云服务器内存不足如何调度

云服务器内存不足的调度与处置方案
一 快速定位与应急

• 明确症状：是单机出现 OOM/卡顿，还是 Kubernetes 中出现 FailedScheduling（Insufficient memory）。前者偏向实例内资源紧张，后者是调度器无法为 Pod 找到满足 requests.memory 的节点。
• 立即止血：
• 释放占用：清理无用进程/容器、临时下调缓存/批处理并发、终止异常任务。
• 保障关键业务：为数据库等关键进程设置内存上限（如 systemd 服务 MemoryLimit= 或容器 resources.limits.memory），避免被低优先级任务挤占。
• 快速扩容（ECS）：在控制台执行“变更规格”升级 内存（部分实例需关机；变更时磁盘容量不能减小；按需/包年包月按策略补齐差价）。
• 临时启用虚拟内存（Linux）：创建 Swap 分区/文件 缓解 OOM，但会带来明显性能下降，仅作应急手段。
• 容器场景：排查 requests/limits 是否设置过大或过小，必要时先下调非核心负载的 requests，保障调度成功与稳定性。

二 云原生场景的调度处置（Kubernetes）

• 核查请求与限制：
• 查看 Pod 事件与资源配置：kubectl describe pod ，核对 resources.requests.memory/limits.memory 是否合理，避免“请求远大于实际使用”导致节点装不下。
• 扩容节点资源：
• 水平扩展节点池或提升节点规格，使节点可分配内存覆盖峰值需求；确认新节点 Ready：kubectl get nodes。
• 调整配额与限额：
• 检查 ResourceQuota/ LimitRange：kubectl get resourcequota -n ，按需放宽或重分配，避免“配额卡死”导致无法调度。
• 配置驱逐与回收：
• 设置 kubelet evictionHard（如基于 memory.available 的阈值）与 QoS 级别，触发低优先级 Pod 的优雅驱逐，释放内存保障关键负载。
• 请求画像与调度优化：
• 基于监控/Prometheus 建立应用内存画像，按“实际使用 + 安全余量”设置 requests，减少“高预留、低使用”造成的调度失败与资源浪费。

三 单机与虚拟化层面的优化调度

• 操作系统与内核：
• 启用并合理配置 ZRAM（压缩内存）提升“有效内存”；按需配置 Swap（应急用，注意性能代价）。
• 选择具备“多级内存卸载/主动回收”能力的发行版内核（如 TencentOS Server V4 悟净：引入 UMRD 主动回收、采用 MGLRU、重构 Swap、per‑cgroup ZRAM 隔离、多级设备卸载），在同等物理内存下提升密度与稳定性，降低 OOM 与节点失联概率。
• 虚拟化与实例配置：
• 结合工作负载选择 大页内存（HugePages/Transparent HugePages）、启用 NUMA 亲和性/拓扑感知，减少跨 NUMA 访问开销，提升关键业务性能与可预测性。
• 监控与告警：
• 建立以 可用内存、已用内存、Swap 使用、OOM 事件 为核心的监控与阈值告警，联动自动扩容/降载策略。

四 架构与容量规划建议

• 解耦与弹性：对 CPU/内存 实行“池化 + 独立调度”，以小于 1 核 的粒度调整 CPU，结合预测模型（回归/时序/神经网络）进行动态资源调度，在多应用间做全局资源均衡，提升利用率与成本效率。
• 降低“高请求、低使用”：通过精细化 requests 与弹性扩缩容，缓解“平均内存利用率低、请求量虚高”的行业通病，减少因资源错配导致的调度失败与过度采购。
• 容量公式与规格基线：
• 推荐内存总量 ≈ ∑(业务基准需求) × 1.2 + 10% 缓冲；
• 经验基线：Web 每 vCPU 2–4GB、数据库 每 vCPU 4–8GB、大数据 每 vCPU 8–12GB（需结合实际压测校准）。
• 变更规范：ECS 升级内存通常通过“变更规格”完成，注意停机要求、磁盘容量限制与费用策略，遵循平台操作规范。