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 Flin

现象 业务 Pod 经常被 kube-reserved 或 system-reserved 驱逐，导致服务中断。

已尝试的排查

1. 检查节点资源分配是否合理，发现 kube-reserved 和 system-reserved 的总和已占节点内存的 15%。
2. 检查 Pod 的 request 和 limit 设置，发现部分 Pod 的 request 设置过低，导致 Kubernetes 无法准确预测资源需求。
3. 检查 cgroup v2 的配置，发现内存压力阈值设置过低，导致系统过早触发驱逐。

期望得到的答案形态

1. 如何精准计算 kube-reserved 和 system-reserved 的值，以避免业务 Pod 被驱逐。
2. 如何设置 Pod 的 request 和 limit，以确保资源分配合理。
3. 如何调整 cgroup v2 的配置，以优化内存管理。

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