K3s节点内存压力优化：解决节点不可达问题的实践指南

问题现象分析

在K3s集群环境中，部分节点会间歇性出现从"Ready"状态转为"NotReady"状态的情况，导致节点上所有工作负载无法访问。通过问题复现发现，这种现象往往发生在节点内存资源紧张时，但kubelet并未按预期执行Pod驱逐操作，最终导致节点完全不可用。

根本原因探究

经过深入分析，我们发现问题的核心在于kubelet的资源预留和驱逐策略配置不当：

1. 资源预留不足：默认配置中kube-reserved仅预留了300Mi内存，这在4GB内存的节点上明显不足
2. 驱逐阈值过高：未显式配置eviction-hard参数，导致系统默认阈值可能不适合小内存节点
3. PID资源未限制：当节点上Pod数量激增时，PID资源耗尽也会导致系统不稳定

优化解决方案

通过以下配置调整可有效预防节点因资源压力导致的不可用问题：

1. 调整kubelet驱逐阈值

eviction-hard: "imagefs.available<15%,memory.available<100Mi,nodefs.available<10%,pid.available<10%,nodefs.inodesFree<5%,imagefs.inodesFree<6%"

此配置设定了更严格的驱逐条件，确保在资源紧张时及时触发Pod驱逐。

2. 增加资源预留配置

kube-reserved: "cpu=100m,memory=600Mi,ephemeral-storage=1Gi,pid=1024"

将内存预留从300Mi提升到600Mi，CPU预留从50m提升到100m，并新增了PID资源预留。

实施建议

1. 分级配置：根据节点规格(4GB/8GB)采用不同的预留参数
2. 监控配套：部署节点资源监控，设置内存使用率告警
3. Pod规范：为工作负载设置合理的资源请求和限制
4. 压力测试：在非生产环境验证配置效果

最佳实践总结

对于K3s集群，特别是资源受限的环境，必须注意：

• 合理规划节点规格与工作负载的匹配关系
• 根据实际负载特点调整kubelet参数
• 建立完善的基础设施监控体系
• 定期进行故障演练，验证系统健壮性

通过以上优化措施，可显著提升K3s集群在资源压力下的稳定性，避免节点不可用的情况发生。