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使用k3s減少k8s成本的示例分析，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
愛飛狗后臺的數據爬蟲以及數據服務器資源都部署在k8s上，使用rancher搭建。在不影響太多性能的情況下盡量選擇最低配置的機器。對于內存不足的情況適當的使用交換文件代替（swap）。整個集群大致結構如下：
| 用途 | 機器類型 | 價格 |
|---|---|---|
| 爬蟲1 | 1G 1CPU | 5美元 |
| 爬蟲2 | 1G 1CPU | 5美元 |
| 爬蟲3 | 1G 1CPU | 5美元 |
| 監控 | 1G 1CPU | 5美元 |
| etcd | 2G 1CPU | 10美元 |
| rancher主機 | 2G 1CPU | 10美元 |
| aiflygo服務器 | 4G 2CPU | 20美元 |
一個月的開銷大概在60美元左右。分析上面的集群可以發現，rancher和etcd兩個節點是浪費了錢，每個月有20美元的開銷。DigitalOcean提供了k8s的托管集群，可以將這部分開銷節省。但托管集群的droplet無法定制化，無法使用交換分區和bbr，造成性能瓶頸。另外托管的droplet的最低要求也是2G的內存，造成不必要的開支。
k8s有一個非常不好的地方就是最低的機器要求比較高，1G內存的worker node已經完全低于推薦配置，如果在上面部署worker node直接的內存占用就要300M左右，剩余的內存空間并不多，必須要使用交換分區。etcd節點之前也用過1G的內存，但經常會由于大量使用交換分區導致性能問題，最后集群崩潰，所以無論如何也需要使用2G的內存才行。
最近rancher公司推出了k3s，其主打就是簡易的部署和極地的機器消耗。這點對于節約成本來講非常的重要。我試了下k3s的server大概只占用200M左右的內存，agent只占用幾十兆內存，非常的節約。k3s也可以完全使用kubectl來進行管理，配置文件和k8s保持一致，非常方便。
我將etcd節點和rancher主機刪除，替換成了1G 1CPU的機器(5美元)，節約了15美元，然后將aiflygo的服務器進行降配置到2G 2CPU (15美元)，總共節約20美元。得益于更多的可用內存，目前爬蟲的性能比以前更好，整體集群的性能也非常的高。
至于HA，既然都窮到了用k3s來減少開銷，對于我這樣的小型的集群和不是關鍵系統來講都不是需要考慮的了。
關于使用k3s減少k8s成本的示例分析問題的解答就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關注億速云行業資訊頻道了解更多相關知識。
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