11、Kubernetes Pod 资源管理与计算指南

Kubernetes Pod 资源管理与计算指南

在 Kubernetes 集群中,Pod 资源的合理配置对于应用的稳定运行和资源的有效利用至关重要。本文将详细介绍如何指定 Pod 资源、理解服务质量等级、处理资源争用以及如何计算和设置 Pod 的资源请求与限制。

1. 指定 Pod 资源

在 Kubernetes 中,调度器的任务是根据 Pod 的资源需求和其他放置要求,为其找到合适的节点。如果 Pod 无法在集群中找到合适的位置,其状态将变为 “Pending”。为了给调度器提供决策所需的信息,我们需要在部署清单中指定资源请求。

以下是一个示例,展示了一个需要占用一个 CPU 核心 20% 时间和 200MiB 内存的 Pod 的配置:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: timeserver
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      pod: timeserver-pod
  template:
    metadata:
      labels:
        pod: timeserver-pod
    spec:
      containers:
      - name: timeserver-container
        image: docker.io/wdenniss/timeserver:1
        resources:
          requests:
            cpu: 200m
        
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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