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最近更新时间：2024-01-05 09:58:04
目前在创建Kubernetes集群时，存在着使用很多小规格节点的现象，这样有以下弊端：
小规格节点的网络资源受限。
如果一个容器基本可以占用一个小规格节点，此节点的剩余资源就无法利用（构建新的容器或者是恢复失败的容器），在小规格Worker节点较多的情况下，存在资源浪费。
使用大规格节点的优势：
网络带宽大，对于大带宽类的应用，资源利用率高。
容器在一台节点内建立通信的比例增大，减少网络传输。
拉取镜像的效率更高。因为镜像只需要拉取一次就可以被多个容器使用。而对于小规格的节点拉取镜像的次数就会增多，影响容器的启动速度。
Master规格跟集群规模有关，集群规模越大，所需要的Master规格也越高，不同集群规模的，Master节点配置推荐如下：
集群规模（节点数量） | master规格 |
0-100 | >=4C8G,SSD数据盘>=50G |
100-300 | >=8C16G,SSD数据盘>=50G |
300-500 | >=16C32G,SSD数据盘>=100G |
500-1000 | >=32C64G,SSD数据盘>=100G |
1000节点以上 | 请联系我们 |
注意
如随着集群规模提升，有升级 Master 节点规格配置需求，请在云主机节点管理页面，逐台进行更改配置。
在升级下一台 Master 节点前（装有Etcd节点），请确保其它两台 Master 节点已处于 Ready 状态，且 Master 节点上 Kubernetes 相关核心组件状态均处于 Active 状态。
在升级下一台 Master 节点前（未装Etcd节点），请确保剩余组件至少有一个在运行。
为了保证节点的稳定性，金山云容器集群节点上会根据节点的规格预留一部分资源给Kubernetes的相关组件（Kubelet,Kube-proxy以及Docker等），详见集群资源预留，建议结合资源预留和业务的资源申请，选择合适的节点配置。
根据业务类型确认CPU：Memory比例。
对于使用内存比较多的应用例如java类应用，建议考虑使用1:8的机型；
对于CPU密集型的业务，可以申请1：2的机器；
如果是不同业务的混合部署，建议给不同机型或者配置的节点打上标签，配合NodeAffinity调度Pod。
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