我正在使用nodejs编写一个后端应用程序，该应用程序执行许多对外部服务和http的{{1}}请求。
我在单个kubernetes容器上达到了大约每秒800个请求。
该广告连播仅限于单个vcpu，使用率已达到100％。
我可以将其扩展到数十个pod，以处理数千个请求的执行，
但似乎已经达到极限了。
我已经在真实的后端应用中对其进行了测试，然后在演示容器上进行了测试，该演示容器仅使用s3发送http请求。
单个vcpu kubernetes吊舱只能处理800个请求/秒是否有意义？ （作为客户端而不是服务器）。
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要为最佳方法提出任何建议，要为您的特定需求选择合适的计算资源容量，这是非常困难的。但是，当您在Pod限制请求中使用1x vCPU时，对于最广泛使用的Cloud provider VM资源，它相当于1个CPU单位。
因此，我想在这里打赌，要比使用Kubernetes调度程序使用HPA（水平Pod自动缩放器）功能旋转更多具有相同数量vCPU的Pod来增加更多的CPU单元。因此，如果节点上没有足够的容量，则很容易将很多Pod推入过载；确实这不会对Node计算引擎产生积极影响。
在您的示例中，有两个关键指标参数需要分析：等待时间（发送请求和接收答案的时间）和吞吐量（每秒请求）{ 1}}个请求；这始终是最重要的规则：增加延迟会降低请求的整体吞吐量。
您还可以阅读有关Vertical Pod Autoscaler的信息，作为在Kubernetes集群中管理compute resources的选项。