設定 CPU 分配方式

瞭解如何指定要分配給每個 Knative 服務容器執行個體的 CPU 數量。根據預設,Knative 服務不會指定 CPU 數量下限或上限。而是取決於可用資源量。如要進一步瞭解 CPU 資源,請參閱容器執行階段合約

設定及更新 CPU 分配方式

變更任何設定都會建立新的修訂版本。除非您明確做出更新,變更這項設定,否則後續的修訂版本也會自動取得這個設定。

部署新服務或更新現有服務並部署版本時,您可以使用 Google Cloud 控制台、Google Cloud CLI 或 YAML 檔案設定 CPU 分配量:

控制台

  1. 前往 Google Cloud 控制台的 Knative Serving:

    前往 Knative serving

  2. 如要設定部署的新服務,請按一下「建立服務」。如要設定現有服務,請按一下該服務,然後按一下「Edit & Deploy New Revision」(編輯及部署新的修訂版本)

  3. 在「進階設定」下方,按一下「容器」

  4. 從下拉式清單中選取所需的 CPU 分配量。您可以選取「Kubernetes CPU 單位」中的數字。舉例來說,如要指定 1 個 CPU,請輸入 1;如要指定 0.4 個 CPU,請輸入 400m,依此類推。

  5. 按一下「下一步」繼續前往下一個部分。

  6. 在「設定這項服務的觸發方式」部分,選取要用來叫用服務的連線。

  7. 按一下「建立」,將映像檔部署到 Knative 服務,然後等待部署作業完成。

指令列

  • 如果是現有服務,請執行 gcloud run services update 指令並搭配 --cpu 參數,設定要分配的 CPU 數量:

    gcloud run services update SERVICE --cpu CPU

    取代:

    • SERVICE 改為您的服務名稱。
    • CPU 替換為所需的 CPU 分配方式。以 Kubernetes CPU 單位指定值。舉例來說,您可以為 1 個 CPU 指定 1,為 0.4 個 CPU 指定 400m,以此類推。
  • 如果是新服務,請執行 gcloud run deploy 指令並使用 --cpu 參數,設定要分配的 CPU 數量:

    gcloud run deploy SERVICE --image=IMAGE_URL --cpu CPU

    取代:

    • SERVICE 改為您的服務名稱。
    • IMAGE_URL,並參照容器映像檔,例如 gcr.io/cloudrun/hello
    • CPU 替換為所需的 CPU 分配方式。以 Kubernetes CPU 單位指定值。舉例來說,您可以為 1 個 CPU 指定 1,為 0.4 個 CPU 指定 400m,以此類推。

YAML

您可以使用 gcloud run services describe 指令和 --format=export 標記,將現有服務的設定下載到 YAML 檔案中。然後修改該 YAML 檔案,並使用 gcloud run services replace 指令部署這些變更。請務必只修改指定的屬性。

  1. 將服務設定下載到本機工作區中名為 service.yaml 的檔案:

    gcloud run services describe SERVICE --format export > service.yaml

    SERVICE 替換為 Knative 服務服務名稱。

  2. 在你的本機檔案中,更新 cpu 屬性:

    apiVersion: serving.knative.dev/v1
    kind: Service
    metadata:
      name: SERVICE
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - image: IMAGE
            resources:
              limits:
                cpu: CPU

    取代

    • SERVICE 改為 Knative serving 服務名稱
    • IMAGE 改為容器映像檔的網址。
    • CPU 替換為所需的 CPU 值。 以 Kubernetes CPU 單位指定值。 舉例來說,您可以為 1 個 CPU 指定 1,為 0.4 個 CPU 指定 400m,以此類推。
  3. 使用下列指令,以新設定取代服務:

    gcloud run services replace service.yaml