Kubernetes Pod驱逐策略深度解析：资源压力下的优先级与优化

当Kubernetes节点面临资源压力时，系统会触发Eviction（驱逐）机制来释放资源。但驱逐并非随机发生，而是遵循一套明确的优先级规则。理解这些规则，对于保障关键服务的稳定性至关重要。

为什么会发生Pod驱逐？

节点资源不足是Pod驱逐的根本原因，常见场景包括：

• 内存不足（MemoryPressure）：最为常见。
• 磁盘空间不足（DiskPressure）。
• inode耗尽。
• 节点整体压力过高。

由于内存资源无法像CPU那样被抢占回收，因此当节点资源紧张时，驱逐（Eviction）和OOM（内存溢出）杀死便成为Kubernetes维持系统稳定的主要手段。

驱逐优先级核心：QoS类别

Kubernetes根据Pod设置的资源请求（requests）和限制（limits），定义了三种服务质量（QoS）类别，这直接决定了Pod在资源危机下的“生存权”。

1. BestEffort（优先级最低，最易被驱逐）

• 特征：未设置任何requests或limits。
• 驱逐顺序：系统会优先驱逐此类Pod，因为它们没有声明所需的资源保障。

2. Burstable（中等优先级）

• 特征：设置了部分request或limit，但CPU和内存的request与limit值不完全相等。
• 驱逐顺序：资源不足时可能被驱逐，优先级高于BestEffort，但低于Guaranteed。

3. Guaranteed（优先级最高，最不易被驱逐）

• 特征：CPU和内存均设置了等值的request与limit。
• 驱逐顺序：受到最高级别的保护，只有在系统资源极度紧张时才会被考虑驱逐。

简单排序：BestEffort → Burstable → Guaranteed（越向右越安全）。这是作为云原生编排核心的Kubernetes确保关键业务不受影响的基础机制。

节点压力驱逐策略

kubelet会持续监控节点状态，当检测到特定资源压力时，会触发相应的驱逐策略：

• 内存压力（MemoryPressure）：最常见。kubelet会依据QoS优先级开始驱逐Pod。
• 磁盘压力（DiskPressure）：系统会先尝试清理未使用的容器镜像、日志文件等，若清理后仍不足，才会驱逐Pod。
• PID压力（PIDPressure）：Pod内进程数过多也可能触发驱逐。
• 节点不可用：当节点失联或NotReady时，会触发软驱逐（soft eviction），并可能最终删除Pod。

区分Pod内存不足：OOMKilled vs. Evicted

OOMKilled（内存溢出杀死）与Evicted（驱逐）是两种不同的故障状态，不可混淆。

如何降低Pod被驱逐的风险？

遵循以下运维最佳实践，可以有效保护你的应用：

1. 为关键业务配置Guaranteed QoS
   确保CPU和内存的requests与limits值相等。

   resources:
     requests:
       memory: "512Mi"
       cpu: "500m"
     limits:
       memory: "512Mi"
       cpu: "500m"

2. 避免使用BestEffort类别
   未声明资源的Pod在集群中如同“透明人”，是资源紧张时首要的清理对象。

3. 合理设置Resource Requests
   请求（request）值设置得过低，会导致Pod在调度后因资源竞争激烈而更容易被驱逐。应根据应用实际负载进行合理评估。

4. 管理节点磁盘空间
   定期清理节点上的旧日志（如/var/log）、未使用的容器镜像和临时文件，预防DiskPressure。

5. 利用Pod优先级（PriorityClass）
   为关键服务定义更高的PriorityClass，这不仅能影响调度顺序，也会在驱逐决策中赋予其更高的权重。

驱逐顺序终极总结

综合Pod优先级（PriorityClass）和QoS类别，Kubernetes的驱逐顺序从高到低（从最易被杀到最难被杀）如下：

1. 低优先级 + BestEffort Pod
2. 低优先级 + Burstable Pod
3. 高优先级 + Burstable Pod
4. 高优先级 + Guaranteed Pod（最后考虑）

核心逻辑是：Kubernetes会竭力保护那些既重要（高优先级）又有明确资源规划（Guaranteed）的Pod。

总结

Pod驱逐是Kubernetes在资源压力下保障集群整体健康的生存法则，而非随机事件。通过理解QoS机制、区分OOM与Eviction、并合理配置资源请求与限制，开发者可以确保核心应用在动荡的资源环境中保持稳定运行。