K8s集群中微服务部署优化踩坑记录
最近在K8s集群中部署.NET Core微服务时遇到了几个典型的坑，分享一下实际优化经验。
问题一：Pod启动超时导致部署失败
最初配置的liveness探针过于严格：
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 80
initialDelaySeconds: 5
periodSeconds: 10
结果发现服务启动后Pod频繁重启，原因是应用需要20秒才能完全初始化。解决方法是调整初始延迟：
livenessProbe:
httpGet:
path: /health
port: 80
initialDelaySeconds: 30
periodSeconds: 15
问题二：资源限制导致服务雪崩
默认资源配置过于保守，生产环境频繁出现OOM Killed：
resources:
limits:
cpu: 500m
memory: 512Mi
requests:
cpu: 200m
memory: 256Mi
建议通过监控数据调整，使用以下配置：
resources:
limits:
cpu: 1000m
memory: 1Gi
requests:
cpu: 500m
memory: 512Mi
问题三：服务间调用超时配置不当
微服务间通过HttpClient调用，未设置合理的超时时间：
// 错误写法
var client = new HttpClient();
var response = await client.GetAsync("http://user-service/api/users/1");
正确的做法是配置超时和重试机制：
builder.Services.AddHttpClient("UserService", client =>
{
client.Timeout = TimeSpan.FromSeconds(30);
})
.AddPolicyHandler(GetRetryPolicy());
private static IAsyncPolicy<HttpResponseMessage> GetRetryPolicy()
{
return HttpPolicyExtensions
.HandleTransientHttpError()
.Or<TimeoutRejectedException>()
.WaitAndRetryAsync(3, retryAttempt => TimeSpan.FromSeconds(Math.Pow(2, retryAttempt)));
}
优化建议
- 部署前进行压力测试，确定合理资源配置
- 使用Helm Chart管理部署配置
- 建立完善的监控告警体系
- 定期审查和优化服务依赖关系
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