内存使用率：
表达式1：sum (container_memory_working_set_bytes{container !="",container!="POD"}) by (container, pod) / sum(container_spec_memory_limit_bytes{container !="",container!="POD"}) by (container, pod) * 100 !=+Inf
表达式2：round(sum by(name, id, job, node) (container_memory_rss{image!=""}) / sum by(name, id, job, node) (container_spec_memory_limit_bytes{image!=""}) * 100 != +Inf) > 99
说明：
!= +Inf：
过滤正无穷的数据，如果容器没有定义限制内存，测container_spec_memory_limit_bytes值是0；
container_memory_rss:
RSS内存，即常驻内存集（Resident Set Size），是分配给进程使用实际物理内存，而不是磁盘上缓存的虚拟内存。RSS内存包括所有分配的栈内存和堆内存，以及加载到物理内存中的共享库占用的内存空间，但不包括进入交换分区的内存。
container_memory_working_set_bytes 容器使用内存 更能体现出mem usage，也是oom killer指标(建议使用)
container_spec_memory_limit_bytes:
容器的内存使用量限制，当k8s中的确认
CPU使用率：
表达式1：sum(irate(container_cpu_usage_seconds_total{container !="",container!="POD"}[2m])) by (container, pod) / (sum(container_spec_cpu_quota{container !="",container!="POD"}/100000) by (container, pod)) * 100
表达式2：sum by(name, namespace, job) (rate(container_cpu_usage_seconds_total{image!=""}[10m])) >= (sum by(name, namespace, job) (container_spec_cpu_quota{image!=""} / 100000))
说明：
公式 平均1s容器使用CPU的时间/配额CPU个数*1s
container_cpu_usage_seconds_total 该容器服务针对每个CPU累计消耗的CPU时间。如果有多个CPU，则总的CPU时间需要把各个CPU耗费的时间相加，可以求出平均1s容器使用的时间
container_spec_cpu_quota 是容器的CPU配额，它的值是：为容器指定的CPU个数*100000。故Pod在1s内CPU的总时间为：Pod的CPU核数 * 1s：
注意：
CPU配额可以通过container_spec_cpu_quota除以container_spec_cpu_period来得到，
或用CPU Limit值kube_pod_container_resource_limits_cpu_cores也可以
说明：
CPU资源的限制与内存不同。当容器使用的内存超过限制配额后，会被系统加到OOM-Killing候选中。当容器使用CPU资源到达申请配额时，容器不会被系统驱逐或怎么样，只是限制CPU使用。