必须基于 Allocatable 而非 Capacity 计算资源分配率，因调度器仅在 Allocatable 范围内分配；需用 kubectl + jq 提取各节点 .status.allocatable，再汇总所有 Pod requests，统一单位后分别计算 CPU 和内存使用率。
要准确掌握 Kubernetes 集群中所有节点的硬件资源分配率（即 CPU 和内存的请求总和占节点可分配资源的比例），不能只看 Capacity 总量，必须基于 Allocatable 可分配资源计算——因为 K8s 调度器只在 Allocatable 范围内做资源分配，而预留资源（如系统组件、kubelet、eviction threshold）已从中扣除。直接用 Capacity 会高估可用空间，导致分配率失真。
获取各节点 Allocatable 资源总量
执行 kubectl get nodes -o json 获取所有节点原始数据，再用 jq 提取每个节点的 .status.allocatable 字段：
kubectl get nodes -o json | jq -r '.items[] | "\(.metadata.name) \(.status.allocatable.cpu) \(.status.allocatable.memory)"'
输出示例：
node-1 3900m 5824732Ki
node-2 7800m 11649464Ki
注意：CPU 单位为 millicores（如 3900m = 3.9 核），内存单位为 KiB（如 5824732Ki ≈ 5700MiB）。【必须用 allocatable 而非 capacity，否则结果不反映真实调度水位】
统计全部 Pod 的 CPU 和内存请求总和
方法一：用 kubectl + awk 一行汇总（推荐，无需额外工具）
kubectl get pods --all-namespaces -o json | jq -r '.items[] | select(.spec.containers[]?.resources.requests) | .spec.containers[]?.resources.requests | select(.cpu or .memory) | "\(.cpu // "0") \(.memory // "0")"' | awk '{cpu+=$1; mem+=$2} END {printf "CPU请求总和: %.3f m\n内存请求总和: %d Ki\n", cpu, mem}'
⚠️ 注意：该命令默认将未声明 requests 的 Pod 视为 0，符合调度器实际行为；若某容器 requests 缺失，其值为空字符串，awk 会按 0 处理。
方法二：分命名空间逐个采集（更稳定，适合大规模集群）
先列出所有命名空间：NAMESPACES=$(kubectl get ns -o jsonpath='{.items[*].metadata.name}')
再对每个命名空间执行：kubectl get pods -n $ns -o json | jq -r '.items[] | .spec.containers[]?.resources.requests | select(.cpu or .memory) | "\(.cpu // "0") \(.memory // "0")"'，最后用 awk 合并累加。
手动计算分配率（CPU 和内存分别）
第一步：把所有节点 Allocatable CPU 汇总为核数
例如 node-1 3900m → 3.9 核，node-2 7800m → 7.8 核，总和 = 11.7 核
第二步：把所有 Pod CPU requests 汇总为 millicores，再除以 1000 得核数
若总 requests 为 8200m，则换算为 8.2 核
第三步：CPU 分配率 = (8.2 / 11.7) × 100% ≈ 70.09%
第四步：内存同理，统一转为 MiB 计算 —— 将 Allocatable 内存（KiB）÷ 1024 得 MiB；将 Pod requests 内存（如 2Gi、512Mi、1024Mi）全部标准化为 MiB 后求和；再相除得百分比。
第五步：直接运行脚本完成全部转换与计算（见知识库中 k8s-resource-summary.sh），它自动处理 m/Ki/Mi/Gi 单位混用，并输出 Total/Used/Available/Usage% 四列。
