为了使Kubernetes（K8s）能够可靠地为您的应用程序分配运行时所需的资源，并充分利用计算机资源，您应该明确指定容器运行所需要的资源要求。当前，您可以为两种类型的容器资源（内存和CPU）设置两种限制，即requests和limits。我们会在后面详细说明这两种限制需求的含义以及Docker容器运行时内存的含义。
Requests vs Limits
定义Pod时，可以为内存和CPU指定两类资源限制要求：requests和limits：
resources:
requests:
memory: "8Gi"
cpu: "4"
limits:
memory: "8Gi"
cpu: "4"
Requests是K8s的概念，主要会影响K8s中容器的调度：会根据Requests的值决定将Pod放置在那个node上，因此会影响容器的调度。Limits表示容器可用的资源的上限，因此会影响容器的实际运行。若容器的资源使用超出了limits的限制会导致节流，或者在最坏的情况下会导致容器被终止。
您可能会问为什么要将limits的值设置的高于requests。如果您的应用程序的内存占用空间非常固定，则没有必要这样做，而且一般情况下也不建议将内存的limits值设置的比requests的值大。如果使用CPU，则有可能在其他容器的CPU不繁忙的情况下，使用limits和requests之间的资源部分，从而可以更加有效的利用CPU资源。 Burstable QoS类（下面会详细说明）允许潜在地更有效地利用计算机资源，但具有更大的不可预测性-例如，与CPU绑定的应用程序的响应延迟可能会受到位于同一个node上的其他容器的影响。如果您还不熟悉K8s，一开始最好通过将requests和limits的值设置为相同从而使用Guaranteed QoS类开始，关于Qos的分类，参考这里。
内存的含义
内存在这里到底意味着什么？简而言之，它代表了容器的总驻留集大小（RSS）和page cache。在纯Docker中，此数字通常还包含了swap，但是在K8s中，我们会禁用swap。
RSS是进程使用的RAM数量。对于Java进程，这可以包括多个区域，包括native heap/非heap区域，线程stack和native的内存分配。 RSS受JVM线程配置、线程数和应用程序的影响。
page cache是用于缓存磁盘中的数据块的RAM区域。出于性能原因，所有I / O通常都通过此cache执行。每当您的程序从文件中读取或写入文件时，都可以期望将相关的数据块缓存在此处。您读取或写入的文件越多，要求就越高。请注意，内核会将可用的备用内存用于page cache，但是如果其他地方需要，它将回收page cache-这意味着如果没有足够的内存，程序的性能可能会受到影响（取决于其对page cache的性能依赖）。这里有一个潜在的问题-Docker的overlayfs存储驱动启用了page cache共享，这意味着在同一个node上的多个containers访问同一文件时，会共享该文件对应的page cache（考虑使用index或其他共享的内容）。 Docker 文档指出：
计算page cache所占据的内存大小非常复杂。如果不同control groups中的两个进程都读取同一文件（最终依赖于磁盘上的相同块），则会将内存开销在多个control groups之间进行分配。但这也意味着当一个cgroup终止时，它可能会增加另一个cgroup的内存使用量，因为它们不再为这些内存中的pages而分配内存。
…因此请注意，每个容器的page cache使用情况可能会有所不同，具体取决于与同一节点上运行的其他容器共享哪些文件。
内存限流?
内存的limits值在K8s中被认为是不可压缩的，这意味着它不能被限流。如果您的容器存在内存压力，内核将积极删除page cache条目以满足需求，并且最终可能会因为Linux内存不足（OOM）而被杀死。由于K8s禁用了swap（通过将memory-swappiness = 0传递给Docker），因此一旦内存错误配置，容器将会无法启动。
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