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  • Pod详解-资源配额
    2021-09-11 22:47:50

    容器中的程序要运行,肯定是要占用一定资源的,比如cpu和内存等,如果不对某个容器的资源做限制,那么它就可能吃掉大量资源,导致其它容器无法运行。针对这种情况,kubernetes提供了对内存和cpu的资源进行配额的机制,这种机制主要通过resources选项实现,他有两个子选项:

    • limits:用于限制运行时容器的最大占用资源,当容器占用资源超过limits时会被终止,并进行重启

    • requests :用于设置容器需要的最小资源,如果环境资源不够,容器将无法启动

    可以通过上面两个选项设置资源的上下限。

    接下来,编写一个测试案例,创建pod-resources.yaml

    apiVersion: v1
    kind: Pod
    metadata:
      name: pod-resources
      namespace: dev
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:1.17.1
        resources: # 资源配额
          limits:  # 限制资源(上限)
            cpu: "2" # CPU限制,单位是core数
            memory: "10Gi" # 内存限制
          requests: # 请求资源(下限)
            cpu: "1"  # CPU限制,单位是core数
            memory: "10Mi"  # 内存限制

    在这对cpu和memory的单位做一个说明:

    • cpu:core数,可以为整数或小数

    • memory: 内存大小,可以使用Gi、Mi、G、M等形式

    # 运行Pod
    [root@k8s-master01 ~]# kubectl create  -f pod-resources.yaml
    pod/pod-resources created
    
    # 查看发现pod运行正常
    [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod pod-resources -n dev
    NAME            READY   STATUS    RESTARTS   AGE  
    pod-resources   1/1     Running   0          39s   
    
    # 接下来,停止Pod
    [root@k8s-master01 ~]# kubectl delete  -f pod-resources.yaml
    pod "pod-resources" deleted
    
    # 编辑pod,修改resources.requests.memory的值为10Gi
    [root@k8s-master01 ~]# vim pod-resources.yaml
    
    # 再次启动pod
    [root@k8s-master01 ~]# kubectl create  -f pod-resources.yaml
    pod/pod-resources created
    
    # 查看Pod状态,发现Pod启动失败
    [root@k8s-master01 ~]# kubectl get pod pod-resources -n dev -o wide
    NAME            READY   STATUS    RESTARTS   AGE          
    pod-resources   0/1     Pending   0          20s    
    
    # 查看pod详情会发现,如下提示
    [root@k8s-master01 ~]# kubectl describe pod pod-resources -n dev
    ......
    Warning  FailedScheduling  35s   default-scheduler  0/3 nodes are available: 1 node(s) had taint {node-role.kubernetes.io/master: }, that the pod didn't tolerate, 2 Insufficient memory.(内存不足)

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    一、Docker资源配额

    1、Docker资源配额简介

    Docker默认没有对容器进行硬件资源的限制,当容器负载过高时会尽可能占用宿主机资源。Docker基于Linux内核提供的cgroups功能,可以限制容器在运行时使用的资源,比如内存、CPU、IO、网络等。

    在Linux系统上,如果Linux内核探测到当前宿主机已经没有可用内存使用,会抛出一个OOME(Out Of Memory Exception:内存异常 ),并且会开启killing去杀掉一些进程。

    一旦发生OOME,任何进程都有可能被杀死,包括Docker daemon,因此,Docker特地调整了Docker daemon的OOM_Odj优先级,以免被杀掉,但容器的优先级并未被调整。

    经过Linux系统内部复杂计算后,每个系统进程都会有一个OOM_Score得分,OOM_Odj越高,得分越高,得分最高的进程优先被kill掉。

    Docker在启动容器时可以调整OOM_Odj,也可以指定重要容器禁止被OMM杀掉,在启动容器时使用–oom-kill-disable=true指定。

    2、cgroup简介

    Control Groups是Linux内核提供的一种可以限制、记录、隔离进程组所使用物理资源(如CPU、Memory、磁盘IO等等) 的机制,被LXC、Docker等项目用于实现进程资源控制。cgroup是提供将进程进行分组化管理的功能和接口的基础结构,用于实现IO或内存配控制等具体的资源管理功能。cgroup实现的资源管理功能称为cgroup子系统,如下:

