CAPACITY PLAN v1

K8s 资源请求 / 限制计算器

从流量模型出发:总 QPS × 单请求 CPU 耗时 ÷ 副本数 → 每个 Pod 的 requests / limits;再对照节点可分配容量做超卖与驱逐风险体检,最后直接产出可用的 resources YAML。数据仅在浏览器本地计算。

Q流量与副本

M内存策略

N节点容量

✓容量体检结果

填写参数后点击「计算并体检」。

Yresources YAML 片段

# 计算结果将显示在这里

容量曲线与三档资源方案对比

按利特尔法则画出单副本 CPU 需求随副本数的变化,再对比保守 / 均衡 / 激进三档 limits 与超卖比,并反推所需节点数。

单副本 CPU 需求随副本数变化(QPS × 单请求耗时固定)
三档配置对比(以当前 QPS、内存峰值为基准)

方案管理 · 数值对比 · 导出

调好的参数可存成方案随时载入,也能生成可分享链接;结果里的数值列会自动画成对比图,并支持导出 CSV / JSON。

最近方案 暂无

☸️口径说明与常见误填

从 QPS 和请求耗时按利特尔法则定 requests

输入链路
QPS、单请求耗时、副本数、burst 倍率、内存峰值、上浮系数逐项换算。
利特尔换算
CPU 需求约等于 QPS 乘单请求秒数,再摊到副本并留冗余。
容量体检
对照节点可分配容量,标注超卖与驱逐风险。
JVM 特判
勾选 JVM 后按 MaxRAMPercentage 把堆换算成容器内存。
YAML 产出
resources 片段一键复制或下载,贴进 Deployment 即用。

这个工具解决什么问题

Pod 的 requests 与 limits 常靠"拍脑袋":填小了被限流驱逐,填大了集群利用率雪崩。本工具按利特尔法则从业务 QPS 与单请求耗时推算 CPU 稳态需求,结合副本数、burst 倍率与内存峰值给出 requests/limits 建议值,再对照节点容量体检超卖风险,直接输出可复制的 YAML 片段。

三条配置守则

① CPU request 按稳态:request 覆盖日常负载,limit 允许突发(2 至 4 倍常见);request 虚高会让调度器把 Pod 塞进过载节点。

② 内存 limit 等于 request:内存是不可压缩资源,留出差距只会推迟并加剧 OOMKill,业界共识是两者取齐。

③ JVM 堆不等于全部:元空间、线程栈、直接缓冲区都吃内存,容器 limit 要在堆上限之外留 25% 至 30% 余量。

怎么用

  1. 第 1 步 · 填业务指标
    输入 QPS、单请求毫秒数、副本数与 burst 倍率。
  2. 第 2 步 · 填内存与环境
    输入内存峰值、上浮系数,Java 应用勾选 JVM,填节点可分配容量。
  3. 第 3 步 · 计算并体检
    点击计算,查看 requests/limits 建议值与超卖、驱逐风险标红。
  4. 第 4 步 · 复制 YAML
    复制或下载 resources 片段,贴进 Deployment 生效。

更新记录

  • v1.0 2026-11-02
  • 2026-11-02 上线首个版本
  • 2026-11-02 新增 JVM 堆换算与节点容量体检

常见问题

requests 和 limits 到底怎么设?
CPU:request 按稳态负载设,limit 按峰值突发放宽;内存:request 与 limit 设成相等,避免节点超卖后被 OOMKill。本页从 QPS、耗时、副本与内存峰值直接给出建议值。
cpu request 填多少有依据吗?
用利特尔法则:平均并发约等于 QPS 乘单请求耗时(秒)。例如 500 QPS、单请求 20 毫秒,稳态约需 10 核,除以副本数再乘冗余系数就是每个副本的 request,本页自动完成换算。
什么是超卖和驱逐?
节点上所有 Pod 的 requests 总和超过可分配量就是超卖;内存压力来临时,kubelet 优先驱逐实际用量远超 request 的 Pod。本页按节点容量体检并标红这类风险。
JVM 应用的容器内存怎么算?
堆只是 Java 内存的一部分,还要加元空间、线程栈、直接缓冲区与 GC 开销。通常把 -XX:MaxRAMPercentage 设为容器 limit 的 60% 至 70%,本页勾选 JVM 后按此换算建议 limit。
K8s 资源计算有在线工具吗?
本页就是:填 QPS、单请求耗时、副本、burst、内存峰值、上浮系数与节点容量,点计算得 requests/limits 建议与 YAML 片段,全程浏览器本地计算。

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