常见原因: Pod 崩溃: 应用程序崩溃或异常退出，导致 Pod 不可用。 资源不足: CPU、内存等资源不足，导致应用无法正常运行。...就拿最为常见的，由于 Pod 无法被正常调度而卡在 Pending 状态的案例来说，它的常见原因如下： 资源限制：如果集群缺乏足够的资源（CPU 或内存），调度器无法将 Pod 放置在任何节点上，导致...关于 CrashLoopBackOff 的根因，几个主要原因包括： Pod 内存不足：每个 Pod 都有指定的内存空间。当 Pod 被分配的内存少于它实际运行所需的内存时，可能会导致内存不足的情况。...如果这些探针的检查失败，Kubelet 会认为容器不健康并进行重启。频繁的重启会导致容器进入 CrashLoopBackOff 状态，尤其是在探针配置不当或应用程序未能及时响应时。...应用程序自身的问题：容器内的应用程序可能由于代码错误、配置不当、依赖项缺失或其他运行时异常而不断崩溃。这种情况会导致容器无法稳定运行，从而引发 CrashLoopBackOff。
2.1 重启策略 在Pod中的容器可能会由于异常等原因导致其终止退出，Kubernetes提供了重启策略以重启容器。重启策略对同一个Pod的所有容器起作用，容器的重启由Node上的kubelet执行。...[].resources.requests.memory：容器的内存资源请求，可以超过；但如果超过，容器可能会在Node内存不足时清理。...Kubernetes Schedule会检查Node是否存在足够的资源，判断是否能够满足Pod的资源请求，从而决定是否可以运行Pod。...5 PodFitsResources 检查Node上的cpu、内存、gpu等资源是否满足Pod的需求，来决定是否调度Pod到Node上。...Always：当容器终止退出后，总是会重启容器，这是默认值； OnFailure：只有在容器非正常退出时，才会重启容器。 Never：不管容器是否正常退出，都不再重启容器。 5、参考材料 1.
异常频繁的容器重启可能表示容器配置问题或应用程序错误，需要检查日志以解决问题。 容器日志： 监控容器的日志输出，包括错误日志、警告日志以及应用程序日志。...高 CPU 利用率可能表明容器中的进程或应用程序正在消耗大量的 CPU 资源，可能导致性能下降。 监控 CPU 利用率有助于及时发现 CPU 密集型任务或进程，并优化资源分配。...内存利用率： 内存利用率是容器使用系统内存的程度，通常以百分比表示。 高内存利用率可能表示容器正在消耗大量的内存资源，可能导致内存不足、交换内存或性能下降。...高磁盘 I/O 可能表示容器中的应用程序频繁地进行磁盘读写操作，可能导致存储性能瓶颈或磁盘空间不足。 监控磁盘 I/O 可以帮助及时发现磁盘 I/O 密集型任务，并进行优化或调整容器存储配置。...资源分配情况： 监控集群中资源的分配情况，包括 CPU、内存、磁盘和网络等资源的使用情况和分配情况。 可以检查集群中资源的分配比例和平衡性，以及是否存在资源不足或过度分配的情况。
由于容器不断崩溃，Kubelet会不断尝试重新启动容器，从而导致崩溃循环。在这个崩溃循环中，容器崩溃和容器重启的过程中存在一些时间延迟，这就是回退时间，并且回退时间会随着每次重启而增加。...步骤3：排除错误 OOM Killed错误是由于内存不足引起的。这意味着应用程序需要的内存比分配的内存更多。让我们尝试增加应用程序部署模板中分配的资源。...CPU限制 解决OOMKilled问题后，通过增加pod的内存分配，我们的应用程序已经启动并运行。但是，我们面临一个新的挑战：性能低于预期，并且pod正在重启。...这可能是由于分配给应用程序的CPU不足，即应用程序正在以最大容量利用分配的CPU。这种情况也称为CPU节流。...环境变量/密钥挂载问题 错误配置的环境变量和不正确挂载的密钥可能导致Kubernetes环境中出现重大问题。这些问题可能导致应用程序故障、安全漏洞或难以诊断的意外行为。