    (1)blkio,设置限制每个块设备的输入输出控制,如磁盘、光盘、USB等。

    (2)cpu,使用调度程序为cgroup任务提供CPU访问。

    (3)cpuacct,产生cgroup任务的CPU资源报告。

    (4)cpuset,对于多核心CPU,会为cgroup任务分配单独CPU和内存。

    (5)devices,允许或拒绝cgroup任务对设备的访问。

    (6)freezer,暂停和恢复cgroup任务。

    (7)memory,设置每个cgroup的内存限制以及产生内存资源报告。

    (8)net_cls,标记每个网络包以供cgroup方便使用。

    (9)ns,命名空间子系统。

    (10)perf_event,增加对每个group的监测跟踪的能力,即可以监测属于某个特定的group的所有线程以及运行在特定CPU上的线程。

    二、Docker内存配额

    1、Docker内存限额

    Docker提供的内存限制功能如下:

    (1)容器能使用的内存和交换分区大小。

    (2)容器的核心内存大小。

    (3)容器虚拟内存的交换行为。

    (4)容器内存的软性限制。

    (5)是否杀死占用过多内存的容器。

    (6)容器被杀死的优先级。

    2、Docker内存限制参数

    (1)memory

    -m,--memory,内存限制,格式为数字加单位,单位可以为b,k,m,g,最小为4M。

    --memory-swap,内存+交换分区大小总限制,必须比memory设置的大。

    如果不设置memory和memory-swap,Docker容器默认可以用完宿主机的所有内存和swap分区。Docker容器用尽宿主机的所有内存和swap分区超过一段时间后,会被宿主机系统杀死。

    如果memory设置一个不小于4M的值n,不设置memory-swap或将memory-swap设置为 0,则Docker容器能使用的内存大小为 n,能使用的交换分区大小也为 n,Docker默认容器交换分区的大小和内存相同;如果在Docker容器中运行一个一直不停申请内存的程序,Docker容器最终能占用的内存大小为2n;如果memory设置为a,memory-swap设置为b,则Docker容器能使用的内存大小为a,Docker容器能使用的swap分区大小为b-a;如果memory设置a,memory-swap设置为-1,则Docker容器能使用的内存大小为a,不限制Docker容器使用swap分区大小。

    --memory-reservation,内存的软性限制。

    Memory reservation 是一种软性机制,不保证任何时刻容器使用的内存不会超过memory-reservation限定值,只确保容器不会长时间占用超过memory-reservation限制的内存大小。虽然Docker容器最多可以使用memory的内存大小,但在宿主机内存资源紧张时,在系统的下次内存回收时,系统会回收容器的部分内存页,强迫容器的内存占用回到memory-reservation的大小。

    默认情况下,未设置memory-reservation值,其值与memory限定值相同。如果memory-reservation设置为0,则等同于没有设置。

    (2)OOM killer

    --oom-kill-disable,是否阻止OOM killer杀死容器,默认未设置。

    默认情况下,在出现out-of-memory(OOM)错误时,OOM killer进程会杀死Docker容器内的进程来释放内存。通过设置--oom-kill-disable选项来禁止OOM killer杀死容器内进程。确保只有在使用memory选项时才使用oom-kill-disable选项禁用OOM killer。如果没有设置memory选项,但禁用OOM-killer,可能会造成出现OOM错误时,通过杀死宿主机进程获取更多内存。

    --oom-score-adj,容器被OOM killer杀死的优先级,范围是[-1000, 1000],默认为0,值越大越容易被kill。

    --memory-swappiness,用于设置容器的虚拟内存控制行为。值为0~100之间的整数。

    (3)kernel memory

    --kernel-memory,核心内存限制,最小为4M。

    核心内存和用户内存不同的地方在于核心内存不能被交换出,因此Docker容器可以通过消耗太多内存来堵塞一些系统服务。核心内存包括:stack pages(栈页面)、slab pages、socket memory pressure、tcp memory pressure。

    可以通过设置核心内存限制来约束核心内存。例如,每个进程都要消耗一些栈页面,通过限制核心内存,可以在核心内存使用过多时阻止新进程被创建。

    核心内存和用户内存并不是独立的,必须在用户内存限制的上下文中限制核心内存。

    假设用户内存的限制值为U,核心内存的限制值为K。有三种可能地限制核心内存的方式:

