Kubernetes 101: Resource Limits

Fala galera! Seis tão baum?

No Kubernetes, a gestão eficiente dos recursos (CPU e memória) é fundamental para garantir a estabilidade do cluster e evitar que um pod consuma mais do que deveria, afetando outras aplicações. Para isso, utilizamos Resource Requests e Resource Limits.

Neste artigo, vamos explorar como funcionam os limites de recursos, como configurá-los e monitorá-los, e a importância de definir corretamente esses valores para manter um ambiente Kubernetes saudável.

O que são Resource Requests e Limits?

No Kubernetes, ao definir recursos para um pod, você pode especificar dois tipos de valores:

• Requests: a quantidade mínima de CPU e memória garantida para o pod. O agendador usa esses valores para decidir em qual nó colocar o pod.
• Limits: o limite máximo de CPU e memória que o pod pode consumir. Se um pod tentar exceder esses valores, o Kubernetes pode restringir ou até encerrar o pod.

Sintaxe básica:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: meu-pod
spec:
  containers:
  - name: meu-container
    image: nginx
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

• CPU é medido em milicores (1000m = 1 core).
• Memória é medida em bytes (Mi = Mebibytes).

Como funciona na prática

1. Criando um pod com Resource Limits

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: resource-limited-pod
spec:
  containers:
  - name: stress-container
    image: polinux/stress
    command: ["stress"]
    args: ["--cpu", "1", "--vm", "1", "--vm-bytes", "100M", "--vm-hang", "1"]
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

Aplicar o pod:

kubectl apply -f resource-limited-pod.yaml

1. Checando o consumo de recursos

Você pode monitorar o uso de CPU e memória dos pods com o comando:

kubectl top pod

Exemplo de saída:

NAME                       CPU(cores)   MEMORY(bytes)
resource-limited-pod       300m         110Mi

Se os limites forem ultrapassados, você verá o pod sendo encerrado ou ficando no estado OOMKilled.

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: stress-test
spec:
  containers:
  - name: stress-container
    image: polinux/stress
    command: ["stress"]
    args: ["--cpu", "2", "--vm", "1", "--vm-bytes", "200M", "--vm-hang", "1"]
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

Aplicar o pod:

kubectl apply -f stress-test.yaml

Verificando o status do pod:

kubectl describe pod stress-test

Saída esperada ao ultrapassar o limite:

State:          Terminated
Reason:         OOMKilled

QoS Classes (Classes de Qualidade de Serviço)

O Kubernetes classifica os pods em diferentes classes de QoS, dependendo de como você configura requests e limits:

• Guaranteed: quando requests e limits são iguais para todos os recursos.
• Burstable: quando requests são definidos, mas os limits são maiores.
• BestEffort: quando nenhum request ou limit é definido.

Exemplo:

kubectl get pod resource-limited-pod -o custom-columns="NAME:.metadata.name,QOS:.status.qosClass" 

Saída esperada

NAME                   QOS
resource-limited-pod   Burstable

Conclusão

Configurar Resource Limits corretamente é essencial para manter a estabilidade e a performance dos seus clusters Kubernetes. Requests e limits ajudam a:

• Garantir que cada pod tenha os recursos mínimos necessários.
• Proteger o cluster contra pods que consomem recursos excessivos.
• Classificar pods em QoS, permitindo maior previsibilidade no agendamento.

Lembre-se de sempre testar seus workloads e avaliar qual abordagem se encaixa melhor nas necessidades da sua infraestrutura.

Não defina valores arbitrários! Monitore o uso real dos pods com kubectl top pod e ajuste requests e limits conforme necessário.

Você pode acessar a documentação oficial aqui: Resource Management for Pods and Containers

É isso, galera! Se você gostou do artigo, comenta ou mande pra galera que também quer aprender Kubernetes!

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