下面是YARN中应用程序状态在资源不足的情况下的状态变化： 如果应用程序在 SUBMITTED 状态时，发现资源不足，那么应用程序会进入 ACCEPTED****状态。...在这种情况下，YARN会尝试为应用程序分配资源，但可能需要等待其他应用程序释放资源后才能成功分配。 如果应用程序在 ACCEPTED 状态时，发现资源不足，那么应用程序会进入等待状态。...针对任务或容器出现错误或异常情况时，可通过以下的错误处理和容错配置来实现： 容器级别的错误处理和容错配置：容器级别的错误处理和容错配置主要包括容器的重启次数、重启的时间间隔和日志的输出等方面。...资源调度器会根据预定义的调度策略和调度规则将CPU资源分配给不同的应用程序，确保公平和合理的资源分配。 内存资源管理 YARN采用内存资源管理机制，以控制和分配集群中的内存资源。...它使用内存配额和限制来确保每个应用程序或任务能够获得足够的内存，并避免超出分配的内存限制。 ResourceManager会跟踪可用的内存资源，并根据应用程序的需求进行内存分配。
内存不足 (OOMKilled) 原因分析： 容器分配的内存不足，程序实际消耗超出预估值。 内存泄漏或不合理的对象管理导致内存过载。...案例说明： 某服务初始加载需要连接外部数据库，耗时 30 秒，但存活探针默认检查时间为 5 秒，导致服务未完全启动就被 Kubernetes 重启。...应用崩溃 (CrashLoopBackOff) 原因分析： 缺少环境变量、配置错误或代码问题导致程序启动失败。 未捕获的异常或依赖缺失使容器反复重启。...案例说明： 某 Node.js 应用未正确加载环境变量 PORT，导致服务器启动失败并反复重启。 解决方案： 检查日志： 使用 kubectl logs 分析容器内部错误。...节点资源耗尽 原因分析： 节点 CPU、内存或磁盘资源不足。 高负载任务未合理分配资源请求和限制。 案例说明： 某批处理任务因资源分配不足，导致节点负载过高，多个 Pod 被驱逐。
每次充放电时间差不多3小时，期间RAID卡从数据安全角度考虑会自动禁用write back改为Write Through策略，这样的话系统IO性能会出现较大的波动。...我们可以从BBU电池的日志中找到下次电池reclean的时间： # MegaCli64 -fwtermlog -dsply -a0 -nolog 或# MegaCli64 -AdpBbuCmd -GetBbuProperties...每个CPU可以访问整个系统内存，但是访问本地节点的内存较快，访问非本地节点的内存较慢(要经过互联模块)，即CPU访问内存的速度和节点的距离有关，距离称为Node Distance。...的本地内存中分配，会导致CPU节点之间内存分配不均衡，当某个CPU节点内存不足时，会导致swap产生，而不是从远程节点分配内存，这就是swap insanity现象。...,nodiratime"的情况下： read文件的时候会导致atime更新，不会导致mtime和ctime更新 write文件只会导致mtime和ctime更新，不会导致atime更新。
您可能会问我们是否完全需要它-是的，我们需要它。正如我在上一节中提到的，该字段对Kubernetes很重要，因为kube-scheduler基于该信息来决定应在哪个Node上调度Pod。...如果我设置的内存请求不足怎么办？ 如果容器到达其内存请求边界，则此Pod进入Pod集合，以防Node内存不足而将其驱逐。 如果我没有设置足够的内存限制怎么办？...如果我既不提供内存限制也不提供请求怎么办？ 这是最坏的情况。调度程序不知道您的容器需要多少资源，这可能会导致Node出现严重问题。...调度程序不知道您的容器需要多少资源，这可能会导致Node出现严重问题。最好在您的名称空间中使用默认限制（由LimitRange设置）。...如果您不知道应用程序的性能如何，需要多少CPU或内存，那么您最好的办法就是为CPU和内存添加大缓冲区，然后对应用程序进行性能测试。 除性能测试外，在监视工具中观察下一周的行为。