    U != 0,不限制核心内存,是默认的标准设置方式

    K < U,核心内存是用户内存的子集,每个cgroup的内存总量被过度使用,可以设置K,groups总数就不会超过总内存。

    K > U,核心内存的变化也会导致用户计数器的变化,容器核心内存和用户内存都会触发回收行为。

    docker run -it -m 500M --kernel-memory 50M ubuntu:16.04 /bin/bash

    启动容器,Docker容器的进程最多能使用500M内存、50M核心内存。

    docker run -it --kernel-memory 50M ubuntu:16.04 /bin/bash

    没用设置用户内存限制,Docker容器中的进程可以使用尽可能多的内存,但最多能使用50M核心内存。

    (4)Swappiness

    默认情况下,Docker容器的内核可以交换出一定比例的匿名页,使用memory-swappiness参数进行设置。--memory-swappiness可以设置为从 0到100。0表示关闭匿名页面交换。100表示所有的匿名页都可以交换。默认情况下,如果设置--memory-swappiness,则从父进程继承而来。

    docker run -it --memory-swappiness=0 ubuntu:16.04 /bin/bash

    memory-swappiness设置为0可以保持容器的工作集,避免交换代理的性能损失。

    三、Docker CPU配额

    1、Docker CPU限制

    默认情况,所有Docker容器可以平等地使用宿主机CPU资源并且没有限制。

    Docker提供的CPU资源限制选项可以在多核系统上限制容器能利用哪些 CPU。而Docker容器最多能使用CPU时间有两种限制方式:一是有多个CPU 密集型的容器竞争CPU时,设置各个容器能使用CPU时间相对比例;二是以绝对的方式设置容器在每个调度周期内最多能使用的CPU时间。

    Docker可以通过-c或--cpu-shares设置容器使用CPU的权重。如果不指定,默认值为1024。

    2、CPU限制参数

    docker run与CPU限制相关选项如下:

    --cpuset-cpus="" 允许使用的CPU集,值可以为0-3,0,1

    -c,--cpu-shares=0   CPU权重

    --cpu-period=0      限制CPU CFS周期,范围从100ms~1s,即[1000, 1000000]

    --cpu-quota=0       限制CPU CFS配额,必须不小于1ms,即大于等于1000

    --cpuset-mems=""   允许在上执行的内存节点(MEMs),只对NUMA系统有效

    --cpus=value   指定容器可以使用的CPU资源量。如果主机有两个CPU并且设置 --cpus="1.5",则容器最多可以使用1.5个CPU,

    --cap-add=sys_nice 开启Docker容器CAP_SYS_NICE功能,允许容器引发进程良好值,设置实时调度策略,设置CPU亲和性以及其他操作。

    --cpu-rt-runtime=<value> 容器可以在Docker守护程序的实时调度程序周期内以实时优先级运行的最大微秒数,需要开启CAP_SYS_NICE功能 。

    --ulimit rtprio=<value> 容器允许的最大实时优先级,需要开启CAP_SYS_NICE功能。

    docker run --it --cpu-rt-runtime=950000 --ulimit rtprio=99  --cap-add=sys_nice ubuntu

    实时调度程序运行容器,需要运行docker daemon,并将--cpu-rt-runtime设置为每个运行时间段为实时任务保留的最大微秒数。默认周期为1000000微秒(1秒),设置--cpu-rt-runtime=950000可确保使用实时调度程序的容器每1000000微秒可运行950000微秒,并保留至少50000微秒用于非实时任务。

    其中--cpuset-cpus用于设置容器可以使用的 CPU核。

    -c,--cpu-shares用于设置多个容器竞争CPU时,各个容器能分配到的CPU权重。

    --cpu-period和--cpu-quata用于绝对设置容器能使用 CPU 时间。

    docker run -it --cpuset-cpus="1,3" ubuntu:14.04 /bin/bash

    容器中的进程可以在cpu 1和cpu 3上执行。

    docker run -it --cpuset-cpus="0-2" ubuntu:14.04 /bin/bash

    容器中的进程可以在 cpu 0、cpu 1 及 cpu 2上执行。

    docker run -it --cpuset-mems="1,3" ubuntu:14.04 /bin/bash

    容器中的进程只能使用内存节点1和3上的内存

    在多核系统上,CPU时间权值是在所有CPU核上计算的。即使某个容器的 CPU 时间限制少于100%,也能使用各个CPU核的100%时间。

    四、Docker磁盘IO配额

    Docker对磁盘IO的控制需要依赖宿主机设备,主要参数如下:

