行分析。由于数据每 1 分钟收集一次，因此 Kubeturbo 会始终将数据保存在内存中。

使用下表作为设置内存限制的指南:

Pod 数	工作量控制器数量	建议内存上限（Gi）
5,000 名	2,500	4
5,000 名	5,000 名	4
10,000	5,000 名	6
10,000	10,000	6.5
20,000	10,000	9.2
20,000	20,000	12 个月
30,000	15,000 台	13
30,000	30,000	16

要考虑的要点:

为避免 CPU 节流，请勿设置 CPU 限制。
如果需要，可以将内存请求设置为 1 GB。
如有需要，可将 CPU 请求设置为 1 个内核（1000 毫微米）。
如果 Kubeturbo 内存使用量非常高，而且随着时间的推移持续增长，请设置一个低于节点内存容量的限制，以限制内存使用量。请参考上表。
要配置 Kubeturbo 容器规格限制和请求，请参阅接下来的章节。

YAML 配置：Kubeturbo 容器规格限制和请求

编辑部署。

kubectl edit deployment kubeturbo -n turbo

在 containers 部分，找到并更新 resources: {} 部分，如下例所示：
```
resources:
  limits:
    memory: 16Gi
  requests:
    memory: 1Gi
```
如果该部分不存在，请按说明创建。
保存您的更改。

kubeturbo pod 重启时会自动应用更改。
验证更改。
```
kubectl get pods -n turbo -o custom-columns='NAME:.metadata.name,MEMORY_REQ:spec.containers[].resources.requests.memory,MEM_LIM:spec.containers[].resources.limits.memory'
```
输出结果应与下面的示例类似。该输出结果确认 kubeturbo 的内存限制和请求设置正确。

NAME MEMORY_REQ MEM_LIM

kubeturbo-6cbfc74b68-dfvtk 1Gi 16Gi

操作员配置：Kubeturbo 容器规格限制和请求

编辑部署。

kubectl edit kubeturbo kubeturbo-release -n turbo

在 spec 部分，找到并更新 resources: {} 部分，如下例所示。
```
resources:
  limits:
    memory: 16Gi
  requests:
    memory: 1Gi
```
如果该部分不存在，请按说明创建。
保存您的更改。

kubeturbo-release pod 重启时会自动应用更改。
验证更改。
```
kubectl get pods -n turbo -o custom-columns='NAME:.metadata.name,MEMORY_REQ:spec.containers[].resources.requests.memory,MEM_LIM:spec.containers[].resources.limits.memory'
```
验证输出是否与下例相似。该输出结果确认 kubeturbo-release 的内存限制和请求设置正确。

NAME MEMORY_REQ MEM_LIM

kubeturbo-release-6cbfc74b68-dfvtk 1Gi 16Gi