在K8s集群治理过程中，常常会因CPU、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上Pod的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增，为了应对集群节热点、负载不均衡等问题，需要动态平衡各个节点之间的资源使用率...然而，由于下述一些原因，该模型会导致集群资源使用的不均衡： 用户很难准确评估应用程序的资源使用情况，因而对于Pod的资源配置，无从谈起 用户可能不理解资源模型，从而直接使用Kubernetes默认调度插件...如果一个节点的使用量在任何（cpu、内存、pod数量或扩展资源）方面都超过了targetThreshold，那么该节点就被认为是过度利用了。...节点的利用率不足由可配置的阈值决定。阈值阈值可以为cpu、内存、pod的数量和扩展资源的百分比进行配置。百分比的计算方法是节点上当前请求的资源与可分配的总资源。...它的参数包括podRestartThreshold，这是一个pod应该被驱逐的重启次数（所有符合条件的容器的总和），以及initContainers，这决定了init容器的重启是否应该被计入该计算中。
虽然内存可以及时释放，但是这十分消耗CPU资源。在大并发请求下，CPU要将时间应用在处理请求上，而不是删除key上。...如果只采用定期删除策略，会导致很多key到时间而没有删除，于是就需要惰性删除。惰性删除，并不是直接删除，而是你在获取某个key的时候，redis会检查一下是否过期，过期了才删除。...LRU算法适合较大的文件比如游戏客户端最近加载的地图；LFU算法适合较小的文件比如系统文件、应用程序文件。 LRU消耗CPU资源较少；LFU消耗CPU资源较多。...slave node可以自动接管master node，但又有可能sentinel还没有检测到master failure，master node就自动重启了，仍有可能导致上述slave node的数据被清空...master的持久化和多种备份方案都是为了防止重启是数据不为空从而导致slave结点数据清空。
当应用程序读写了这块虚拟内存，CPU 就会去访问这个虚拟内存， 这时会发现这个虚拟内存没有映射到物理内存， CPU 就会产生缺页中断，进程会从用户态切换到内核态，并将缺页中断交给内核的 Page Fault...一种是直接内存回收，这种方式是同步回收的，会阻塞进程，这样就会造成很长时间的延迟，以及系统的 CPU 利用率会升高，最终引起系统负荷飙高。...极端情况下设置 min_free_kbytes 接近实际物理内存大小时，留给应用程序的内存就会太少而可能会频繁地导致 OOM 的发生。...在 NUMA 架构下，当某个 Node 内存不足时，系统可以从其他 Node 寻找空闲内存，也可以从本地内存中回收内存。...，因本地 Node 的本地内存不足，发生频繁直接内存回收导致性能下降的问题； 在经历完直接内存回收后，空闲的物理内存大小依然不够，那么就会触发 OOM 机制，OOM killer 就会根据每个进程的内存占用情况和
其具体原因可能有：1.内存占用过多如果mac系统中同时运行的应用程序过多，或者某些应用程序占用了过多的内存，就会导致系统内存不足而出现卡顿的现象。...这里所说的内存，指的是系统的临时内存，用于临时存放CPU的运行数据。在内存容量一定的情况下，过多的占用内存就会导致系统运行所需的内存不足。...图1：内存不足2.应用程序不兼容、未升级mac系统如果推出新版本的话，可直接升级使用。但如果系统升级了，而系统内使用的应用程序未升级，可能会导致与系统不兼容的情况。...与系统不兼容的应用程序可能会无法打开，或者打开了无响应。对于无响应的应用程序，系统可能会一直尝试打开，这样就会导致mac的卡顿。...如果储存空间过满的话，应用程序在运行过程中产生的临时文件、缓存文件等无法保存，会延长程序的加载时间，引起系统资源的占用过多导致卡顿。
当我们在线上使用 Kubernetes 集群的时候，如果没有对节点配置正确的资源预留，我们可以考虑一个场景，由于某个应用无限制的使用节点的 CPU 资源，导致节点上 CPU 使用持续100%运行，而且压榨到了...，启动完成后我们可以通过查看 cgroup 里面的限制信息校验是否配置成功，比如我们查看内存的限制信息： $ cat /sys/fs/cgroup/memory/kubelet.slice/memory.limit_in_bytes...但是在执行 system-reserved 预留操作时请加倍小心，因为它可能导致节点上的关键系统服务 CPU 资源短缺或因为内存不足而被终止，所以如果不是自己非常清楚如何配置，可以不用配置系统预留值。...节点级别的内存压力将导致系统内存不足，这将影响到整个节点及其上运行的所有 Pod，节点可以暂时离线直到内存已经回收为止，我们可以通过配置 kubelet 驱逐阈值来防止系统内存不足。...当出现内存不足时，调度器不会调度新的 Best-Effort QoS Pods 到此节点，当出现磁盘压力时，调度器不会调度任何新 Pods 到此节点。