    --device-read-bps 限制设备上的读速度(bytes per second),单位可以是kb、mb或者gb。

    --device-read-iops 通过每秒读IO次数来限制指定设备的读速度。

    --device-write-bps 限制设备的写速度(bytes per second),单位可以是kb、mb或者gb。

    --device-write-iops 通过每秒写IO次数来限制指定设备的写速度。

    --blkio-weight      容器默认磁盘IO的加权值,有效值范围为10-100。

    --blkio-weight-device 针对特定设备的IO加权控制,其格式为DEVICE_NAME:WEIGHT

    docker run -tid –name disk1 –device-write-bps /dev/sda:1mb ubuntu:stress

    五、Docker容器空间配额

    docker使用devicemapper作为存储驱动时,默认每个容器和镜像的最大大小为10G。在docker daemon启动时可以使用dm.basesize来指定,但会导致Docker Host上的所有本地镜像和容器都被清理掉,使用aufs或者overlay等其它存储驱动时,没有限制。

    展开全文
  • 多用户或者多团队共享集群时,管理员可以通过资源配额的方式来管理各个团队或者用户可使用资源的额度。 ResourceQuota对象用于定义资源配额。可以限制对象数量,也可以限制计算资源。 资源配额有如下工作方式: ​ 1...

    多用户或者多团队共享集群时,管理员可以通过资源配额的方式来管理各个团队或者用户可使用资源的额度。

    ResourceQuota对象用于定义资源配额。可以限制对象数量,也可以限制计算资源。

    资源配额有如下工作方式:

    ​ 1、不同团队在各自命名空间下工作。软性约束

    ​ 2、每个命名空间都可以有自己的一个或多个ResourceQuota对象,由集群管理员创建。

    ​ 3、在命名空间中创建资源如Pod、Service时,如果超过配额,请求会报错

    ​ 4、命名空间下计算资源被启用时,cpu memeory ,必须同时有请求值request和约束值limit。准入控制器LimitRanger可以为未设置计算资源需求的Pod设置默认值

    1、启用资源配额

    一般是默认启用。

    API服务器的命令行标识 --enable-admission-plugins=中包含 ResourceQuota时,表示启用

    2、资源配额分类

    2.1命名空间的计算资源配额

    可以对命名空间限定其可使用的计算资源总量。 均为非终止状态下Pod

    资源配额名描述
    limits.cpucpu总量
    limits.memory内存限额
    requests.cpu 或者 cpucpu需求总量
    requests.memory 或者 memory内存需求总量
    hugepages-<size>针对指定尺寸的巨页请求总数
    2.2、扩展资源的资源配额

    k8s 1.10版本中增加了对扩展资源的支持

    扩展资源:kubernetes.io域名之外的标准资源名称,非kubernetes内置资源。集群管理员颁布之后,用户在Pod中请求

    • 节点级扩展资源,绑定到节点

    • 集群层面的扩展资源,由调度器扩展程序管理

    扩展资源不可超量分配,仅允许使用 requests.前缀的配额项。

    例如GPU,此处限制总数为4

    requests.nvidia.com/gpu: 4

    2.3、存储资源配额
    requests.storage: 所有PVC
    persistentvolumeclaims: 该命名空间中允许的PVC总量
    <storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage: 相关持久卷申领时可请求的最大总和
    <storage-class-name>.storageclass.storage.k8s.io/persistentvolumeclaims:  可存在的持久卷总数
    
    # 例如
    gold.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage: 500Gi
    

    k8s 1.8版本中

    requests.ephemeral-storage: 命名空间下所有Pod中临时存储请求总和
    limits.ephemeral-storage: 命名空间下所有Pod中临时存储限制总和
    ephemerral-storage: 和request.xxx相同
    
