使用Kubernetes集群部署云服务器：节点调度与负载均衡FAQ

在Kubernetes集群中部署云服务器时，节点调度与负载均衡是保障服务稳定运行的关键环节。从Pod卡在待调度状态，到服务流量分配不均，这些问题新手常遇到却不易解决。本文结合快递站点、商场引导等生活化类比，拆解常见问题的诊断思路与解决方法。

节点调度问题：Pod为何"卡单"或"扎堆"

现象1：Pod无法调度到节点（像快递包裹滞留仓库）

Pod（Kubernetes中最小的可部署单元，包含一个或多个容器）长时间处于Pending状态，就像快递包裹堆在仓库无法分配站点。背后可能有多重原因：
- 资源不足：通过`kubectl describe node <节点名称>`命令查看节点资源，若CPU、内存使用率接近100%，相当于快递站点已无空间接收新包裹。
- Taints/Tolerations冲突：Taints是节点的"排斥标记"（如标记为"仅允许高优先级任务"），Tolerations是Pod的"适应能力"。若Pod未设置对应Tolerations，就会被节点拒绝。

解决方法：资源不足时可扩容节点或降低Pod资源请求（调整spec.resources.requests）；Taints问题需检查节点`kubectl get node --show-labels`和Pod的tolerations字段，确保匹配业务需求。

现象2：Pod集中调度到少数节点（像快递全挤在1-2个站点）

本该分散的Pod全挤在几个节点，导致部分节点过载、部分闲置。常见诱因是调度策略配置偏差：
- 节点选择器（Node Selector）限制过死：通过标签强制Pod只能调度到特定节点（如label="disk-ssd"），若符合条件的节点少，就会集中。
- 亲和/反亲和策略（Affinity/Anti-Affinity）失效：反亲和策略本应让同应用Pod分散（如"避免同一应用的Pod在同一节点"），若规则写错（如标签匹配错误），就会失效。

解决方法：简化Node Selector标签限制，或结合使用软亲和策略（preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution）；检查反亲和规则的labelSelector是否与Pod实际标签一致。

负载均衡问题：流量分配为何"冷热不均"

现象1：服务负载不均衡（像商场店铺有的排队有的冷清）

前端流量打到后端Pod时，部分Pod压力过大（CPU飙高），部分却空闲。可能是负载均衡器（负责分配流量的组件，如Service的ClusterIP或Ingress）策略不合理：
- 轮询策略（Round Robin）未考虑Pod性能差异：若部分Pod所在节点配置低（如2核4G vs 4核8G），轮询会导致低配Pod过载。
- 会话保持（Session Affinity）配置不当：强制将同一用户流量固定到某个Pod，若该Pod故障或性能差，会持续影响体验。

解决方法：切换为加权轮询（根据Pod资源配置分配权重）或最小连接数策略（优先分配到当前连接少的Pod）；若需会话保持，设置合理的超时时间（如300秒）避免长期绑定问题Pod。

现象2：负载均衡器无法正常工作（像商场引导员"罢工"）

访问服务时出现502错误或超时，可能是负载均衡器自身故障：
- 配置文件错误：如Ingress规则的path匹配写错（将"/api"写成"/ap"），导致流量无法正确转发。
- 网络不通：负载均衡器与后端Pod的安全组未放行对应端口（如8080），或节点路由表错误。
- 组件故障：如kube-proxy进程崩溃（查看`systemctl status kube-proxy`），导致Service无法生成iptables规则。

解决方法：用`kubectl describe ingress`检查配置是否正确；通过`telnet <端口>`测试网络连通性；重启或重建故障组件（如`kubectl delete pod -n kube-system `自动重建）。

掌握这些常见问题的排查方法，能帮你更从容地应对Kubernetes集群部署云服务器时的调度与负载均衡挑战。从调整资源配置到优化策略规则，每一步操作都在为云服务器的稳定运行打基础。