，参考 1.6 三者使用场景 VPA 用的比较少 HPA 用的比较多，流量变化触发 HPA，新增或减少 pod Pod变化如果触发 pending或资源不足，会触发 CA的自动扩缩容 二、HPA 2.1...和 memory 作为指标 通过采集 Node、kubelet 数据汇总到本地 没有持久化，保存在内存 2.4 自定义指标 为了适应更灵活的需求，metrics APi 开始支持扩展用户自定义指标 custom...Controller：用于 pod 创建时修改 request、limit 3.2 流程说明 vpa 连接检查 pod 在运行过程中占用的资源，默认间隔为10s一次 当发现 pod 资源占用到达阈值时，vpa会尝试更改分配的内存或...Off：不改变 Pod 的资源请求，不过仍然会在 VPA 中设置资源的推荐值 3.4 使用注意 同一个 deployment，不能同时使用 hpa 和 vpa vpa 更新资源会导致 pod 重建、重启...无法被调度 多个 vpa 同时配置同一个pod会造成未定义的行为 vpa不支持扩展控制器 3.5 总结 使用的场景太少，重启 pod业务不可接受 没有大规模场景验证，一般不太会用这个功能 四、CA 4.1
资源类型 在Kubernetes中，资源类型有以下两种： 可压缩资源：此类资源不足时，Pod只会饥饿，不会退出，比如CPU 不可压缩资源：此类资源不足时，Pod会被内核杀掉，比如内存 资源配置 CPU和内存资源的限额定义都在...，还要分为两类： requests：kube-scheduler在进行调度的时候会按照该值去检查Kubernetes的node是否符合要求 limits：Pod在实际运行时能够使用到的资源上限(真正设置...-01）内存资源不足，因此Pod不能被成功调度。...Kubernetes推荐将CPU限额设置为分数，500m指的是500 millicpu，也就是0.5个CPU，也就是会获得一个CPU一半的计算能力。 Pod健康检查 什么是健康检查？...Kubernetes中有三种探针： livenessProbe：表示容器是否在运行，如果存活状态探针检测失败，kubelet会杀死容器，并根据重启策略restartPolicy来进行相应的容器操作，如果容器不提供存活探针
三者使用场景VPA 用的比较少HPA 用的比较多，流量变化触发 HPA，新增或减少 podPod变化如果触发 pending或资源不足，会触发 CA的自动扩缩容二、HPA2.1 架构参考k8s 提供了一种标准...和 memory 作为指标通过采集 Node、kubelet 数据汇总到本地没有持久化，保存在内存2.4 自定义指标为了适应更灵活的需求，metrics APi 开始支持扩展用户自定义指标 custom...Controller：用于 pod 创建时修改 request、limit3.2 流程说明vpa 连接检查 pod 在运行过程中占用的资源，默认间隔为10s一次当发现 pod 资源占用到达阈值时，vpa会尝试更改分配的内存或...Off：不改变 Pod 的资源请求，不过仍然会在 VPA 中设置资源的推荐值3.4 使用注意同一个 deployment，不能同时使用 hpa 和 vpavpa 更新资源会导致 pod 重建、重启、甚至重新调度...vpa 同时配置同一个pod会造成未定义的行为vpa不支持扩展控制器3.5 总结使用的场景太少，重启 pod业务不可接受没有大规模场景验证，一般不太会用这个功能四、CA4.1 架构参考CA由一下几个模块组成
