标签频道
OOMKill
该标签下的文章、提问与讨论帖。
【背景】 - K8s 1.28.9 集群，cgroup v2，节点规格 32C256G - 核心 Java 17 服务（Spring Boot 3.2），12 个 Pod，每个 Pod memory request=4Gi / limit=
问
cgroup v2 memory.high 给存量 Java Pod 上「软限」怎么安全灰度：开启瞬间 reclaim 风暴 + JVM 堆已按 limit 定死，操作顺序、阈值与观测口径怎么定？
【背景】 K8s 1.28.9 + containerd 1.7.13 + 内核 5.15.0-91（cgroup v2），10 节点（16C64G）在线集群，主力负载是 Java 17 / Spring Boot 3.2 无状态订单服务，
背景 K8s 1.28.9 / containerd 1.7 / cgroup v2 / 内核 5.15，10 节点（16C64G）在线集群。一个 Java 17（Temurin 17.0.12）/ Spring Boot 3 无状态网关，
背景 - K8s 1.28.9 / containerd 1.7.13 / 内核 5.15.0-91 / cgroup v2，10 节点（16C64G）在线集群。 - Java 17 / Spring Boot 3.2.5 无状态订单服务，
背景 在 ARM Cortex-A53（2C4G，8GB eMMC）的边缘网关上跑 K3s v1.31 + containerd 1.7.x，业务是一个 Java 17（Temurin）网关代理容器：request=limit=2500Mi
【背景】 - K8s 1.28.9 集群，cgroup v2，节点规格 32C256G - 核心 Java 17 服务（Spring Boot 3.2），12 个 Pod，每个 Pod memory request=4Gi / limit=
【背景】 我在 K8s 上跑过 40+ 业务服务，踩过的最典型的坑有两个，恰好互相打架： - 一个没设 limits 的批处理服务，一次内存泄漏把整个节点 64G 吃光，node 上 7 个在线服务跟着被 OOMKill，告警一片红，根因却
【背景】 做了 5 年云原生运维，我们集群 K8s 1.28 + containerd，300+ 工作负载，一半是 Java 服务（JDK17，G1），一半 Go。最近做容量成本盘点时发现一个尴尬的事实：全集群只有不到 30% 的 Pod
背景 我在一个 12 节点（16C64G，Kubernetes 1.28.4，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15）的生产集群上跑一套 Java 17（OpenJDK 17.0.9）的无状态订单服务。每个
文
标题
摘要