Kubernetes (K8s) 是一个开源的容器编排引擎，它可以帮助我们管理和运行容器化的应用程序。在K8s中，我们可以通过配置资源请求和限制来控制容器所能使用的CPU资源。这样可以更好地利用集群资源，防止应用程序占用过多的CPU资源导致其他应用受到影响。
下面我将从整体流程出发，介绍如何在K8s中控制CPU资源。
### K8s控制CPU资源流程
| 步骤 | 操作 |
|------|--------|
| 1 | 创建 Deployment 或 Pod 对象 |
| 2 | 配置资源请求和限制 |
| 3 | 应用配置更新 |
### 详细步骤和代码示例
#### 步骤 1：创建 Deployment 或 Pod 对象
在K8s中，我们可以通过 Deployment 部署应用程序。首先需要创建一个 Deployment 对象，然后在该对象的 spec 中指定容器的资源请求和限制。
```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: my-app
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: my-app
template:
metadata:
labels:
app: my-app
spec:
containers:
- name: my-app
image: my-image
resources:
requests:
cpu: "100m" # 请求0.1核CPU
limits:
cpu: "200m" # 限制最多使用0.2核CPU
```
#### 步骤 2：配置资源请求和限制
在上面的 YAML 文件中，我们在 containers 下的 resources 字段指定了 CPU 的请求和限制，单位为 millicores，即m。CPU请求和限制的设置可以根据实际情况进行调整。
#### 步骤 3：应用配置更新
更新应用程序的部署配置，让K8s重新部署应用程序以应用新的资源配置。
```bash
kubectl apply -f deployment.yaml
```
通过上面的步骤，我们就可以在K8s中进行CPU资源的控制。如果应用程序需要更多的CPU资源，可以适当调整资源请求和限制；如果需要限制应用程序的CPU使用，可以调整限制值。
希望通过这篇文章，你已经了解了如何在K8s中控制CPU资源。记得根据实际情况对资源请求和限制进行调整，以充分利用集群资源并确保应用程序稳定运行。祝你在K8s的学习和使用过程中一切顺利！
