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更多信息请参见Kubernetes控制节点上的CPU管理策略。 影响范围 开启了CPU管理策略的集群。 解决方案 登录CCE节点（弹性云服务器）并删除cpu_manager_state文件。 删除命令示例如下： rm -rf /mnt/paas/kubernetes/kubelet/cpu_manager_state
普通运行时 容器所在节点类型 弹性云服务器-物理机 弹性云服务器-虚拟机 弹性云服务器-物理机 容器引擎 Containerd Docker、Containerd 容器运行时 Kata runC 容器内核 独占内核 与宿主机共享内核 容器隔离方式 轻量虚拟机 Cgroups和Namespace
为什么kubectl top命令查看节点内存使用超过100%？ 问题现象 从界面上看节点内存使用率并不是很高，但使用kubelet top node查看节点内存使用率已超过100%。 NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes)
od的所有容器CPU Limit总量的比例。 CPU 使用量：Pod已经使用的CPU核数。 CPU 申请量：Pod CPU Request值。 CPU 限制量：Pod CPU Limit值，使用量接近该值时容器的CPU资源会被限流，影响容器性能。 内存相关指标 内存使用率：Pod
创建使用自定义指标的HPA策略 Kubernetes默认的HPA策略只支持基于CPU和内存的自动伸缩，在复杂的业务场景中，仅使用CPU和内存使用率指标进行弹性伸缩往往无法满足日常运维需求。通过自定义指标配置工作负载HPA策略，可以根据业务自身特点，通过更多指标实现更灵活的弹性配置。
n的更新请求到达apiserver，服务器端将对比请求数据与服务器中数据的资源版本号，如果不一致，则表明在本次更新提交时，服务端对象已被修改，此时apiserver将返回冲突错误（409）。客户端需重新获取服务端数据，重新修改后再次提交到服务器端；而资源配额对每个命名空间的资源消
基于Prometheus指标的弹性伸缩实践 Kubernetes默认的HPA策略只支持基于CPU和内存的自动伸缩，在复杂的业务场景中，仅使用CPU和内存使用率指标进行弹性伸缩往往无法满足日常运维需求。为此，CCE提供云原生监控插件（kube-prometheus-stack），可
指导请参见使用仪表盘。 图4 节点监控 CPU相关指标 CPU使用率：节点的CPU非空闲时间所占的平均比例。 CPU分配率：节点上所有容器对CPU的Request之和除以节点的CPU总核数。 节点CPU单核使用率：节点上每个CPU核非空闲时间各自所占的比例。 内存相关指标 内存使
are available: 2 Insufficient cpu. 0/2 nodes are available: 2 Insufficient memory. 节点资源（CPU、内存）不足。 排查项二：节点资源（CPU、内存等）是否充足 0/2 nodes are available:
Turbo集群支持CPU Burst特性，避免CPU限流影响时延敏感型容器业务 若Pod中容器设置了CPU Limit值，则该容器CPU使用将会被限制在limit值以内，形成对CPU的限流。频繁的CPU限流会影响业务性能，增大业务长尾响应时延，对于时延敏感型业务的影响尤为明显。 CPU Burst提供了一种可以短暂突破CPU
节点的CPU非空闲时间所占的平均比例。 工作负载CPU使用率 = 工作负载各个Pod中CPU使用率的平均值 Pod CPU使用率 = Pod实际使用的CPU核数 / 业务容器CPU核数限制值之和（未配置限制值时采用节点总量） 内存使用率 节点内存使用率 = 节点的内存使用量除以节点的内存总量。 工作负载内存使用率
为什么登录虚拟机VNC界面会间歇性出现Dead loop on virtual device gw_11cbf51a, fix it urgently？ 问题现象 VPC网络模式的集群，登录虚拟机出现 Dead loop on virtual device gw_11cbf51a
表盘。 图4 工作负载监控 CPU相关指标 CPU：负载的所有Pod的容器在不同的时间段使用的CPU总量占负载的所有Pod的容器的CPU Limit总量的比例。 CPU 受限（CPU Throttled）：负载的所有Pod的容器在不同的时间段的CPU受限时间所占的平均比例。 内存相关指标
节点池缩容时，如果缩容已变更规格的节点，将导致实际缩容的CPU/内存数（4U8G）大于预期缩容的CPU/内存数（2U4G），使得被缩容的CPU/内存资源过多。 解决方案 不建议您变更节点池中节点的规格，您可以使用更新节点池功能为节点池添加其他规格的节点，然后等待业务调度至新节点后，将原节点缩容。
集群控制器并发配置 deployment并发处理数 允许同时同步的资源对象的数量。配置数量越大，管理响应越快，但 CPU（和网络）负载也越高 参数名 取值范围 默认值 是否允许修改 作用范围 concurrent-deployment-syncs 大于等于0 5 允许 CCE Standard/CCE
00Mi。 申请值推荐计算公式： CPU申请值：计算“目标节点数 * 目标Pod规模”的值，并在表4中根据“集群节点数 * Pod规模”的计算值进行插值查找，向上取最接近规格的申请值及限制值。 例如2000节点和2w个Pod的场景下，“目标节点数 * 目标Pod规模”等于4000
告警中，除了传统的CPU、内存等资源使用量的告警以外，还有容器重启等事件告警、应用访问失败等自定义的监控指标告警。 CCE的云原生告警能力是由AOM服务提供的，支持指标和事件的告警。同时，CCE集群详情中增加了告警中心能力，能支持快速配置资源等常用告警和告警查看。 图1 告警中心架构
登录CCE控制台，进入集群。 在左侧导航栏中选择“插件中心”，确认CoreDNS插件状态为“运行中”。 单击CoreDNS插件名称，查看插件实例列表。 单击CoreDNS实例的“监控”按钮，查看实例CPU、内存使用率。 如实例已达性能瓶颈，则需调整CoreDNS插件规格。 单击CoreDNS插件的“编辑”按钮，进入插件详情页。
com/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb。 使用CPU 创建一个普通job，镜像输入第三方镜像bvlc/caffe:cpu，设置对应的容器规格。 启动命令添加python /home/caffeEx00.py。 挂载刚刚导入的OBS存储盘：
x.x #节点名称 进入容器查看参数配置是否生效。 kubectl exec -it <pod name> -- /bin/sh 在容器中执行如下命令查询配置参数是否生效。 sysctl -a |grep somax 图3 查看参数配置 父主题： 网络
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