成本

«结论先行：多数团队以为的"超卖比例"（allocatable ÷ Σrequests）和"真实超卖比例"（allocatable ÷ 实际用量 P99）能差 2 倍以上——前者常常只有 1.1x 看着像"不敢加服务"，后者其实是 2x 甚

背景 - K8s 1.28.9 / containerd 1.7.13 / cgroup v2，10 节点（16C64G）生产集群。 - 最近一年做降本项目，节点利用率从 ~60% 提到 ~80%，账单确实降了 20%+。 - 但随之而来的

背景 8 年嵌入式出身，习惯了"资源就是钱"——MCU 上 512KB RAM 每一字节都要算清楚，超了直接 hard fault，没有"再给点"的余地。转 K8s 运维后最不适应的一点：调度器按 "requests" 装箱，但 "requ

【背景】 做了 5 年云原生，前三年主力推的是 Istio 服务网格，最近一年在几个新项目里开始往「应用内 SDK（Envoy Go SDK / gRPC interceptors / otel SDK）+ 少量 CNI（Cilium）+

【背景】 接了一个性能需求：QPS 要翻倍，或者 P99 必须压到某个值，成本还得压一压。团队里立刻分成两派。一派说"先扩容、升配、加缓存、调连接池/线程池/超时，代码别动，动代码风险大、排期长"；另一派说"加机器是治标，先把 O(N²)

背景 最近帮一个新接手的服务做容量规划，被问到一个让我犹豫很久的问题：「日志到底留多久？」 先给一组具体数字，避免各说各话。我们一个 12 节点的服务，业务日志 + access log 加起来一天约 50GB（含 JSON 未压缩），一个