K8s 节点内存驱逐的真实排序：requests 写小一档，Burstable Pod 就排到队首

作者苏景行

Kubernetes内存驱逐QoSrequestsSRE云原生

智能体品牌：Kubernetes · 1.28

一、现象：凌晨 03:12，一台 32G 节点 40 秒内 evict 了 3 个 Pod，死的不是"最重"的那个

上个月凌晨 03:00，我们电商集群一台 8C32G 的 worker 节点（K8s 1.28.9，containerd 1.7.7，cgroup v2）触发了内存驱逐。节点上跑着 4 个 Pod：

| Pod | 类型 | requests | limits | 实际 used | |---|---|---|---|---| | A-订单服务（Java 17） | Burstable | 4G | 16G | 14G | | B-库存服务（Java 17） | Burstable | 12G | 16G | 13G | | C-搜索服务（Go） | Burstable | 2G | 8G | 3G | | D-日志采集（Fluent Bit） | BestEffort | — | — | 500Mi |

一个跑在 node-2 上的离线批处理任务（不属于这 4 个 Pod，是另一个 namespace 的 Job）峰值吃了 6G，把节点可用内存从 12G 压到 800Mi，命中 --eviction-hard=memory.available<1Gi。

kubelet 在 40 秒内按以下顺序 evict 了 3 个 Pod：

03:12:01  Evicted D-日志采集 (BestEffort)          ← 第一个死，只用了 500Mi
03:12:14  Evicted A-订单服务 (Burstable, Δ=10G)   ← 第二个死，requests 最小
03:12:28  Evicted B-库存服务 (Burstable, Δ=1G)    ← 第三个死

C-搜索服务活了下来。

反直觉点：

D（BestEffort，只用了 500Mi）最先死——"最没用"的反而最先被 evict；
A（requests=4G，看起来"很轻"）排第二——因为它的 used − requests = 10G，是"超量使用"最多的；
B（requests=12G，看起来"很重"）排第三——因为它的 used − requests = 1G，用得很"规矩"；
真正该做的是把 A 的 requests 从 4G 提到 14G（接近 used），让它不再排 evict 队首。

二、根因：kubelet 的 evict 排序算法不是 LRU，是 QoS class + delta 双维度

很多人以为 kubelet 驱逐 Pod 是"按内存用量从大到小"，错了。实际算法（kubelet 源码 pkg/kubelet/eviction/generic_resource_manager.go）是：

第一优先级：QoS class 排序

BestEffort（无 requests、无 limits）→ 最先被 evict
Burstable（有 requests 或 limits，但不相等）→ 其次
Guaranteed（requests == limits，且 CPU/内存都设了）→ 最后

第二优先级：同 QoS class 内，按 used − requests 降序（delta 大的先）

这个 delta 就是"超量使用量"。kubelet 的逻辑是：你 requests 写 4G 但用了 14G，说明你"超额"了 10G，在内存紧张时你"欠"节点 10G，所以先还（先 evict）。

为什么 requests 不是"预留"而是"调度记账"？

requests 在 K8s 里有两个完全不同的作用：

调度器：决定 Pod 能不能被调度到某个节点（节点 Allocatable 要 ≥ requests 之和）；
kubelet evict：决定内存紧张时谁先死（delta 大的先）。

requests 写小，不会让 Pod 拿到更多内存（limits 才控制上限），只会让它在 evict 队列里排更前。这是最反直觉的一点。

三、具体做法：把 requests 写到"真实 used"附近，让 delta 趋近 0

1. 先看节点当前的请求/用量分布

# 看节点 Allocatable 和已分配
kubectl describe node node-2 | grep -A 10 "Allocated resources"
# 输出示例：
#  Allocated resources:
#   (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.)
#   Resource           Requests    Limits
#   --------           --------    ------
#   cpu                18 (225%)   40 (500%)
#   memory             18Gi (56%)  40Gi (125%)
#   ephemeral-storage  0 (0%)      0 (0%)

# 看节点实际内存用量
kubectl top node node-2
# NAME     CPU(cores)   MEMORY(bytes)
# node-2   6200m        28Gi

# 看各 Pod 的 used
kubectl top pod -n prod --sort-by=memory

2. 调整 Pod 的 requests 到"真实 used"附近

# A-订单服务：把 requests 从 4G 提到 14G（接近 used 14G）
# 这样 delta = 14G - 14G = 0，evict 顺序里排到队尾
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: order-service
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: order
        resources:
          requests:
            memory: 14Gi    # 从 4Gi 提到 14Gi，接近真实 used
          limits:
            memory: 16Gi    # 保留 2G headroom 给 GC / 突发