    2.4、对象数量配额

    针对命名空间内部的资源,进行数量限制。

    语法:

    count/<resource>.<group>: 非核心组的资源
    count/<resource>: 核心组的资源
    

    示例:

    # 内置资源
    count/persistentvolumeclaims
    count/services
    count/secrets
    count/configmaps
    count/replicationcontrollers
    count/resourcequotas: 命名空间中允许存在的ResourceQuota总数上限
    count/deployments.apps
    count/replicasets.apps
    count/statefulsets.apps
    count/jobs.batch
    count/cronjobs.batch
    
    # 自定义资源
    count/widgets.example.com
    

    3、操作实践

    3.1、建立计算资源配额

    创建命名空间

    kubectl create namespace test
    

    创建并编写计算资源配额配置文件

    vi compute-resource.yaml
    

    文件内容

    apiVersion: v1
    kind: ResourceQuota
    metadata:
      name: compute-resources
    spec:
      hard:
        requests.cpu: "1"
        requests.memory: 1Gi
        limits.cpu: "2"
        limits.memory: 2Gi
        requests.nvidia.com/gpu: 4
    

    应用文件

    kubectl create -f ./compute-resource.yaml --namespace=test
    

    如下命令均可查看命名空间配额

    kubectl describe namespace test
    
    kubectl describe quota compute-resource --namespace=test
    
    kubectl get quota --namesapce=test
    

    可以看到命名空间中已有ResourceQuota对象

    3.2、创建存储容量配额
    kubectl create quota storage-quota --hard=bronze.storageclass.storage.k8s.io/requests.storage=100Gi --namespace=test
    
    3.3、创建对象数量配额

    可以通过kubectl命令创建

    kubectl create quota object-counts --hard=count/deployment.apps=1,count/replicasets.apps=2,count/pods=3 --namespace=test
    

    可以通过yaml文件创建

    vi object-counts.yaml 创建文件

    文件内容

    apiVersion: v1
    kind: ResourceQuota
    metadata:
      name: object-counts
    spec:
      hard:
        configmaps: "10"
        persistentvolumeclaims: "4"
        pods: "4"
        replicationcontrollers: "20"
        secrets: "10"
        services: "10"
        services.loadbalancers: "2"
    

    应用文件

    kubectl create -f ./object-counts.yaml --namespace=test
    

    查看配额

    命令同上,此处不再赘述

    4、API接口

    获取命名空间配额详情

    # namespace-name: 命名空间名称
    # quota-name: 配额名称 如上方提到的 compute-resource  object-count等
    
    url = /api/v1/namespaces/{namespace-name}/resourcequotas/{quota_name}
    

    修改配额 查询下patch的用法,自行拼接配额数据即可

    kubectl patch xxx
    
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  • Docker资源配额

    2021-12-08 21:08:58
    Docker资源配额和数据持久化 Docker可以对容器使用的资源(CPU、内存、IO)进行配额控制,Docker对于所有资源的分配都是通过cgroup来进行的资源配额。 cgroup是Control Groups的缩写,是Linux内核提供的一种可以限制...

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    指定容器在哪几个core上运行

    指定容器在cpu0,1上运行

    docker run -itd --name docker10 --cpuset-cpus 0,1 --cpu-shares 512 centos /bin/bash
    

    给容器实例分配512权重的cpu使用份额

    docker run --help | grep cpu-shares
    # 查看配置份额的帮助命令
    cpu 配额参数:-c,--cpu-shares int
    

    CPU shares (relative weight)在创建容器时指定容器所使用的CPU份额值。cpu-shares的值不能保证可以获得1个vcpu或者多少Ghz的cpu资源,仅仅只是一个弹性的加权值。默认每个docker容器的cpu份额值都是1024.在同一个cpu核心上,同时运行多个容器时,容器的cpu加权的效果才能体现出来。
    例如:两个容器A、B的cpu份额分别为1000和500,结果会怎么样?
    情况1:A和B正常运行,占用同一个CPU,在cpu进行时间片分配的时候,容器A比容器B多一倍的机会获得CPU的时间片。
    情况2:分配的结果取决当时其他容器的运行状态。比如容器A的进程一直是空闲的,那么容器B是可以获取比容器A更多的CPU时间片的;比如主机上只运行了一个容器,即使它的cpu份额只有50,它也可以独占整个主机的cpu资源。

    cgroups只在多个容器同时争抢同一个cpu资源是,cpu配额才会生效。因此,无法单纯根据某个容器的cpu份额来确定有多少cpu资源分配给它,资源分配结果取决于同时运行的其他容器的cpu分配和容器中进程运行情况。

