面试题：容器化 - 复杂Kubernetes集群资源调度故障解决

Question

在一个大型且复杂的Kubernetes集群中，部分节点频繁出现资源不足导致Pod被驱逐，同时又存在资源分配不均衡的现象。详细说明你将如何精准定位问题，并提出全面的解决方案，包括但不限于调整调度算法、优化资源配额等措施。

Answer 1

问题定位

1. 资源监控
   • 使用Prometheus和Grafana搭建监控系统，实时监控节点的CPU、内存、磁盘I/O和网络带宽等资源使用情况。通过查看监控图表，确定哪些节点资源使用率过高，哪些资源类型（如CPU或内存）是主要瓶颈。
   • 利用Kubernetes内置的 kubectl top 命令，获取节点和Pod级别的资源使用统计信息，辅助分析。
2. Pod分析
   • 查看被驱逐Pod的事件记录，使用 kubectl describe pod <pod - name> 命令，检查驱逐原因，例如是因为内存不足（OOMKilled）还是CPU限制超标。
   • 分析Pod的资源请求（requests）和限制（limits）设置是否合理。不合理的设置可能导致资源过度分配或无法充分利用。
3. 调度算法检查
   • 检查当前使用的调度算法，如默认的 default - scheduler。确认调度策略是否适用于集群的工作负载特点，例如是否考虑了节点的不同硬件特性、Pod的优先级等因素。
4. 资源配额审查
   • 检查Namespace的资源配额设置，确保配额与实际需求相符。如果配额设置过低，可能导致部分Pod无法调度；如果过高，则可能造成资源浪费。

解决方案

1. 调整调度算法
   • 基于资源的调度：如果集群中不同节点的资源特性差异较大，可以考虑使用自定义调度算法或对默认调度算法进行参数调整，优先将资源需求匹配的Pod调度到合适的节点上。例如，对于CPU密集型的Pod，调度到CPU性能较强的节点；对于内存密集型的Pod，调度到内存较大的节点。
   • 优先级调度：为不同类型的Pod设置优先级。对于关键业务的Pod，赋予较高优先级，确保在资源紧张时优先被调度和保留，而低优先级的Pod可以在必要时被驱逐。
   • 污点和容忍度：对特定节点设置污点（taints），如标记资源不足的节点为不可调度普通Pod，然后让需要特殊资源的Pod设置容忍度（tolerations）来调度到这些节点上，避免资源浪费。
2. 优化资源配额
   • Namespace配额调整：根据Namespace内业务的实际资源需求，合理调整资源配额。对于重要业务的Namespace，可以适当增加配额；对于非关键业务的Namespace，严格限制资源使用，防止其过度占用资源。
   • Pod资源请求和限制优化：重新评估Pod的资源请求和限制设置。确保请求值既能满足Pod正常运行的需求，又不过度占用资源；限制值则要根据实际情况设置合理上限，防止Pod无节制地消耗资源。
3. 节点资源管理
   • 节点扩容：对于长期资源不足的节点，可以考虑进行硬件升级或添加新的节点，以增加集群整体资源。
   • 资源隔离：在节点上使用cgroups等技术，对不同的Pod或Namespace进行资源隔离，确保某个Pod或Namespace的资源滥用不会影响其他部分。
4. 自动伸缩
   • Horizontal Pod Autoscaler（HPA）：针对有流量波动的应用，启用HPA。根据CPU利用率或其他自定义指标，自动调整Pod的副本数量，在流量低时减少资源占用，流量高时增加Pod以满足需求。
   • Vertical Pod Autoscaler（VPA）：使用VPA动态调整Pod的资源请求，根据Pod的实际资源使用情况，自动优化资源分配，提高资源利用率。