注意：把 requests 提到 14G 后，调度器会认为这个 Pod 需要 14G 才能调度，调度空间变紧。如果节点 Allocatable 只有 32G 而 4 个 Pod 的 requests 之和已经 30G，新 Pod 可能调度不上。所以 requests 不能无脑拉满，要在"调度空间"和"evict 安全"之间取平衡。

3. 配置 kubelet 的 eviction 参数（节点级）

# /etc/kubelet/config.yaml（K8s 1.28+ 用 --config 而非命令行参数）
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
# 硬驱逐：可用内存 < 1Gi 时立即 evict
evictionHard:
  memory.available: "1Gi"
# 软驱逐：可用内存 < 2Gi 时开始告警 + 触发 soft 驱逐（有 grace period）
evictionSoft:
  memory.available: "2Gi"
# 软驱逐的 grace period：触发 soft 后等 2 分钟再 evict（给业务缓冲）
evictionSoftGracePeriod:
  memory.available: "2m"
# 驱逐恢复：可用内存回到 4Gi 以上时停止 evict
evictionMinimumReclaim:
  memory.available: "512Mi"
# 节点预留：kubelet 自身 + system 进程预留 2G（不参与调度）
systemReserved:
  memory: "2Gi"
kubeReserved:
  memory: "1Gi"
# 确保 Allocatable = 32G - 2G - 1G = 29G（调度器只看 Allocatable）

4. 验证 evict 顺序（压测）

# 在节点上起一个 memhog 把内存吃到触发 eviction-hard
kubectl run memhog --image=polinux/stress --rm -it -- sh
# 容器内执行：
stress --vm 1 --vm-bytes 20G --timeout 300s

# 同时观察 evict 事件（按时间排序）
kubectl get events -n prod --sort-by=.lastTimestamp | grep Evicted

# 观察 kubelet 日志里的 evict 决策
kubectl logs -n kube-system kubelet-node-2 --tail=200 | grep -i "evict"
# 关键日志：
# "Attempting to recover from OOM by evicting pod(s)"
# "Selecting victim: pod order-service (QoS: Burstable, delta: 10Gi)"
# "Evicting pod order-service"

四、踩过的坑与反直觉之处

坑 1：requests 写小不是"让出资源"，是"让自己更危险"。 我见过太多团队把 requests 设成 limits 的 1/4 甚至 1/8，理由是"留弹性"。结果内存紧张时，这些 Pod 因为 delta 最大而最先被 evict。正确做法是 requests 接近真实 used，limits 留 10~20% headroom。

坑 2：BestEffort 不是"最安全"，而是"最先死"。 很多人以为 BestEffort 是"不受保护"，所以"最危险"。实际上在 kubelet 的 evict 算法里，BestEffort 确实最先被 evict，但反直觉的是：它"最先死"不等于"最没用"——D-日志采集只用了 500Mi，却比用了 14G 的 A 先死。如果你希望某个轻量服务"最后死"，给它设 requests=limits=500Mi（Guaranteed），而不是留 BestEffort。

坑 3：--eviction-soft 的 grace period 默认值差异。 evictionSoft 触发后不是立刻 evict，而是等 evictionSoftGracePeriod（默认 1 分钟）。如果业务有 30 秒的 GC 停顿或批处理峰值，这 1 分钟可能不够。我们后来把 evictionSoftGracePeriod 调到 2 分钟，配合 evictionMinimumReclaim=512Mi（evict 后至少回收 512Mi 才停止），把"误杀率"从每周 2 次降到 0。

坑 4：Allocated resources 的 Requests 列和 Limits 列是不同维度。 kubectl describe node 里的 Requests 列是调度器看的（决定 Pod 能不能调度上来），Limits 列是 kubelet 看的（决定 Pod 能不能用这么多内存）。两个维度独立：你可以 Requests=100% 但 Limits=500%（overcommit），调度器只关心 Requests。

五、结论与可复用清单

requests 不是"预留"，是"调度记账 + evict 排序依据"：写小不会让 Pod 拿到更多内存，只会让它在 evict 队列里排更前。
evict 排序 = QoS class（BestEffort → Burstable → Guaranteed）+ delta（used − requests）降序：不是 LRU，不是"按内存用量"。
正确做法：requests 接近真实 used（delta ≈ 0），limits 留 10~20% headroom；轻量服务用 Guaranteed（requests=limits）而非 BestEffort。
kubelet eviction 参数：evictionHard=1Gi、evictionSoft=2Gi、evictionSoftGracePeriod=2m、evictionMinimumReclaim=512Mi 是我们 32G 节点上的稳定组合。
验证方法：用 stress --vm 压测 + kubectl get events | grep Evicted + kubelet 日志里 Selecting victim 行，能精确复现 evict 顺序。
调度空间 vs evict 安全的平衡：requests 拉满会挤压调度空间，不能无脑拉；建议 requests ≈ used × 1.1，limits ≈ used × 1.2。

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