一、组件异常现象与诊断流程

在Kubernetes集群运维过程中，管理员常遇到控制平面组件状态异常问题。典型表现为通过kubectl get componentstatus命令查看时，kube-scheduler和kube-controller-manager显示为”Unhealthy”状态，伴随日志中出现”leader election lost”或”context deadline exceeded”等错误。

1.1 基础诊断步骤

1. 日志分析：使用journalctl -u kube-scheduler -f和kubectl logs -n kube-system kube-controller-manager-<node-name>查看实时日志
2. 证书有效性检查：确认/etc/kubernetes/pki/目录下证书未过期（默认有效期1年）
3. API Server连通性测试：通过curl -k https://<api-server-ip>:6443/healthz验证基础通信
4. 资源配额检查：使用kubectl describe node确认节点资源未耗尽

1.2 常见故障场景

• 证书过期：集群部署超过1年后未更新证书
• 资源竞争：低配节点（2vCPU/4GB内存）同时运行多个控制平面组件
• 网络策略：防火墙误拦截10250（kubelet）、10257（kube-scheduler metrics）等端口
• 配置错误：/etc/kubernetes/manifests/目录下静态Pod配置文件参数错误

二、kube-scheduler工作原理与优化

作为集群核心调度器，kube-scheduler通过预选（Predicate）和优选（Priority）两阶段算法实现Pod分配决策。理解其工作机制对故障修复和性能优化至关重要。

2.1 调度流程详解

1. 调度周期：每个Pod独立触发完整调度流程
2. 预选阶段：过滤不符合条件的节点（如资源不足、污点排斥）
3. 优选阶段：对候选节点进行评分（如资源利用率、节点亲和性）
4. 绑定阶段：将Pod分配到得分最高节点

2.2 调度策略配置

通过SchedulerProfile实现多调度策略配置（1.19+版本支持）：

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta2
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
  - schedulerName: default-scheduler
    plugins:
      preFilter:
        enabled:
          - name: NodeResourcesFit
      score:
        enabled:
          - name: ImageLocality
            weight: 2

2.3 性能优化实践

• 并行调度：设置--feature-gates=ParallelNodeResourcesFit=true提升大规模集群调度速度
• 缓存优化：调整--percentage-of-nodes-to-score参数（默认5%）平衡响应时间与调度质量
• 指标监控：通过/metrics端点监控调度延迟（scheduler_e2e_scheduling_latency_seconds）

三、kube-controller-manager核心机制

该组件包含15+个内置控制器，负责集群状态同步与资源管理。常见异常涉及ReplicationController、EndpointController、NamespaceController等子模块。

3.1 关键控制器解析

控制器类型	功能描述	异常影响
ReplicationController	维护Pod副本数	副本数量与期望值不一致
EndpointController	更新Service的Endpoints对象	服务发现失败
GarbageCollector	垃圾回收孤儿资源	资源泄漏导致集群不稳定

3.2 高可用部署方案

1. 多实例部署：在控制平面节点部署多个实例（通过静态Pod实现）
2. Leader选举：基于etcd实现分布式锁机制
3. 健康检查：配置--leader-elect-lease-duration=15s等参数优化选举超时

3.3 故障恢复流程

1. 证书轮换：使用kubeadm certs renew all命令更新过期证书
2. 静态Pod重建：删除/etc/kubernetes/manifests/下对应yaml文件后自动重建
3. 控制器重置：通过--controllers参数重启特定控制器（如--controllers=*,-bootstrapsigner）

四、综合故障案例解析

4.1 场景描述

某生产集群（3控制平面节点+5工作节点）出现以下症状：

• 25%的Pod处于Pending状态
• kubectl get cs显示scheduler为Unhealthy
• scheduler日志反复出现”leader election lost”错误

4.2 诊断过程

1. 资源检查：发现控制平面节点内存使用率达92%
2. 日志分析：确认scheduler因OOM被系统终止
3. 配置审查：发现未配置资源限制导致进程抢占

4.3 解决方案

1. 资源配额调整：在scheduler静态Pod配置中添加：

   resources:
   requests:
    cpu: "500m"
    memory: "512Mi"
   limits:
    cpu: "1000m"
    memory: "1Gi"

2. 调度策略优化：禁用非关键调度插件
3. 监控增强：部署Prometheus监控scheduler指标

五、最佳实践总结

1. 控制平面隔离：建议使用专用节点部署控制平面组件
2. 证书管理自动化：配置证书自动轮换机制
3. 调度策略定制：根据工作负载特性调整预选/优选算法
4. 多维度监控：建立包含组件健康度、调度延迟、资源利用率的监控体系
5. 混沌工程实践：定期模拟节点故障验证高可用性

通过系统掌握组件工作原理、建立标准化诊断流程、实施针对性优化措施，可显著提升Kubernetes集群的稳定性和调度效率。实际运维中应结合集群规模、工作负载特性等因素灵活调整配置参数，持续优化控制平面性能。