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，该任务运行在专用节点上，但偶尔会因 kube-reserved/system-reserved 触发驱逐。

现象

• Flink 任务 Pod 被驱逐，导致任务中断，需要重新调度。
• 驱逐发生在节点资源使用率接近 100% 的时候。
• 驱逐事件多发生在业务高峰期，与资源争抢有关。

已尝试的排查与结果

• 检查节点资源分配：确认 kube-reserved 和 system-reserved 的资源预留合理。
• 调整 Pod 的 request 和 limit：尝试增加 request 以避免资源争抢。
• 监控资源使用情况：发现 Flink 任务在高峰时段消耗大量内存，但未触发驱逐。

期望得到的答案形态

• 如何计算业务 Pod 的 request 和 limit，以避免触发 kube-reserved/system-reserved 驱逐？
• 有哪些工具或方法可以监控资源使用情况，以便及时调整 Pod 的资源分配？
• 在资源紧张的情况下，如何优化调度策略以减少驱逐事件？