k8s内存使用率公式

在Kubernetes（K8S）集群中监控资源使用率是非常重要的，其中内存使用率也是一个关键指标。为了计算K8S集群中每个节点的内存使用率，我们需要使用以下公式：

内存使用率 = （节点已使用内存 / 节点总内存） * 100%

下面我将一步步教你如何通过K8S API获取节点的内存使用情况并计算内存使用率。

### 步骤

| 步骤 | 描述 |
| --------- | --------- |
| 步骤 1 | 获取所有节点的内存使用情况 |
| 步骤 2 | 计算每个节点的内存使用率 |

### 代码示例

#### 步骤 1: 获取所有节点的内存使用情况

```python
from kubernetes import client, config

# 加载K8S配置文件
config.load_kube_config()

# 创建 CoreV1Api 实例
v1 = client.CoreV1Api()

# 获取所有节点的内存使用情况
nodes = v1.list_node().items
memory_usage = {}
for node in nodes:
memory_capacity = node.status.capacity['memory']
memory_usage[node.metadata.name] = memory_capacity.to_quantity("Ki") - node.status.allocatable['memory'].to_quantity("Ki")
```

上面的代码使用 Python 的 kubernetes 库来连接 K8S API，获取所有节点的内存使用情况。首先加载K8S配置文件，然后通过 CoreV1Api 实例获取所有节点信息，计算每个节点的已使用内存。将结果存储在 memory_usage 字典中，键为节点名，值为已使用内存。

#### 步骤 2: 计算每个节点的内存使用率

```python
# 计算每个节点的内存使用率
memory_usage_rate = {}
for node, usage in memory_usage.items():
memory_capacity = nodes[node].status.capacity['memory']
memory_usage_rate[node] = (float(usage) / memory_capacity.to_quantity("Ki")) * 100

# 打印每个节点的内存使用率
for node, usage_rate in memory_usage_rate.items():
print(f"节点 {node} 的内存使用率为 {usage_rate}%")
```

在第二步中，我们使用步骤1中获取的节点内存使用情况来计算每个节点的内存使用率。首先根据节点名获取对应的内存容量，然后计算使用率并存储在 memory_usage_rate 字典中。最后，打印出每个节点的内存使用率。

通过上述代码示例，你可以获取K8S集群中每个节点的内存使用率。这样可以及时监控节点的内存消耗情况，有助于优化资源调度和避免资源不足导致的问题。希望这篇文章对你有所帮助！