云计算

Pod内存使用率的计算

通过docker-cadvisor的方式启动的metrics监控使用container_memory_rss

通过prometheus在k8s中启动的方式获取的metrics监控使用container_memory_usage_bytes或container_memory_working_set_bytes

Pod 内存使用率的计算就简单多了，直接用内存实际使用量除以内存限制使用量即可：

cadvisor容器 内存使用率大于90%

sum by(name, id, job, node) (container_memory_rss{image!=,job=ali-prod-executor-cadvisor}) / sum by(name, id, job, node) (container_spec_memory_limit_bytes{image!=,job=ali-prod-executor-cadvisor}) * 100 != +Inf > 80

k8s方式 方法1

avg by(pod_name) (container_memory_usage_bytes{pod_name!=,image!~.*pause-amd64:1031|.*pause-amd64:3.0} / container_spec_memory_limit_bytes{pod_name!=,image!~.*pause-amd64:1031|.*pause-amd64:3.0}) * 100 > 90

方法2

sum by(pod_name, namespace, job) (container_memory_working_set_bytes{image!=,image!~xxxxx.com/xxs/pause.+,job!=xxxd-executor-cadvisor}) / sum by(pod_name, namespace, job) (container_spec_memory_limit_bytes{image!=,image!~reg.linkdoc-inc.com/ops/pause.+,job!=ali-prod-executor-cadvisor}) * 100 != +Inf > 90

容器的CPU使用率：

sum by(pod_name, namespace, job) (rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=}[1m])) / (sum by(pod_name, namespace, job) (container_spec_cpu_quota{image!=} / 100000)) * 100 > 90

容器入带宽大于50M

sum by (namespace,job,pod_name) (irate(container_network_receive_bytes_total{image!=}[3m]))  / 1024 /1024 > 50

容器出带宽大于50M

sum by (namespace,job,pod_name) (irate(container_network_transmit_bytes_total{image!=}[1m]))  / 1024 /1024 > 50