服务器K8s集群节点压力排查_k8s集群管理！

本文目录一览：

• 1、k8s应该监控哪些指标及原因
• 2、当K8s出现问题时,我们可以从哪些方面排查出
• 3、K8S节点异常,数据损坏?这个开源的集群自动巡检工具送给你
• 4、K8s出现问题,排查秘诀!
• 5、k8s查看性能

k8s应该监控哪些指标及原因

原因：应用层指标（如错误率、延迟）直接反映用户体验。监控意义：结合 OpenMetrics 等标准，通过拉取或推送方式收集指标，优化应用性能。总结：监控这些指标可覆盖 Kubernetes 集群的资源健康、调度效率、存储状态及应用性能等核心维度。

通过链路追踪定位故障服务，结合度量数据确认资源瓶颈，再通过日志分析具体错误原因。总结日志：记录离散事件，支持事后分析与功能实现（如数据恢复）。链路追踪：排查分布式系统故障，分析调用链性能与数据一致性。度量：监控资源与业务指标，通过阈值告警实现自动化运维。

Prometheus的使用涉及安装部署和PromQL编写，用于监控Kubernetes（K8s）资源时，通常关注节点和容器pod的常用指标。本文将简要介绍Prometheus监控K8s资源时的指标。指标按维度分为节点指标与容器pod指标。

当K8s出现问题时,我们可以从哪些方面排查出

建议优先检查集群状态和事件日志，再聚焦具体POD或Service的配置与运行状态。

当Kubernetes（K8s）集群出现问题时，系统的稳定性和应用程序的可用性可能会受到影响。

K8s跨节点的网络问题可能由多种因素引起，需要从基础网络连通性、网络插件配置、路由表、ARP表项以及特定网络插件的排查等多个方面进行综合考虑和解决。确认基础网络连通性：确保节点间通过主机IP可以互相通信：使用ping命令检查节点间的连通性，同时检查TCP端口（如8472端口）的连通性，确保没有网络阻塞。

在此阶段，系统会进行容器创建操作。一旦所有容器启动并运行，pod状态将从“ContainerCreating”转变为“Running”。常见导致pod长时间处于“ContainerCreating”状态的原因包括镜像拉取问题、资源不足、持久卷问题、网络问题以及安全上下文或Docker/运行时问题。

Kubernetes（k8s）运维中常见的问题有很多。资源分配与调度问题 资源不足导致应用故障：当k8s集群中资源分配不合理，比如CPU、内存等资源不足时，运行的应用可能会出现性能下降甚至崩溃。例如，某个高负载的应用由于分配的内存不足，频繁出现OOM（Out Of Memory）错误，导致服务不可用。

K8S环境下，通过NodePort暴露的UDP服务在Pod重启后出现无法接收数据的问题，引发深入分析。首先，构建K8S集群，部署UDP服务并用nc命令模拟客户端频繁发送UDP请求。网络分析显示请求正常到达目标Pod和节点，但Pod重启后接收中断。通过删除Pod构造重启，发现在Pod重启后，流量未按预期到达Pod，而是节点IP。

K8S节点异常,数据损坏?这个开源的集群自动巡检工具送给你

1、Draino 是Planet开源的小项目，最初在Planet用于解决GCE上运行的K8S集群的持久卷相关进程（mkfs.extmount等）永久卡死在不可中断睡眠状态的问题。Draino的工作方式简单粗暴，只是检测到NodeCondition并Cordon、Drain节点。

2、K8S集群节点状态：检查所有K8s节点是否处于“Ready”状态，确保节点能够正常接收和调度任务。

3、可排查简单的网络问题；熟练使用Nginx、Tomcat、Redis、RabbitMQ等开源应用软件，并能快速进行部署，具有丰富的调优经验；熟悉常用的SQL语句；对Mysql数据库具有丰富的维护经验，熟悉mysql主从、集群配置，并能提出优化建议；5年以上网站/软件维护经验，有大型网站的web架构部署和实践经验优先。

K8s出现问题,排查秘诀!

1、内存和CPU超标：Pod中的应用出现内存泄露等问题，导致内存迅速增加，可能被系统kill，影响节点正常提供服务。

2、对于日常工作的启示是，应将重复的关键任务流程化，并持续优化流程。流程化建立在标准化的基础上，但更进一步，它提供了解决问题的具体步骤，使得执行更加高效。流程的事情自动化是效率的最高境界。

3、进阶层：掌握监控工具（Zabbix、Prometheus）、容器化（Docker、K8s）、CI/CD流水线。

k8s查看性能

Kubernetes（k8s）查看性能可通过多种方式实现。节点资源使用情况 CPU和内存：使用`kubectl top node`命令可以查看每个节点的CPU和内存使用情况。它会实时显示节点的CPU使用率、内存使用量及内存请求和限制等信息。例如，通过该命令能快速发现哪个节点的CPU或内存压力较大。

Kubernetes（k8s）查看性能可以通过多种方式实现。节点资源使用情况 CPU使用率：使用`kubectl top node`命令可以查看每个节点的CPU使用情况。该命令会实时显示节点的CPU利用率百分比，让你快速了解哪些节点的CPU负载较高。

资源分析工具 Metrics Server：它是k8s集群中的一个组件，用于收集和聚合各个节点以及Pod的资源使用指标。通过Metrics Server提供的接口，可以获取CPU、内存等资源的使用情况。例如，查看某个时间段内Pod的CPU使用率变化趋势，帮助判断当前资源请求和限制配置是否合理。

在调整小猫K8（通常指的是Kubernetes，简称K8s）时，需要考虑多个方面来确保其稳定运行和高效性。以下是一些关键步骤和技巧： **检查集群状态**：首先，使用`kubectl get nodes`和`kubectl get pods --all-namespaces`等命令来查看节点和Pod的状态，确保所有组件都在正常运行。

若POD包含多个容器，通过kubectl logs -c 容器名查看特定容器日志。

首先，Kubernetes本身支持设备插件（Device Plugin）功能，这使得Pod能够访问如GPU等特殊硬件资源。借助这一特性，K8S用户能更灵活地利用集群中的GPU资源。为了确保正确识别服务器上的GPU型号，用户可以在系统中查看硬件信息。