# 设置容器规格
#### 操作场景
CCE支持在创建工作负载时为添加的容器设置资源的需求量和限制，最常见的可设定资源是CPU和内存（RAM）大小。此外Kubernetes还支持其他类型的资源，可通过YAML设置。
#### 申请与限制
在CPU配额和内存配额设置中，**申请** 与**限制** 的含义如下：
- 申请（Request）：根据申请值调度该实例到满足条件的节点去部署工作负载。
- 限制（Limit）：根据限制值限制工作负载使用的资源。
 
如果实例运行所在的节点具有足够的可用资源，实例可以使用超出申请的资源量，但不能超过限制的资源量。
例如，如果您将实例的内存申请值为1GiB、限制值为2GiB，而该实例被调度到一个具有8GiB内存的节点上，且该节点上没有其他实例运行，那么该实例在负载压力较大的情况下可使用超过1GiB的内存，但内存使用量不得超过2GiB。若容器中的进程尝试使用超过2GiB的资源时，系统内核将会尝试将进程终止，出现内存不足（OOM）错误。
![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-cce/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
创建工作负载时，建议设置CPU和内存的资源上下限。同一个节点上部署的工作负载，对于未设置资源上下限的工作负载，如果其异常资源泄露会导致其它工作负载分配不到资源而异常。未设置资源上下限的工作负载，工作负载监控信息也会不准确。
#### 配置说明
在实际生产业务中，建议申请和限制比例为1:1.5左右，对于一些敏感业务建议设置成1:1。如果申请值过小而限制值过大，容易导致节点超分严重。如果遇到业务高峰或流量高峰，容易把节点内存或者CPU耗尽，导致节点不可用的情况发生。
- CPU配额：CPU资源单位为核，可以通过数量或带单位后缀（m）的整数表达，例如数量表达式0.1核等价于表达式100m，但Kubernetes中CPU资源的最小精度为1m。如果您在YAML中设置了精度小于1m的数值（例如100.1m），系统将自动向上取整（例如101m）进行创建。
  表1CPU配额说明 
  | 参数     | 说明                                                                    |
  |:---|:---|
  | CPU申请 | 容器使用的最小CPU需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配CPU总量 ≥ 容器CPU申请数时，才允许将容器调度到该节点。 |
  | CPU限制 | 容器能使用的CPU最大值。                                                          |
     
  **建议配置方法**：
  节点的实际可用分配CPU量 ≥ 当前实例所有容器CPU限制值之和 ≥ 当前实例所有容器CPU申请值之和，节点的实际可用分配CPU量可通过**kubectl describe node** 命令查询，详见[查询节点可分配资源](https://support.huaweicloud.com/usermanual-cce/cce_10_0178.html#cce_10_0178__section07621731135919)。
  

- 内存配额：内存资源默认单位为字节，或者也可以使用带单位后缀的整数来表达，例如100Mi。但需要注意单位大小写。
  表2内存配额说明 
  | 参数  | 说明                                                                |
  |:---|:---|
  | 内存申请 | 容器使用的最小内存需求，作为容器调度时资源分配的判断依赖。只有当节点上可分配内存总量 ≥ 容器内存申请数时，才允许将容器调度到该节点。 |
  | 内存限制   | 容器能使用的内存最大值。当内存使用率超出设置的内存限制值时，该实例可能会被重启进而影响工作负载的正常使用。              |
     
  **建议配置方法**：
  节点的实际可用分配内存量 ≥ 当前节点所有容器内存限制值之和 ≥ 当前节点所有容器内存申请值之和，节点的实际可用分配内存量可通过**kubectl describe node** 命令查询，详见[查询节点可分配资源](https://support.huaweicloud.com/usermanual-cce/cce_10_0178.html#cce_10_0178__section07621731135919)。
  
![](https://support.huaweicloud.com/usermanual-cce/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
**可分配资源：** 可分配量按照实例申请值(Request)计算，表示实例在该节点上可请求的资源上限，不代表节点实际可用资源（请参见[CPU和内存配额使用示例]）。 计算公式为：
- 可分配CPU = CPU总量 - 所有实例的CPU申请值 - 其他资源CPU预留值
- 可分配内存 = 内存总量 - 所有实例的内存申请值 - 其他资源内存预留值
 
 #### CPU和内存配额使用示例
假设集群中可调度的节点资源总量为4Core 8GiB，且已经在集群中部署了两个实例，其中实例1存在CPU和内存资源超分（即限制值\>申请值），而实例2不存在资源超分。两个实例的规格设置如下：
| 实例 | CPU申请  | CPU限制 | 内存申请 | 内存限制  |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| 实例1  | 1Core | 2Core | 1GiB | 4GiB |
| 实例2  | 2Core | 2Core | 2GiB  | 2GiB  |
   
那么节点上CPU和内存的资源使用情况如下：
- CPU可分配资源=4Core-（实例1申请的1Core+实例2申请的2Core）=1Core
- 内存可分配资源=8GiB-（实例1申请的1GiB+实例2申请的2GiB）=5GiB
此时节点还剩余1Core 5GiB的资源可供下一个新增的实例调度。
如果实例1处于业务高峰、负载压力较大时，会尝试在限制值范围内使用更多的CPU和内存，因此实际可用的资源将会小于1Core 5GiB。
#### 其他资源配额
节点通常还可以具有本地的临时性存储（Ephemeral Storage），由本地挂载的可写入设备或者有时也用RAM来提供支持。临时性存储所存储的数据不提供长期可用性的保证，Pod通常可以使用本地临时性存储来实现缓冲区、保存日志等功能，也可以使用emptyDir类型的存储卷挂载到容器中。更多详情请参见[本地临时存储](https://kubernetes.io/zh-cn/docs/concepts/configuration/manage-resources-containers/#local-ephemeral-storage)。
Kubernetes支持在容器的定义中指定ephemeral-storage的申请值和限制值来管理本地临时性存储。 Pod中的每个容器可以设置以下属性：
- spec.containers\[\].resources.limits.ephemeral-storage

- spec.containers\[\].resources.requests.ephemeral-storage
以下示例中，Pod包含两个容器，每个容器的本地临时性存储申请值为2GiB，限制值为4GiB。 因此，整个Pod的本地临时性存储申请值是4GiB，限制值为8GiB，且emptyDir卷使用了500Mi的本地临时性存储。创建成功后，可通过**kubectl describe pod**命令查看ephemeral-storage配置。
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: frontend
spec:
  containers:
  - name: container-1
    image: <example_app_image>
    resources:  # 设置本地临时性存储资源
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"
    volumeMounts:
    - name: ephemeral
      mountPath: "/tmp"
  - name: container-2
    image: <example_log_aggregator_image>
    resources: # 设置本地临时性存储资源
      requests:
        ephemeral-storage: "2Gi"
      limits:
        ephemeral-storage: "4Gi"
    volumeMounts:
    - name: ephemeral
      mountPath: "/tmp"
  volumes:
    - name: ephemeral
      emptyDir: # 设置emptyDir卷
        sizeLimit: 500Mi
```
#### 相关文档
- 如果需要为工作负载配置GPU资源，请参见[使用Kubernetes默认GPU调度](https://support.huaweicloud.com/usermanual-cce/cce_10_0345.html)。
- 如果需要为工作负载配置NPU资源，请参见[NPU整卡调度](https://support.huaweicloud.com/usermanual-cce/cce_10_0346.html)。