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cpu监控软件（小米手机cpu温度监控）

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目前promethues可以说是容器监控的标配，在k8s集群里面基本都会安装promethues。promethues结合grafana可以通过丰富的指标展现。下面通过一个压测的demo演示，容器底层对CPU和内存限制。

CPU

我们先介绍指标

# 容器CPU使用时间rate(container_cpu_usage_seconds_total{pod=~"compute-.*", image!="", container!="POD"}[5m])# 容器cpu requestavg(kube_pod_container_resource_requests_cpu_cores{pod=~"compute-.*"})# 容器limitavg(kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores{pod=~"compute-.*"})# 容器限流时间rate(container_cpu_cfs_throttled_seconds_total{pod=~"compute-.*", container!="POD", image!=""}[5m])

最开始，系统没有任何压力

cpu监控软件（小米手机cpu温度监控）

cpu的占用（蓝色）0，限流（红色）0，request（绿色） 0.5核，limit（黄色） 0.7 核。然后我们开始加压。可以看到蓝色线打到 request 和limt 之间的 0.6 核。此时限流还是 0，没有触发红色限流。

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当我们继续加压，请求超过limit的时候，CPU被控制在limit水位线。此时红色的限流开始增加。

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可以看到红色限流大概处于0.3核的位置，那么应用总的请求就是 0.3 + 0.7 ，只不过其中的0.3 被CPU限流了，实际只使用了 0.7 （limit）。当把应用负载降下来的时候，限流再次回到0。

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内存

内存的限制就比较简单了，因为内存在底层是不可压缩的资源。同样的是我们先设置监控指标

# 内存用量container_memory_working_set_bytes{pod_name=~"compute-.*", image!="", container!="POD"}# 内存requestavg(kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes{pod=~"compute-.*"})# 内存limitavg(kube_pod_container_resource_limits_memory_bytes{pod=~"compute-.*"})

期初也是0压力，蓝色线为0.

cpu监控软件（小米手机cpu温度监控）

然后开始加压，申请内存，没有超过limit，正常运行

cpu监控软件（小米手机cpu温度监控）

然后我们尝试超过limit，结果悲剧了

cpu监控软件（小米手机cpu温度监控）

容器直接被干掉了，可以查看事件，发生了OOM。通过get event查看。

default     22s         Warning   OOMKilling   node/aaa-resources-test-default-pool-6cad87bd-bgf4 Memory cgroup out of memory: Kill process 134119 (stress) score 1962 or sacrifice childKilled process 134119 (stress) total-vm:519288kB, anon-rss:508260kB, file-rss:268kB, shmem-rss:0kB

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