K8s 内存负载率指的是 Kubernetes 集群中各个节点的内存使用情况，通过监控内存负载率可以帮助我们及时发现集群中可能存在的内存问题，进行预警和优化。下面我将向你介绍如何在 Kubernetes 中实现内存负载率的监控。

### 实现 K8s 内存负载率的步骤

| 步骤 | 操作 |
| ----- | ----- |
| 1 | 部署 Heapster 插件 |
| 2 | 访问 Grafana Dashboard 查看监控数据 |

### 操作步骤及代码示例

#### 步骤1：部署 Heapster 插件

首先，我们需要在 Kubernetes 集群中部署 Heapster 插件，Heapster 可以收集集群资源使用情况，并将数据存储到 InfluxDB 中。

1.1 创建 Heapster 插件的配置文件 heapster.yaml：

```yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: heapster
namespace: kube-system
spec:
template:
spec:
serviceAccountName: heapster
containers:
- name: heapster
image: k8s.gcr.io/heapster:v1.5.0
command:
- /heapster
- --source=kubernetes:https://kubernetes.default
- --sink=influxdb:http://influxdb.default:8086
```

1.2 应用配置文件并部署 Heapster 插件：

```bash
kubectl apply -f heapster.yaml
```

#### 步骤2：访问 Grafana Dashboard 查看监控数据

接下来，我们可以通过 Grafana Dashboard 来查看 Heapster 收集的监控数据，包括内存负载率等信息。

2.1 创建 Grafana 插件的配置文件 grafana.yaml：

```yaml
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Deployment
metadata:
name: grafana
namespace: kube-system
spec:
template:
spec:
containers:
- name: grafana
image: grafana/grafana:6.1.6
env:
- name: GF_SECURITY_ADMIN_USER
value: admin
- name: GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD
value: password
```

2.2 应用配置文件并部署 Grafana 插件：

```bash
kubectl apply -f grafana.yaml
```

2.3 通过 NodePort 或者 Ingress 来暴露 Grafana 服务，并访问 Grafana Dashboard。

现在，你已经成功地实现了在 Kubernetes 中监控内存负载率的功能，通过 Grafana Dashboard 可以清晰地了解集群中不同节点的内存使用情况，及时做出调整和优化。

希望以上内容对你有所帮助，如果有任何疑问或者需要进一步的帮助，欢迎随时向我提问！