commit
51354ee826
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@ -27,7 +27,7 @@ _Pod Overhead_ is a feature for accounting for the resources consumed by the Pod
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on top of the container requests & limits.
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在节点上运行 Pod 时,Pod 本身占用大量系统资源。这些资源是运行 Pod 内容器所需资源的附加资源。
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在节点上运行 Pod 时,Pod 本身占用大量系统资源。这些是运行 Pod 内容器所需资源之外的资源。
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_POD 开销_ 是一个特性,用于计算 Pod 基础设施在容器请求和限制之上消耗的资源。
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<!-- body -->
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@ -40,8 +40,8 @@ time according to the overhead associated with the Pod's
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[RuntimeClass](/docs/concepts/containers/runtime-class/).
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在 Kubernetes 中,Pod 的开销是根据与 Pod 的 [RuntimeClass](/zh/docs/concepts/containers/runtime-class/) 相关联的开销在
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[准入](/zh/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#what-are-admission-webhooks) 时设置的。
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在 Kubernetes 中,Pod 的开销是根据与 Pod 的 [RuntimeClass](/zh/docs/concepts/containers/runtime-class/)
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相关联的开销在[准入](/zh/docs/reference/access-authn-authz/extensible-admission-controllers/#what-are-admission-webhooks)时设置的。
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When Pod Overhead is enabled, the overhead is considered in addition to the sum of container
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@ -62,8 +62,8 @@ You need to make sure that the `PodOverhead`
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[feature gate](/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/) is enabled (it is on by default as of 1.18)
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across your cluster, and a `RuntimeClass` is utilized which defines the `overhead` field.
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您需要确保在集群中启用了 `PodOverhead` [特性门控](/zh/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
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(在 1.18 默认是开启的),以及一个用于定义 `overhead` 字段的 `RuntimeClass`。
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你需要确保在集群中启用了 `PodOverhead` [特性门控](/zh/docs/reference/command-line-tools-reference/feature-gates/)
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(在 1.18 默认是开启的),以及一个定义了 `overhead` 字段的 `RuntimeClass`。
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## Usage example
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@ -75,9 +75,9 @@ To use the PodOverhead feature, you need a RuntimeClass that defines the `overhe
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an example, you could use the following RuntimeClass definition with a virtualizing container runtime
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that uses around 120MiB per Pod for the virtual machine and the guest OS:
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要使用 PodOverhead 特性,需要一个定义 `overhead` 字段的 RuntimeClass。
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作为例子,可以在虚拟机和寄宿操作系统中通过一个虚拟化容器运行时来定义
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RuntimeClass 如下,其中每个 Pod 大约使用 120MiB:
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要使用 PodOverhead 特性,需要一个定义了 `overhead` 字段的 RuntimeClass。
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作为例子,下面的 RuntimeClass 定义中包含一个虚拟化所用的容器运行时,
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RuntimeClass 如下,其中每个 Pod 大约使用 120MiB 用来运行虚拟机和寄宿操作系统:
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```yaml
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@ -98,7 +98,8 @@ cpu overheads into account for resource quota calculations, node scheduling, as
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Consider running the given example workload, test-pod:
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通过指定 `kata-fc` RuntimeClass 处理程序创建的工作负载会将内存和 cpu 开销计入资源配额计算、节点调度以及 Pod cgroup 分级。
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通过指定 `kata-fc` RuntimeClass 处理程序创建的工作负载会将内存和 CPU
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开销计入资源配额计算、节点调度以及 Pod cgroup 尺寸确定。
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假设我们运行下面给出的工作负载示例 test-pod:
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@ -111,7 +112,7 @@ spec:
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runtimeClassName: kata-fc
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containers:
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- name: busybox-ctr
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image: busybox
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image: busybox:1.28
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stdin: true
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tty: true
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resources:
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@ -132,9 +133,10 @@ updates the workload's PodSpec to include the `overhead` as described in the Run
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the Pod will be rejected. In the given example, since only the RuntimeClass name is specified, the admission controller mutates the Pod
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to include an `overhead`.
