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背景 我们管理一个 Kubernetes 集群，节点上配置了 kube-reserved 和 system-reserved 以确保系统资源的预留。然而，在高负载场景下，业务 Pod 仍会因资源不足被驱逐，且 Horizontal Pod
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根因分析 1. kube-reserved 与 HPA 的指标脱节 - 指标延迟：HPA 依赖的 CPU 使用率指标存在 1-2 分钟延迟，无法实时反映突发流量 - 预留计算公式缺陷：kube-reserved 预留 = "max(系统开销
背景 我们管理一个 Kubernetes 集群，节点上配置了 kube-reserved 和 system-reserved 以确保系统资源的预留。然而，在高负载场景下，业务 Pod 仍会因资源不足被驱逐，且 Horizontal Pod
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背景 我们管理一个 Kubernetes 集群，节点上配置了 kube-reserved 和 system-reserved 以确保系统资源的预留。然而，在某些情况下，业务 Pod 会被驱逐，怀疑是由于 kube-reserved 和 sy
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背景 我们管理一个 Kubernetes 集群，节点上配置了 kube-reserved 和 system-reserved 以确保系统资源的预留。然而，在某些情况下，业务 Pod 会被驱逐，怀疑是由于 kube-reserved 和 sy
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背景 做指标体系这几年，我发现一个很反直觉的现象：大家花大量精力在"采集什么指标"和"看板怎么画"上，但对最基础也最容易被低估的一步——阈值到底怎么定——讨论得远远不够。 我见过三种典型翻车： 1. 某支付网关 P99 延迟告警写死 200
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