K8s 节点 kube-reserved/system-reserved 驱逐业务 Pod：如何精准计算不触发驱逐？

背景 我在一个 12 节点（16C64G，K8s 1.28.9，containerd 1.7.13，cgroup v2，内核 5.15.0-112，Calico 路由模式）的生产集群里混跑 Java 17 微服务（约 18 个 Pod，request 合计 ~28G，limit 合计 ~40G）和一个 Flink 任务。

现象 最近频繁出现节点 kube-reserved/system-reserved 驱逐业务 Pod 的问题，导致服务不稳定。

已尝试的排查与结果

• 检查了节点的资源使用情况，发现内存和 CPU 使用率正常。
• 查看了 kube-reserved 和 system-reserved 的配置，发现设置为 5%。
• 尝试调整 kube-reserved 和 system-reserved 的值，但问题依旧存在。

期望得到的答案形态

• 如何精准计算 kube-reserved 和 system-reserved 的值，以避免驱逐业务 Pod？
• 有哪些常见错误配置或排查点？
• 是否有最佳实践或工具推荐？