📌简介
K8stools 是一个 Kubernetes 日常运维辅助工具集，旨在提升运维效率，辅助平台治理与资源优化。功能涵盖资源分析、趋势评估、异常检测、行为采集、成本估算等常见场景，适用于 DevOps、SRE、平台工程团队。
🎯功能模块
| 模块名称 | 功能说明 |
|---|---|
| costEstimator | 成本估算 |
| cpu | 获取k8s的cpu使用情况 |
| paradise | k8s理想情况分配 |
| poderrors | 异常检查 |
| runtimeInspect | 采集运行中的 Pod 容器行为信息（进程、端口、环境变量） |
| trend | 基于 Prometheus 的资源使用趋势分析与建议 |
📄 配置文件说明（config.yaml）
kubeconfig: /root/.kube/confignamespace: - {namespace}-prodprometheus: http://prom.example.netcost: cpuPrice: 4000 # 单台机器价格（单位元） totalCpu: 16 # 单台机器 CPU 核数🧠 各子工具设计逻辑
📊 paradise - 理想资源建议工具
CPU 建议规则：
| 类型 | 设计逻辑 |
|---|---|
| Requests | 当前使用量的 50%~80%，保证调度时有资源可用 |
| Limits | 当前使用量的 100%~150%，防止异常飙高占满节点 |
| 特殊处理 | 使用低于 50m 的容器 → 默认给 50m，避免调度失败；高于 1000m 提示设置上限 |
内存建议规则：
| 类型 | 设计逻辑 |
|---|---|
| Requests | 当前使用量的 70%~100%，确保稳定调度 |
| Limits | 当前使用量的 150%~200%，保留 buffer 防止 OOM |
| 特殊处理 | 对 sidecar / agent 等轻量容器，给最小起点值如 64Mi |
📈 trend - 资源趋势分析工具
数据来源：Prometheus 查询
| 指标 | 查询方式 |
|---|---|
| 平均 CPU 使用量 | avg_over_time(container_cpu_usage_seconds_total[1w])（单位：m） |
| 最大 CPU 使用量 | max_over_time(container_cpu_usage_seconds_total[1w])（单位：m） |
| 平均/最大内存使用量 | 类似用container_memory_usage_bytes 查询，并换算成 MiB |
推荐策略（保守 & 稳健）
| 类型 | 推荐计算公式 |
|---|---|
| CPU Requests | ceil(平均 CPU 使用量 × 1.2) |
| CPU Limits | ceil(最大 CPU 使用量 × 1.5) |
| 内存 Requests | ceil(平均内存使用量 × 1.2) |
| 内存 Limits | ceil(最大内存使用量 × 1.5) |
🚨 poderrors - 异常 Pod 检查工具
功能说明：
- 遍历所有或指定命名空间下的 Pod
- 检查所有处于异常状态的容器（如 CrashLoop、ImagePullBackOff、OOMKilled 等）
- 输出字段：
| Namespace | Pod | Container | Reason | Message | Restart Count | Age |
|---|---|---|---|---|---|---|
| default | api-xxx | app | CrashLoopBackOff | Back-off restarting failed container | 5 | 3m |
🔍 runtimeInspect - 容器行为采集工具
功能说明：
- 采集运行中 Pod 的详细信息，包括：
- 容器内进程列表
- 监听端口信息
- 环境变量
使用场景：
- 排查线上故障时快速查看容器内部运行情况
- 无需进入容器即可采集运行行为（非入侵式）
💰 costEstimator - 成本估算工具
计算模型：
- 基于你提供的每台机器：
- CPU 核数（如：16）
- 单价（如：4000元）
计算逻辑：
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 每核价格 | 单价 / 总 CPU 数 |
| 容器请求费用 | CPU Request (m) × 每毫核价格 |
| 每月总费用 | 容器费用 × 24 × 30（按 30 天、全天运行估算） |
输出字段：
| Namespace | Pod | Container | CPU Request (m) | CPU Cost (元) | Total Cost (元/月) |
|---|
📦 示例命令
k8stools paradise -f config.yaml # 理想资源建议k8stools trend -f config.yaml # 资源趋势分析k8stools poderrors -f config.yaml # 异常 Pod 检查k8stools runtimeInspect -f config.yaml # 容器运行时行为采集k8stools costEstimator -f config.yaml # 成本估算# 计算资源使用情况的理想配置建议k8stools paradise -f config.yaml# 基于 Prometheus 历史数据的趋势分析k8stools trend -f config.yaml# 检查所有命名空间下异常状态的 Podk8stools poderrors -f config.yaml# 查看容器运行时信息（进程、端口、环境变量）k8stools runtimeInspect -f config.yaml# 根据配置中机器单价和总 CPU 数进行成本估算k8stools costEstimator -f config.yaml📁 建议输出目录结构
统一将输出放到output/目录，并添加时间戳，便于追溯与比较：
output/├── cpu_info_2025-04-21.csv├── cost_estimate_2025-04-21.csv└── resource_trend_2025-04-21.csv📬 联系与反馈
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