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容器化技术随着互联网的不断发展而被越来越多的程序员掌握，今天我们就通过案例分析来简单了解一下，容器化技术应用原理分析。
容器的原理
在解决这个问题之前还是先简单了解下容器的运行原理，因为在k8s中所有的应用都是运行在容器中的，而容器本质上也是运行在宿主机上的一个个经常而已。
但我们使用Docker的时候会感觉每个容器启动的应用之间互不干扰，从文件系统、网络、CPU、内存这些都能完全隔离开来，就像两个运行在不同的服务器中的应用。
其实这一点也不是啥黑科技，Linux早就支持2.6.x的版本就已经支持namespace隔离了，使用namespace可以将两个进程完全隔离。
仅仅将资源隔离还不够，还需要限制对资源的使用，比如CPU、内存、磁盘、带宽这些也得做限制;这点也可以使用cgroups进行配置。
它可以限制某个进程的资源，比如宿主机是4核CPU，8G内存，为了保护其他容器，必须给这个容器配置使用上限：1核CPU，2G内存。
不同的OOM
回到本次的问题，可以确认是容器发生了OOM从而导致被k8s重启，这也是我们配置limits的作用。
k8s内存溢出导致容器退出会出现exitcode137的一个event日志。
因为该应用的JVM内存配置和容器的配置大小是一样的，都是8GB，但Java应用还有一些非JVM管理的内存，比如堆外内存之类的，这样很容易就导致容器内存大小超过了限制的8G了，也就导致了容器内存溢出。
云原生背景的优化
因为这个应用本身使用的内存不多，所以建议将堆内存限制到4GB，这样就避免了容器内存超限，从而解决了问题。
当然之后我们也会在应用配置栏里加上建议：推荐JVM的配置小于容器限制的2/3，预留一些内存。
其实本质上还是开发模式没有转变过来，以传统的Java应用开发模式甚至都不会去了解容器的内存大小，因为以前大家的应用都是部署在一个内存较大的虚拟机上，所以感知不到容器内存的限制。
从而误以为将两者画了等号，这一点可能在Java应用中尤为明显，毕竟多了一个JVM;甚至在老版本的JDK中如果没有设置堆内存大小，无法感知到容器的内存限制，从而自动生成的Xmx大于了容器的内存大小，以致于OOM。
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