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cpu監控軟件安卓 cpu監控軟件使用

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目前promethues可以說是容器監控的標配 ， 在k8s集群里面基本都會安裝promethues 。promethues結合grafana可以通過豐富的指標展現 。下面通過一個壓測的demo演示 ， 容器底層對CPU和內存限制 。
CPU
我們先介紹指標
# 容器CPU使用時間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-.*"})# 容器限流時間rate(container_cpu_cfs_throttled_seconds_total{pod=~"compute-.*", container!="POD", image!=""}[5m])最開始 ， 系統沒有任何壓力
cpu的占用（藍色）0 ， 限流（紅色）0 ， request（綠色） 0.5核 ， limit（黃色） 0.7 核 。然后我們開始加壓 ?？梢钥吹剿{色線打到 request 和limt 之間的 0.6 核 。此時限流還是 0 ， 沒有觸發紅色限流 。
當我們繼續加壓 ， 請求超過limit的時候 ， CPU被控制在limit水位線 。此時紅色的限流開始增加 。
可以看到紅色限流大概處于0.3核的位置 ， 那么應用總的請求就是 0.3 + 0.7  ， 只不過其中的0.3 被CPU限流了 ， 實際只使用了 0.7 （limit） 。當把應用負載降下來的時候 ， 限流再次回到0 。
內存
內存的限制就比較簡單了 ， 因為內存在底層是不可壓縮的資源 。同樣的是我們先設置監控指標
# 內存用量container_memory_working_set_bytes{pod_name=~"compute-.*", image!="", container!="POD"}# 內存requestavg(kube_pod_container_resource_requests_memory_bytes{pod=~"compute-.*"})# 內存limitavg(kube_pod_container_resource_limits_memory_bytes{pod=~"compute-.*"})期初也是0壓力 ， 藍色線為0.
然后開始加壓 ， 申請內存 ， 沒有超過limit ， 正常運行
然后我們嘗試超過limit ， 結果悲劇了
容器直接被干掉了 ， 可以查看事件 ， 發生了OOM 。通過get event查看 。
【cpu監控軟件安卓 cpu監控軟件使用】default22sWarningOOMKillingnode/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