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在准入阶段 RuntimeClass [准入控制器](/zh/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/) 更新工作负载的 PodSpec 以包含
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RuntimeClass 中定义的 `overhead`. 如果 PodSpec 中该字段已定义,该 Pod 将会被拒绝。
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在这个例子中,由于只指定了 RuntimeClass 名称,所以准入控制器更新了 Pod, 包含了一个 `overhead`.
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在准入阶段 RuntimeClass [准入控制器](/zh/docs/reference/access-authn-authz/admission-controllers/)
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更新工作负载的 PodSpec 以包含
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RuntimeClass 中定义的 `overhead`。如果 PodSpec 中已定义该字段,该 Pod 将会被拒绝。
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在这个例子中,由于只指定了 RuntimeClass 名称,所以准入控制器更新了 Pod,使之包含 `overhead`。
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After the RuntimeClass admission controller, you can check the updated PodSpec:
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@ -164,12 +166,16 @@ When the kube-scheduler is deciding which node should run a new Pod, the schedul
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`overhead` as well as the sum of container requests for that Pod. For this example, the scheduler adds the
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requests and the overhead, then looks for a node that has 2.25 CPU and 320 MiB of memory available.
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当 kube-scheduler 决定在哪一个节点调度运行新的 Pod 时,调度器会兼顾该 Pod 的 `overhead` 以及该 Pod 的容器请求总量。在这个示例中,调度器将资源请求和开销相加,然后寻找具备 2.25 CPU 和 320 MiB 内存可用的节点。
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当 kube-scheduler 决定在哪一个节点调度运行新的 Pod 时,调度器会兼顾该 Pod 的
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`overhead` 以及该 Pod 的容器请求总量。在这个示例中,调度器将资源请求和开销相加,
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然后寻找具备 2.25 CPU 和 320 MiB 内存可用的节点。
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Once a Pod is scheduled to a node, the kubelet on that node creates a new {{< glossary_tooltip text="cgroup" term_id="cgroup" >}}
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for the Pod. It is within this pod that the underlying container runtime will create containers. -->
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一旦 Pod 调度到了某个节点, 该节点上的 kubelet 将为该 Pod 新建一个 {{< glossary_tooltip text="cgroup" term_id="cgroup" >}}. 底层容器运行时将在这个 pod 中创建容器。
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一旦 Pod 被调度到了某个节点, 该节点上的 kubelet 将为该 Pod 新建一个
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{{< glossary_tooltip text="cgroup" term_id="cgroup" >}}。 底层容器运行时将在这个
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Pod 中创建容器。
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If the resource has a limit defined for each container (Guaranteed QoS or Bustrable QoS with limits defined),
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@ -177,14 +183,17 @@ the kubelet will set an upper limit for the pod cgroup associated with that reso
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and memory.limit_in_bytes memory). This upper limit is based on the sum of the container limits plus the `overhead`
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defined in the PodSpec.
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如果该资源对每一个容器都定义了一个限制(定义了受限的 Guaranteed QoS 或者 Bustrable QoS),kubelet 会为与该资源(CPU 的 cpu.cfs_quota_us 以及内存的 memory.limit_in_bytes)
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相关的 pod cgroup 设定一个上限。该上限基于容器限制总量与 PodSpec 中定义的 `overhead` 之和。
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如果该资源对每一个容器都定义了一个限制(定义了限制值的 Guaranteed QoS 或者
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Bustrable QoS),kubelet 会为与该资源(CPU 的 `cpu.cfs_quota_us` 以及内存的
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`memory.limit_in_bytes`)
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相关的 Pod cgroup 设定一个上限。该上限基于 PodSpec 中定义的容器限制总量与 `overhead` 之和。
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For CPU, if the Pod is Guaranteed or Burstable QoS, the kubelet will set `cpu.shares` based on the sum of container
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requests plus the `overhead` defined in the PodSpec.
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对于 CPU, 如果 Pod 的 QoS 是 Guaranteed 或者 Burstable, kubelet 会基于容器请求总量与 PodSpec 中定义的 `overhead` 之和设置 `cpu.shares`.
