如何让Python进程使用所有Docker容器内存而不被杀死？

我有一个Python进程，它使用Pandas之类的工具进行了一些繁重的计算，而不是我的代码，所以我基本上对此不太了解

情况是，这段Python代码在8GB内存的服务器上运行得非常好，最大限度地利用了所有可用资源

我们将此代码移动到Kubernetes，但无法使其运行：即使将分配的资源增加到40GB，此过程也是贪婪的，并且不可避免地会尝试获取尽可能多的资源，直到超过容器限制并被Kubernetes杀死

我知道这段代码可能不太理想，需要自己修改

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然而，我的问题是如何让Kubernetes上的Docker模仿Linux在服务器上所做的工作：在不破坏进程的情况下提供进程所需的资源？

我发现运行这样的程序似乎是可行的：

导入资源
导入操作系统
如果os.path.isfile（'/sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes'）：
以open（'/sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes'）作为限制：
mem=int（limit.read（））
resource.setrlimit（resource.RLIMIT_AS，（mem，mem））

这将从cgroup读取内存限制文件，并将其设置为进程最大区域地址空间的硬限制和软限制

您可以通过运行以下命令进行测试：

docker run --it --rm -m 1G --cpus 1 python:rc-alpine

然后在运行上述脚本之前和之后尝试分配1G的ram

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有了脚本，您将得到一个

内存错误

，如果没有它，容器将被杀死。

您是否在部署中设置了限制。yaml？问题的描述不是很清楚。。。您在这两种情况下是否使用相同的输入？如果是这样，那么python脚本可能正在检查可用的ram并试图管理它。。。我想说的是，脚本检查RAM的方式不适用于k8s。如果您没有使用相同的输入。。。。好的，然后在两个系统上尝试相同的输入，检查它是否在一个系统中工作，而在另一个系统中不工作……是的，我在部署中设置了限制，以确保它不会吃掉100%的主机，并且限制被Kubernetes用来杀死容器。正如will指出的，这看起来像是Kubernetes在一个吊舱到达目标时杀死它的情况资源的最大限制。。里卡多的观点也很正确，日志里有什么东西吗？有类似的错误吗？我是否正确理解pod本身正在工作，但它需要越来越多的内存才能达到40GB，然后它就会被杀死？谢谢！我已经尝试过简单地将RLIMIT_设置为，但它终止终止容器的方式与进程达到容器内存限制的方式相同。我将尝试一下你所做的。它可能仍然会死，但它会随着Python

MemoryError

而不是OOMKilled而死。。。