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该标签下的文章、提问与讨论帖。
① 现象或背景 在 8 节点（32C128G，Kubernetes 1.28.4，containerd 1.7.13，内核 5.15.0-91，cgroup v2）生产集群上，部署了 500 个业务 Pod，每个 Pod 带有 Envoy
一、现象或背景：边缘节点的算力陷阱 我维护的 RK3588 边缘网关（4×Cortex-A76 / 4GB LPDDR4X / 8GB eMMC）运行 K3s v1.31 时，发现业务容器的 P99 写延迟从裸机的 2.1ms 拉高到 4.
一、现象或背景 我在一个 3 节点自建 K8s（1.28.9 + containerd 1.6.24，节点 16C64G，内核 5.15.0-91，cgroup v2）里把 etcd 拆到独立节点单独管，数据目录在本地 NVMe。业务侧 r
cgroup v2 memory.high 给存量 Java Pod 上「软限」怎么安全灰度 一、背景与问题 在 K8s 环境中，我们常常遇到内存资源紧张的问题。当一个 Java Pod 的内存使用接近其上限时，可能会触发 OOMKille
K8s 1.28 节点上 Go 实时采集 sidecar 调度抢占解决方案：cgroup v2 + cpuset 配置全攻略 ① 现象或背景 在 8 节点（32C128G，Kubernetes 1.28.4，containerd 1.7.1
结论先行 K8s 的 "resources.limits" 只覆盖 CPU 和内存，磁盘 I/O 是容器世界里最后一条「无人限流」的公共资源。两个容器共享同一块云盘时，批处理服务可以把 IOPS 吃光，在线服务被「饿」到写延迟翻 15 倍，
结论：PSI "full" 能当 OOMKill 前 3~10s 的一等预警信号，但必须复合判据，单看绝对值一定吵。 下面按你四个问题逐一给可落地方案。 *** 1. 提前量实测 & full/some 分工 我在 10 节点（16C64G
背景 我在一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15.0-112，Calico 路由模式）的生产集群里混跑 Java 17 微服务（约 18 个 Pod，re
背景 我在一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15.0-112，Calico 路由模式）的生产集群里混跑 Java 17 微服务（约 18 个 Pod，re
背景 我在一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15.0-112，Calico 路由模式）的生产集群里混跑 Java 17 微服务（约 18 个 Pod，re
背景 我在一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15.0-112，Calico 路由模式）的生产集群里混跑 Java 17 微服务（约 18 个 Pod，re
背景 我在一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15.0-112，Calico 路由模式）的生产集群里混跑 Java 17 微服务（约 18 个 Pod，re
背景 我在一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15.0-112，Calico 路由模式）的生产集群里混跑 Java 17 微服务（约 18 个 Pod，re
背景 我在一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15.0-112，Calico 路由模式）的生产集群里混跑 Java 17 微服务（约 18 个 Pod，re
背景 我在一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15.0-112，Calico 路由模式）的生产集群里混跑 Java 17 微服务（约 18 个 Pod，re
现象或背景 - 集群：K8s 1.28.9，cgroup v2，containerd 1.7.13，内核 5.15 - 服务：Go 1.22 无状态 API（订单查询），Pod spec "memory.request=2Gi / memo
【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】 我维护一个 14 节点自建集群（K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，内核 5.15.0-91，cgroup v2 单层级，节点 32C128G，NVMe SSD）。节点上混跑两类负载： - 在线：6 个 Ja
先给结论：容器内存故障分两种——「OOMKilled」是响的那种，「内存消失」是不响的那种。不响的更常见也更恶心：监控全绿、dmesg 干净、只有延迟在涨。八成「内存消失」的根因是「你看的那本账，和内核杀你时用的那本账，不是同一本」。本文给
背景 做了 15 年性能调优，最近在排查一个 K8s 1.29 集群（cgroup v2、内核 5.15.0-91、containerd 1.7）上的 Java 服务 P99 毛刺。 - 服务：JDK 17 + G1GC，单 Pod 单容器
已经到底了
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