在 Kubernetes 集群中，Kubelet 是運行在每個節點上的關鍵組件，負責管理 Pod 的生命周期、資源分配以及與 API Server 的通信。為了確保節點的穩定性和資源的合理分配，Kubelet 引入了 Node Allocatable 的概念。Node Allocatable 是指節點上可供 Pod 使用的資源量，它通過預留一部分資源給系統進程和 Kubernetes 組件，確保這些關鍵組件在資源緊張時仍能正常運行。
本文將詳細介紹 Node Allocatable 的概念、組成部分、配置方法以及如何監控和調優 Node Allocatable。
Node Allocatable 是指節點上可供 Pod 使用的資源量。它通過從節點的總資源中扣除一部分資源，確保系統進程和 Kubernetes 組件在資源緊張時仍能正常運行。Node Allocatable 的計算公式如下：
Node Allocatable = Node Capacity - System Reserved - Kube Reserved - Eviction Threshold
其中： - Node Capacity：節點的總資源量，包括 CPU、內存、存儲等。 - System Reserved：為系統進程預留的資源。 - Kube Reserved：為 Kubernetes 組件預留的資源。 - Eviction Threshold：為 Pod 驅逐預留的資源。
通過合理配置 Node Allocatable，可以確保節點在資源緊張時仍能正常運行，避免因資源不足導致的系統崩潰或 Pod 驅逐。
System Reserved 是為系統進程預留的資源。系統進程包括操作系統內核、系統服務（如 sshd、cron 等）以及其他非 Kubernetes 相關的進程。這些進程在節點上運行時需要一定的資源，因此需要為它們預留一部分資源。
Kube Reserved 是為 Kubernetes 組件預留的資源。Kubernetes 組件包括 Kubelet、Container Runtime（如 Docker、containerd）、CNI 插件等。這些組件在節點上運行時也需要一定的資源，因此需要為它們預留一部分資源。
Eviction Threshold 是為 Pod 驅逐預留的資源。當節點的資源使用量超過 Eviction Threshold 時，Kubelet 會觸發 Pod 驅逐機制，將部分 Pod 從節點上驅逐，以釋放資源。通過配置 Eviction Threshold，可以確保節點在資源緊張時仍能正常運行，避免因資源不足導致的系統崩潰。
要配置 System Reserved，需要在 Kubelet 的啟動參數中設置 --system-reserved 參數。該參數的值是一個以逗號分隔的鍵值對，表示為系統進程預留的資源量。例如：
--system-reserved=cpu=500m,memory=1Gi
上述配置表示為系統進程預留 500m CPU 和 1Gi 內存。
要配置 Kube Reserved，需要在 Kubelet 的啟動參數中設置 --kube-reserved 參數。該參數的值是一個以逗號分隔的鍵值對，表示為 Kubernetes 組件預留的資源量。例如：
--kube-reserved=cpu=200m,memory=500Mi
上述配置表示為 Kubernetes 組件預留 200m CPU 和 500Mi 內存。
要配置 Eviction Threshold，需要在 Kubelet 的啟動參數中設置 --eviction-hard 參數。該參數的值是一個以逗號分隔的鍵值對，表示觸發 Pod 驅逐的資源閾值。例如：
--eviction-hard=memory.available<100Mi
上述配置表示當節點的可用內存低于 100Mi 時，Kubelet 會觸發 Pod 驅逐機制。
Node Allocatable 的計算公式如下：
Node Allocatable = Node Capacity - System Reserved - Kube Reserved - Eviction Threshold
假設一個節點的總資源量為： - CPU: 4 cores - 內存: 16Gi
配置如下： - System Reserved: cpu=500m, memory=1Gi - Kube Reserved: cpu=200m, memory=500Mi - Eviction Threshold: memory.available<100Mi
則 Node Allocatable 的計算結果為： - CPU: 4 cores - 500m - 200m = 3.3 cores - 內存: 16Gi - 1Gi - 500Mi - 100Mi = 14.4Gi
因此，該節點上可供 Pod 使用的資源量為 3.3 cores CPU 和 14.4Gi 內存。
要監控 Node Allocatable，可以使用 Kubernetes 的 Metrics Server 或 Prometheus 等監控工具。通過監控節點的資源使用情況，可以及時發現資源緊張的情況，并采取相應的措施。
調優 Node Allocatable 的關鍵在于合理配置 System Reserved、Kube Reserved 和 Eviction Threshold。以下是一些調優建議：
解決方案：檢查 System Reserved、Kube Reserved 和 Eviction Threshold 的配置，確保它們合理。如果節點的資源使用量較高，可以適當增加 System Reserved 和 Kube Reserved 的值，或降低 Eviction Threshold 的值。
解決方案：檢查 Eviction Threshold 的配置，確保它合理。如果 Eviction Threshold 的值過低，可能會導致 Pod 頻繁被驅逐?？梢赃m當增加 Eviction Threshold 的值，以減少 Pod 驅逐的頻率。
解決方案：檢查 System Reserved 和 Kube Reserved 的配置，確保它們合理。如果 System Reserved 和 Kube Reserved 的值過低，可能會導致節點資源使用量過高?？梢赃m當增加 System Reserved 和 Kube Reserved 的值，以減少節點資源使用量。
Node Allocatable 是 Kubernetes 集群中確保節點穩定性和資源合理分配的重要機制。通過合理配置 System Reserved、Kube Reserved 和 Eviction Threshold，可以確保節點在資源緊張時仍能正常運行，避免因資源不足導致的系統崩潰或 Pod 驅逐。同時，通過監控和調優 Node Allocatable，可以進一步提高節點的穩定性和資源利用率。
希望本文能幫助您更好地理解和配置 Node Allocatable，確保 Kubernetes 集群的穩定運行。
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