面试题答案
一键面试资源请求与限制设置
- 原理：通过为容器设置合理的CPU和内存请求（requests）与限制（limits），Kubernetes可以更精准地分配资源。例如，一个应用可能平时只需要0.5个CPU核心和256MB内存来运行，设置请求值为该水平，就不会过度占用节点资源。限制值则防止容器在异常情况下无限消耗资源，避免影响其他容器。这样既保证应用正常运行，又不会造成资源浪费。
Pod水平自动扩缩（HPA）
- 原理：HPA基于CPU使用率或其他自定义指标，自动调整Pod的副本数量。当应用负载较低时，减少Pod副本数量，释放多余资源；负载升高时，增加副本数量以应对。例如，一个Web应用在夜间访问量低，HPA可将Pod副本从5个减少到2个，节省资源；白天访问高峰时，再增加到5个甚至更多副本。
节点资源分配优化
- 原理：Kubernetes调度器根据节点资源状况和Pod资源需求，智能地将Pod调度到最合适的节点上。比如，优先将资源需求小的Pod调度到剩余资源少的节点，把资源需求大的Pod调度到资源充足的节点，提高整个集群的资源利用率，避免部分节点资源闲置，部分节点资源紧张。
容器镜像优化
- 原理：构建精简的容器镜像，去除不必要的文件和依赖项。较小的镜像占用更少的存储空间，拉取镜像时也会更快，减少了容器启动时间和存储资源开销。例如，基于Alpine Linux构建的镜像相比完整的Ubuntu镜像要小很多，适用于对依赖要求不高的应用场景。
资源超卖
- 原理：在一定程度上对资源进行超卖，例如允许所有容器请求的CPU总和超过节点实际的CPU核心数。因为大多数容器不会一直处于满负载运行状态，通过合理超卖，可以提高资源的整体利用率。但需要谨慎设置超卖比例，避免因过多容器同时高负载运行导致性能问题。