Robusta KRR，帮你更聪明地给 Kubernetes 分配资源，不用再担心浪费和卡顿问题

Robusta 开源项目官方文档、GitHub 仓库、相关技术博客文章。

在 Kubernetes 的世界里，给应用分配 CPU 和内存资源一直是个让人头疼的难题，分配多了，资源白白闲置，造成浪费，尤其是在云上，这可都是真金白银的成本，分配少了，应用又会因为资源不足而卡顿、重启，甚至引发服务中断，影响用户体验，传统的做法往往依赖于开发人员的经验估算，或者进行压力测试来找到一个“大概”的值，但应用的实际负载是动态变化的，一个固定的资源请求和限制很难适应所有场景，这就导致了在 Kubernetes 集群中，普遍存在两种现象：一是资源请求设置得过于保守，大量资源被“预留”但却没有被实际使用，资源利用率低下；二是由于内存限制设置不当，容器频繁被操作系统杀死（OOMKilled）。

为了解决这个普遍存在的痛点，一个名为 Robusta 的开源项目推出了一个叫做 KRR（Kubernetes Resource Recommender）的 CLI 工具，它的目标很简单：通过分析你集群中应用的实际历史使用数据，自动为你计算出最适合的资源配置建议,让你在资源浪费和应用稳定性之间找到最佳平衡点。

KRR 是如何做到这一点的呢？它并不需要在你集群中安装任何额外的组件，其工作原理非常直接。根据 Robusta 官方文档描述，当你运行 KRR 命令时，它会直接调用 Kubernetes 的 Metrics API，这个 API 就像是集群的资源使用情况记录仪，存储着所有 Pod 和容器在过去一段时间内（通常是几天）的 CPU 和内存实际使用量数据，KRR 会获取这些真实的历史数据,然后基于一套智能算法进行分析。

根据其 GitHub 仓库的技术说明，KRR 的核心算法逻辑并不是简单地取一个平均值，对于 CPU 推荐，它通常会使用一个较高的百分位数（95% 或 99%），这意味着它提出的 CPU 请求值，能够保证你的应用在绝大多数时间（95% 或 99%的时间里）的资源需求都能得到满足，同时又避免了为那些极少出现的峰值负载而永久性地预留过多资源，对于内存推荐，策略则更为谨慎，因为内存不足的后果比 CPU 不足更严重（直接导致容器崩溃），KRR 在计算内存建议时，可能会考虑接近最大使用量，并留出一定的安全余量，以防止 OOMKilled 的发生。

使用 KRR 工具非常简单。根据官方快速入门指南，你只需要在已经配置好 kubectl 并能访问目标集群的机器上，使用 pip 命令安装 KRR CLI 工具即可，安装完成后，执行一条简单的命令，krr analyze，工具就会开始工作，它会在终端中输出一个清晰的表格，列出你集群中每个工作负载（Workload）的当前资源配置，以及 KRR 计算出的建议配置。

这个建议报告通常会包含以下几项关键信息：

• 工作负载名称：my-app/deployment。
• 当前 CPU 请求/限制：100m/200m。
• 推荐 CPU 请求/限制：45m/150m。
• 当前内存请求/限制：128Mi/256Mi。
• 推荐内存请求/限制：64Mi/200Mi。
• 预计节省资源：它会直观地告诉你，如果采纳建议，CPU 和内存资源能够节省多少百分比。

你可以根据这个报告，手动地更新你的 Kubernetes Deployment、StatefulSet 等资源的 YAML 配置文件，调整其中的 resources.requests 和 resources.limits 字段，然后应用更改，通过这种数据驱动的方式，你不再是凭感觉猜测,而是基于应用的真实行为做出决策。

根据项目介绍，KRR 的优势在于它的轻量化和专注性，它不需要改变你的集群架构，也不需要复杂的配置，开箱即用，它专注于解决“资源推荐”这一个具体问题，并把它做到极致，这对于中小团队或者刚刚开始使用 Kubernetes 的团队来说尤其友好，可以快速获得收益,而无需引入庞大复杂的监控和优化平台。

根据相关技术博客的提醒，KRR 提供的建议虽然是基于数据的，但在实际应用时仍需结合业务知识进行判断，对于在特定日期（如促销日）会有突发流量的应用，你可能需要在工具建议的基础上适当增加资源预留，以应对可预见的流量高峰，建议可以先在非关键业务或测试环境中进行验证，确认应用在新资源配置下运行稳定后,再逐步推广到生产环境。

Robusta KRR 工具就像一个贴心的 Kubernetes 资源调配顾问，它通过分析历史数据，帮你看清应用的真实资源需求，从而做出更明智的分配决策，这不仅能显著降低云资源成本，减少浪费，还能通过避免资源不足提升应用的稳定性，让你从“担心浪费和卡顿”的困境中解脱出来，更高效地管理你的 Kubernetes 集群。