Ubuntu 上 Kubernetes 资源调度优化实战指南
一 基础与节点选择
- 为节点打上稳定的标签（如disktype=ssd、region=cn-beijing-1、instance-type=c5.large、gpu=nvidia），在 Pod 中使用 nodeSelector 做基础定向；需要更灵活规则时使用 nodeAffinity，通过 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（硬规则）与 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（软规则）组合，实现“必须满足/尽量满足”的调度语义。示例：将工作负载调度到 SSD 节点或具备特定硬件的节点。对于专用资源（如 GPU）节点，给节点添加污点（如 key=value:NoSchedule），仅允许声明了相应容忍的 Pod 进入，实现资源隔离与专用化。以上策略均为 Kubernetes 原生调度能力，适用于 Ubuntu 节点。
二 提升高可用与拓扑分布
- 使用 podAntiAffinity 将同一应用的副本分散到不同节点，降低单点故障风险；对强耦合服务可用 podAffinity 将相关 Pod 拉近以降低网络时延。示例：对标签为 app=web 的副本，要求不同节点分布（topologyKey 使用 kubernetes.io/hostname）。进一步通过 Topology Spread Constraints 在更高层级（如 zone/rack）控制最大不均衡度（maxSkew），实现跨故障域的均匀分布。结合 污点与容忍 的 NoExecute 效果，可在节点异常时快速驱逐不健康 Pod，避免级联影响。
三 资源配置与 QoS 管理
- 为容器设置合理的 requests/limits：requests 用于调度器选择节点，limits 用于运行时限制；内存超限会被 OOMKilled，CPU 超限会被 CPU 限流。示例：requests cpu=500m、memory=256Mi；limits cpu=1、memory=512Mi。通过 QoS 分类提升稳定性：
- Guaranteed（requests=limits）：关键业务优先保障；
- Burstable（requests<limits）：允许突发；
- BestEffort（未设 requests/limits）：低优先级。
在命名空间级用 LimitRange 设置默认/最小请求与限制，用 ResourceQuota 控制总配额，防止租户/团队超额占用。节点侧通过 kubelet 资源预留（system-reserved、kube-reserved）保障系统组件与内核稳定。
四 节点稳定性与驱逐策略
- 在 Ubuntu 上调整 kubelet 驱逐参数以应对资源紧张：设置 –eviction-hard（如 memory.available<500Mi、nodefs.available<1Gi、imagefs.available<10%）、–eviction-soft 与 –eviction-soft-grace-period 实现“先告警后驱逐”，并通过 –eviction-minimum-reclaim 保证每次回收后节点保留最低可用资源；配合 –system-reserved 与 –kube-reserved 预留资源，避免系统/控制面受影响。驱逐时按 QoS 与 Pod 优先级 选择目标：优先驱逐 BestEffort，其次 Burstable（且使用量超过 requests），最后才是 Guaranteed（通常仅在超限或内存极度紧张时）。节点压力缓解后，状态会在 eviction-pressure-transition-period 内稳定，避免频繁状态抖动影响调度。
五 调度器扩展与自动扩缩
- 在调度框架启用或调优评分插件（如 NodeResourcesBalancedAllocation）提升节点资源均衡度；对多租户/多队列场景引入 Capacity Scheduling 做容量预留与资源共享；对批处理/分布式训练引入 Gang Scheduling 实现“全有或全无”的协同调度，避免部分就绪导致资源死锁。结合 HPA（基于 CPU/内存/自定义指标）、VPA（自动调 requests/limits） 与 Cluster Autoscaler（节点自动扩缩） 实现闭环弹性；若节点负载长期不均，可使用 Descheduler 对已运行 Pod 做二次重调度，配合 kubectl drain/uncordon 做维护期安全排空与恢复。对成本敏感场景，可设置 资源优先级（如优先使用包年包月/高性能实例，再回退到按量/抢占式实例），并在缩容时逆序释放，兼顾性能与成本。
