我在k8s上运行一个pod，它的基准内存使用量约为1GB。有时，根据用户的行为，pod可以在几分钟内消耗更多的内存(10-12GB)，然后下降到基线水平。
我想在k8配置,是记忆请求会很低(1 gb),但pod将运行一个节点具有更高的内存容量。这样，当需要的时候，豆荚就会生长和收缩。我不配置请求的原因更高的是，我有这个pod的多个副本，理想情况下，我希望所有这些副本都托管在1-2个节点上，并在需要时让每个节点达到峰值，而不花费太多。
发现内存限制是违反直觉的配置不影响节点选择，这意味着如果我将限制配置为12GB，我仍然可以获得4GB的节点。
有没有办法配置我的pod来共享一些大节点，这样它们就可以扩展它们的内存使用而不会崩溃?资源请求与限制
内存限制不影响节点选择，但内存请求影响。这是因为resource request和resource limit的概念服务于不同的目的。
- 资源请求确保您的pod至少有任何时候请求的资源量。
- 资源限制确保您的pod不超过任何时候的资源限制量。E-g没有正确设置内存限制会导致OOM(内存不足)杀死pod，这种情况经常发生。
资源请求是调度器用来决定如何在某些节点上调度您的pod的参数。限制不用于此目的，由应用程序设计人员正确设置pod限制。
那么你能做什么
你可以设置你的pod请求相同的方式，你正在做的。比如，1.5 gb的内存。然后，根据您的经验，您可以检查您的pod是否可以消耗多达12gb的内存。你正在运行这个应用程序的两个pod。因此，如果您希望在单个节点上调度这两个pod并且没有任何问题，则必须确保您的节点具有:
total_memory = 2 * pod_limit + overhead (system) OR
total_memory ~= 2 * pod_limit
开销是空闲节点的内存开销，它可以解释某些操作系统组件和群集系统组件(如
kubelet和kubeproxy二进制文件)的使用情况。但这通常是一个非常小的值。
这将允许您为您的pod选择正确的节点。
总结你必须确保你的pod有更多的内存来处理这个峰值(但不要太多，所以你将设置一个限制)。你可以在这里阅读更多。
注意:严格来说，pod没有
shrink and grow，它们有一个固定的资源配置文件，这是由定义中的resource requests和resource limits决定的。还要注意的是，pod总是"占用"的。请求的资源数量，即使它没有使用它们。
控制调度的其他元素
此外,您还可以使用node-affinities添加一个"优先"调度程序来安排你的豆荚。我说preference是因为节点亲缘关系不是明确的规则，而是指导方针。您还可以使用anti-affinities确保某些豆荚不要安排在相同的节点上。请记住，如果pod处于未被调度的危险中，则调度程序可能会忽略affinity或anti-affinity规则。
最后一个选项是，您可以在pod上使用nodeSelector，以确保它落在指定选择器条件的节点上。如果没有节点匹配此选择器，则您的pod将停留在Pending状态，这意味着它无法在任何地方调度。你可以在这里阅读。
因此，在您决定要将pod调度到哪些节点之后，您可以标记它们，并使用选择器来确保将pod调度到匹配的节点上。
还可以为您的pod提供指定的nodeName，以强制它在特定节点上调度。这是一个很少使用的选项。原因很简单，因为节点可以在集群中添加/删除，这将要求每次发生这种情况时更改pod定义。使用nodeSelector更好，因为您可以指定像label这样的一般属性，您可以将其附加到添加到集群的新节点上，并且pod调度不会受到影响，pod定义也不会受到影响。
希望对你有帮助。