在 Kubernetes 中限制 Pod 的?進程數（PID 數量）?和?線程數，需要結合?Linux cgroup 控制?和?容器運行時配置。以下是具體方法和示例：

一、限制進程數（PID 數量）

1. 通過?pids cgroup?控制器限制

原理：利用 Linux cgroup 的?pids?子系統限制 Pod 內所有進程的 PID 總數。

(1) Kubernetes 配置（v1.20+ 支持）

在 Pod 的?securityContext?中設置?pidsLimit：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: pid-limit-demo
spec:containers:- name: busyboximage: busyboxcommand: ["sh", "-c", "sleep 3600"]securityContext:# 限制該容器的進程數上限為 100pidsLimit: 100

(2) 容器運行時配置（Docker/containerd）

• Docker：使用?--pids-limit?參數：

  docker run -it --pids-limit 100 busybox

• containerd：在配置文件（/etc/containerd/config.toml）中全局啟用 PID 限制：

  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]disable_pids_limit = false  # 默認為 false，即啟用 PID 限制

(3) 驗證進程數限制

進入容器執行命令測試：

# 嘗試創建超過限制的進程（例如 150 個）
for i in $(seq 1 150); do sleep 100 & done# 查看錯誤信息（將提示 "fork: Resource temporarily unavailable"）

二、限制線程數

原理：線程在 Linux 中本質是輕量級進程（LWP），但可以通過?用戶級限制（ulimit）?或?cgroup 控制?實現。

1. 通過?ulimit?限制用戶級線程數

在 Pod 的?securityContext?中設置?ulimits（需容器運行時支持）：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: thread-limit-demo
spec:containers:- name: stressimage: polinux/stresscommand: ["stress", "--cpu", "4"]securityContext:# 設置用戶級線程數上限（軟限制和硬限制）ulimits:- name: nprocsoft: 200hard: 250

注意：此方法依賴容器運行時支持（如 Docker 需啟用?--default-ulimit）。

2. 通過?cgroup?間接限制

通過限制?CPU 時間片?或?內存?間接控制線程數：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:name: indirect-thread-limit
spec:containers:- name: appimage: nginxresources:limits:cpu: "1"   # 限制 CPU 使用，減少線程調度memory: "512Mi"requests:cpu: "0.5"memory: "256Mi"

三、驗證限制是否生效

1. 檢查進程數限制

進入容器查看 cgroup 配置：

# 查看 PID 限制值
cat /sys/fs/cgroup/pids/pids.max# 查看當前進程數
cat /sys/fs/cgroup/pids/pids.current

當cat /sys/fs/cgroup/pids/pids.max?命令輸出為max時表示不限制該?cgroup?中進程的數量。

2. 檢查線程數限制

# 查看用戶級線程限制
ulimit -u# 統計容器內線程總數
ps -eLf | wc -l

四、注意事項

兼容性：

• pidsLimit?需要 Kubernetes v1.20+ 和容器運行時支持（Docker ≥ 1.11，containerd ≥ 1.4）。

• 部分舊發行版內核可能未啟用?pids?cgroup 子系統。

全局配置：

• 如需集群級默認限制，可在容器運行時（如 containerd）或 kubelet 配置中設置。

安全風險：

• 過低的 PID 限制可能導致應用崩潰，需根據業務需求調整。

• 特權容器（privileged: true）可能繞過限制。

五、擴展工具

stress-ng：壓力測試工具，模擬多線程/進程場景。

# 在容器內創建 100 個線程
stress-ng --thread 100 --timeout 60s

通過上述方法，可精確控制 Pod 的進程和線程資源，防止資源耗盡導致節點異常。建議結合監控（如 Prometheus）觀察實際資源使用情況。