    给容器实例分配512权重的cpu使用份额

    docker run -it --cpu-shares 512 centos /bin/bash
    cat /sys/fs/cgroup/cpu/cpu.shares
    

    容器资源内存配额

    允许容器使用的内存上限为128M:

    docker run -it -m 128m centos
    cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.limit_in_bytes
    

    容器资源IO配额

    可以有效的防止某个docker容器吃光你的磁盘I/O资源
    限制容器实例对磁盘的最该写入速度为1MB/s

    mkdir -p /var/www/html/
    docker run -it -v /var/www/html/:/var/www/html --device /dev/sda:/dev/sda --device-write-bps /dev/sda:1mb centos /bin/bash
    time dd if=/dev/sda of=/var/www/html/test.out bs=1M count=50 oflag=direct,nonblock
    
    展开全文
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    千次阅读 2019-01-14 16:51:57
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  • –device-read-bps :配置docker实例的磁盘读取配额 –device-write-bps :配置docker实例的磁盘写入配额 docker run -itd --device-read-bps <value> --device-write-bps <value> <目录> centos ...
  •  当多个用户或者开发团队共享一个有固定节点的的kubernetes集群时,一个团队或者一个用户使用的资源超过他应当使用的资源是需要关注的问题,资源配额是管理员用来解决这个问题的一个工具.    资源配额,通过Resource...
  • Rancher资源配额说明

    千次阅读 2021-03-30 14:02:30
    Rancher资源配额说明 在使用Rancher部署应用中总是预到CPU资源配额满额不够使用的情况,后经研究发现Rancher对kubernetes资源配额划分如下。如果有遇到相同问题的朋友可参考 一、配额分类 Rancher使用...
  • 资源配额(ResourceQuota)

    2019-06-07 12:53:57
    1、资源配额概述 当存在多个用户或团队共享数目国定的集群时,就需要考虑如果有人使用的资源可能会超出应有的份额带来的问题,资源配额(ResourceQuota)就是用来帮助集群管理员解决上述问题的工具。在Kubernetes集群...
  • 需要使用的是Pod的IP:containerPort 3、资源配额 容器中的程序要运行,可定是要占用一定的资源的,比如cpu和内存等等,如果我们不对某个容器的资源做限制,那么他就很可能吃掉大量的资源,从而导致其他的容器无法...
  • 目录k8s资源限制简介内存限制:CPU限制:namespace为namespace设置资源限制为namespace设置资源配额为 namespace 配置Pod配额 k8s资源限制简介 Kubernetes采用request和limit两种限制类型来对资源进行分配。 ...
  • docker容器资源配额控制

    万次阅读 2016-06-22 07:48:10
    docker通过cgroup来控制容器使用的资源配额,包括CPU、内存、磁盘三大方面,基本覆盖了常见的资源配额和使用量控制。
  • kubernetes资源配额管理

    千次阅读 2018-07-11 19:49:57
    当集群有多个用户或者团队时,一个重要的问题就是资源的公平分配。 资源配置就是管理员用来解决类似问题的工具。 通过定义ResourceQuota对象,约束一个名称空间可以消耗的系统资源的总数。它可以限制一个名称空间...
  • 最近研究K8s资源配额问题,于是查询了好多资料,总结如下: 默认情况下,pod的运行没有内存和CPU的限制,这意味着pod的随意的消耗cpu和内存,导致资源分配不均; 资源的配额分为: 1)计算资源的配额 2)对象...
  • 小程序云开发 资源配额 -201809

    千次阅读 2018-09-27 10:28:36
    资源配额 这里列出云开发基础资源配额,API 调用次数限制包含小程序端和服务端两部分 分类 配额种类 额度 存储 容量 5 GB   下载操作次数 5 万 / 天   上传操作次数 2 万 / 天 ...

空空如也

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