I/O密集型进程，等待I/O也会导致平均负载升高，此时CPU使用率并不一定高 大量等待CPU的进程调度会导致平均负载升高，此时CPU使用率也会比较高 平均负载高时可能是CPU密集型进程导致，也可能是I...进程只有在调度到CPU上运行时才需要切换上下文，有以下几种场景： CPU时间片轮流分配，系统资源不足导致进程挂起，进程通过sleep函数主动挂起，高优先级进程抢占时间片，硬件中断时CPU上的进程被挂起转而执行内核中的中断服务...对于不可中断状态，一般都是在很短时间内结束，可忽略。但是如果系统或硬件发生故障，进程可能会保持不可中断状态很久，甚至系统中出现大量不可中断状态，此时需注意是否出现了I/O性能问题。...直接内存回收 新的大块内存分配请求，但剩余内存不足。此时系统会回收一部分内存； kswapd0 内核线程定期回收内存。...当某个Node内存不足时，系统可以从其他Node寻找空闲资源，也可以从本地内存中回收内存。 通过/proc/sys/vm/zone_raclaim_mode来调整。
进程只有在调度到 CPU 上运行时才需要切换上下文，有以下几种场景：CPU 时间片轮流分配，系统资源不足导致进程挂起，进程通过 sleep 函数主动挂起，高优先级进程抢占时间片，硬件中断时 CPU 上的进程被挂起转而执行内核中的中断服务...再 top 查看发现 stress 进程的进程号变化了，此时有可能时以下两种原因导致： 进程不停的崩溃重启（如段错误 / 配置错误等），此时进程退出后可能又被监控系统重启； 短时进程导致，即其他应用内部通过...对于不可中断状态，一般都是在很短时间内结束，可忽略。但是如果系统或硬件发生故障，进程可能会保持不可中断状态很久，甚至系统中出现大量不可中断状态，此时需注意是否出现了 I/O 性能问题。...直接内存回收 新的大块内存分配请求，但剩余内存不足。此时系统会回收一部分内存； kswapd0 内核线程定期回收内存。...当某个 Node 内存不足时，系统可以从其他 Node 寻找空闲资源，也可以从本地内存中回收内存。通过 / proc/sys/vm/zone_raclaim_mode 来调整。
I/O 密集型进程，等待 I/O 也会导致平均负载升高，此时 CPU 使用率并不一定高 大量等待 CPU 的进程调度会导致平均负载升高，此时 CPU 使用率也会比较高 平均负载高时可能是 CPU 密集型进程导致...进程只有在调度到CPU上运行时才需要切换上下文，有以下几种场景：CPU时间片轮流分配，系统资源不足导致进程挂起，进程通过sleep函数主动挂起，高优先级进程抢占时间片，硬件中断时CPU上的进程被挂起转而执行内核中的中断服务...对于不可中断状态，一般都是在很短时间内结束，可忽略。但是如果系统或硬件发生故障，进程可能会保持不可中断状态很久，甚至系统中出现大量不可中断状态，此时需注意是否出现了I/O性能问题。...直接内存回收新的大块内存分配请求，但剩余内存不足。 此时系统会回收一部分内存； kswapd0 内核线程定期回收内存。...当某个Node内存不足时，系统可以从其他Node寻找空闲资源，也可以从本地内存中回收内存。通过/proc/sys/vm/zone_raclaim_mode来调整。
I/O密集型进程，等待I/O也会导致平均负载升高，此时CPU使用率并不一定高 大量等待CPU的进程调度会导致平均负载升高，此时CPU使用率也会比较高 平均负载高时可能是CPU密集型进程导致，也可能是I...进程只有在调度到CPU上运行时才需要切换上下文，有以下几种场景：CPU时间片轮流分配，系统资源不足导致进程挂起，进程通过sleep函数主动挂起，高优先级进程抢占时间片，硬件中断时CPU上的进程被挂起转而执行内核中的中断服务...对于不可中断状态，一般都是在很短时间内结束，可忽略。但是如果系统或硬件发生故障，进程可能会保持不可中断状态很久，甚至系统中出现大量不可中断状态，此时需注意是否出现了I/O性能问题。...直接内存回收 新的大块内存分配请求，但剩余内存不足。此时系统会回收一部分内存； kswapd0 内核线程定期回收内存。...当某个Node内存不足时，系统可以从其他Node寻找空闲资源，也可以从本地内存中回收内存。通过/proc/sys/vm/zone_raclaim_mode来调整。
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