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对于 CPU,如果 Pod 的 QoS 是 Guaranteed 或者 Burstable,kubelet 会基于容器请求总量与
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PodSpec 中定义的 `overhead` 之和设置 `cpu.shares`。
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Looking at our example, verify the container requests for the workload:
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@ -233,10 +242,10 @@ cgroups directly on the node.
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First, on the particular node, determine the Pod identifier:
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在工作负载所运行的节点上检查 Pod 的内存 cgroups. 在接下来的例子中,
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在工作负载所运行的节点上检查 Pod 的内存 cgroups。在接下来的例子中,
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将在该节点上使用具备 CRI 兼容的容器运行时命令行工具
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[`crictl`](https://github.com/kubernetes-sigs/cri-tools/blob/master/docs/crictl.md)。
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这是一个显示 PodOverhead 行为的高级示例, 预计用户不需要直接在节点上检查 cgroups。
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首先在特定的节点上确定该 Pod 的标识符:
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@ -244,7 +253,7 @@ First, on the particular node, determine the Pod identifier:
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# Run this on the node where the Pod is scheduled
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```bash
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# 在该 Pod 调度的节点上执行如下命令:
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# 在该 Pod 被调度到的节点上执行如下命令:
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POD_ID="$(sudo crictl pods --name test-pod -q)"
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```
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@ -258,14 +267,14 @@ From this, you can determine the cgroup path for the Pod:
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# Run this on the node where the Pod is scheduled
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```bash
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# 在该 Pod 调度的节点上执行如下命令:
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# 在该 Pod 被调度到的节点上执行如下命令:
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sudo crictl inspectp -o=json $POD_ID | grep cgroupsPath
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```
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<!--
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The resulting cgroup path includes the Pod's `pause` container. The Pod level cgroup is one directory above.
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执行结果的 cgroup 路径中包含了该 Pod 的 `pause` 容器。Pod 级别的 cgroup 即上面的一个目录。
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执行结果的 cgroup 路径中包含了该 Pod 的 `pause` 容器。Pod 级别的 cgroup 在即上一层目录。
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```
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"cgroupsPath": "/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/7ccf55aee35dd16aca4189c952d83487297f3cd760f1bbf09620e206e7d0c27a"
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```
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@ -273,7 +282,8 @@ The resulting cgroup path includes the Pod's `pause` container. The Pod level cg
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In this specific case, the pod cgroup path is `kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2`. Verify the Pod level cgroup setting for memory:
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在这个例子中,该 pod 的 cgroup 路径是 `kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2`。验证内存的 Pod 级别 cgroup 设置:
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在这个例子中,该 Pod 的 cgroup 路径是 `kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2`。
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验证内存的 Pod 级别 cgroup 设置:
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```bash
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@ -281,15 +291,15 @@ In this specific case, the pod cgroup path is `kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-94
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# Also, change the name of the cgroup to match the cgroup allocated for your pod.
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```bash
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# 在该 Pod 调度的节点上执行这个命令。
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# 另外,修改 cgroup 的名称以匹配为该 pod 分配的 cgroup。
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# 在该 Pod 被调度到的节点上执行这个命令。
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# 另外,修改 cgroup 的名称以匹配为该 Pod 分配的 cgroup。
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cat /sys/fs/cgroup/memory/kubepods/podd7f4b509-cf94-4951-9417-d1087c92a5b2/memory.limit_in_bytes
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```
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<!--
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This is 320 MiB, as expected:
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和预期的一样是 320 MiB
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和预期的一样,这一数值为 320 MiB。
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```
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335544320
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```
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@ -307,8 +317,8 @@ kube-state-metrics, but is expected in a following release. Users will need to b
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from source in the meantime.
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在 [kube-state-metrics](https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics) 中可以通过
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`kube_pod_overhead` 指标来协助确定何时使用 PodOverhead 以及协助观察以一个既定
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开销运行的工作负载的稳定性。
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`kube_pod_overhead` 指标来协助确定何时使用 PodOverhead
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以及协助观察以一个既定开销运行的工作负载的稳定性。
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该特性在 kube-state-metrics 的 1.9 发行版本中不可用,不过预计将在后续版本中发布。
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在此之前,用户需要从源代码构建 kube-state-metrics。
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