K8S节点内存使用率是指Kubernetes集群中各个节点的内存利用率，了解节点内存使用率可以帮助我们及时监控和调整资源分配，确保集群的高可用性和性能。在这篇文章中，我将向你介绍如何实现K8S节点内存使用率的监控，并提供相应的代码示例。

### 实现K8S节点内存使用率的监控流程

以下是从头开始实现K8S节点内存使用率监控的步骤表格：

| 步骤 | 操作 |
|------|--------------|
| 1 | 连接到K8S集群 |
| 2 | 获取节点列表 |
| 3 | 遍历节点列表 |
| 4 | 获取节点内存使用率 |

下面将详细讲解每个步骤需要做什么，以及给出相应的代码示例和注释。

### 1. 连接到K8S集群

首先，我们需要连接到K8S集群，通过Kubernetes API进行交互。可以使用Kubernetes官方提供的客户端库，如Python的`kubernetes`库。

```python
from kubernetes import client, config

# 加载K8S集群的配置
config.load_kube_config()

# 创建API客户端实例
v1 = client.CoreV1Api()
```

### 2. 获取节点列表

使用API客户端实例的`list_node`方法可以获取K8S集群中的节点列表。每个节点都有一个唯一的名称，我们需要遍历这些节点来获取每个节点的内存使用率。

```python
# 获取节点列表
node_list = v1.list_node().items

# 遍历节点列表
for node in node_list:
node_name = node.metadata.name
```

### 3. 遍历节点列表

通过遍历节点列表，我们可以获取每个节点的详细信息，例如IP地址、标签和资源利用情况。

```python
# 获取节点详细信息
node_info = v1.read_node_status(node_name)

# 获取节点IP地址
node_ip = node_info.status.addresses[0].address

# 获取节点标签
node_labels = node_info.metadata.labels

# 获取节点资源利用情况
node_utilization = node_info.status.allocatable
```

### 4. 获取节点内存使用率

最后一步是获取每个节点的内存使用率。我们可以通过API客户端实例的`list_namespaced_pod`方法来获取在该节点上运行的Pod列表，并统计这些Pod使用的内存量。

```python
# 获取Pod列表
pod_list = v1.list_namespaced_pod().items

# 统计节点上运行的Pod使用的内存量
total_memory = node_utilization.get('memory')
used_memory = 0

for pod in pod_list:
# 获取Pod的内存资源请求
mem_requests = pod.spec.containers[0].resources.requests.get('memory')

# 计算节点上已使用的内存量
used_memory += mem_requests

# 计算节点内存使用率
memory_usage = used_memory / total_memory * 100

print(f"节点 {node_name} 内存使用率为：{memory_usage}%")
```

以上就是实现K8S节点内存使用率监控的完整流程。通过连接到K8S集群、获取节点列表、遍历节点列表和计算节点内存使用率，我们可以获得每个节点的内存利用率信息。

希望通过本文的介绍，你可以更好地理解和实现K8S节点内存使用率的监控。如果遇到问题或者有其他K8S相关的疑问，请随时提问，我会尽力解答。