为什么90%的企业Kubernetes集群都没跑满？真相在这里
为什么90%的企业Kubernetes集群都没跑满？真相在这里
0. 写在前面：为什么你需要“神器”而非“常用命令
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老杨看过不少报告，发现Kubernetes集群资源用得少是个常见问题。Cast AI的2025报告说，平均CPU利用率只有10%，内存23%。 这比理想的60%-80%低多了。他们的数据来自数千个集群。Fairwinds的2024基准报告也指出，37%组织有一半以上工作负载需要调整资源大小来省钱。 这些事实说明，大多数集群确实没跑满。为什么？下面我一步步说。
第一部分：什么叫“没跑满”
集群没跑满意思是资源闲着。CPU用率低到10%，内存23%。 比如一家电商公司，双11时流量大，平时集群就空转。报告说这是因为过度预留资源和碎片化。碎片化就像停车场，车位小块空着但停不进大车。
而且，你可以自己查。装Prometheus和Grafana看利用率。
先在master节点输入：
$ kubectl apply -f https://github.com/prometheus-operator/prometheus-operator/raw/main/bundle.yaml系统显示：
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/alertmanagers.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/prometheuses.monitoring.coreos.com created
... (更多资源创建信息)然后装Grafana Dashboard（ID: 6417）：
$ helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts
$ helm install grafana grafana/grafana输出：
NAME: grafana
LAST DEPLOYED: Thu Aug 28 10:00:00 2025
NAMESPACE: default
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None进Grafana看图，CPU曲线低，闲置70%。这样你看到自家数据。
第二部分：资源请求和限制没调好
请求是Pod最小需求，限制是上限。调不对就浪费。Cast AI说这是因为公司初期优化不够，复杂管理导致。
比如一个Spring Boot的订单服务，请求设0.5 CPU，但JVM内存涨。用Vertical Pod Autoscaler (VPA)自动调。
YAML例子：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: order-service
spec:
containers:
- name: app
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/myrepo/order-app:latest
resources:
requests:
memory: "512Mi"
cpu: "500m"
limits:
memory: "1Gi"
cpu: "1"输入：
$ kubectl apply -f order-pod.yaml输出：
pod/order-service created如果低，装VPA：
$ kubectl apply -f https://github.com/kubernetes/autoscaler/raw/master/vertical-pod-autoscaler/deploy/vpa-deployment.yaml输出：
deployment.apps/vpa-admission-controller created
deployment.apps/vpa-recommender created
deployment.apps/vpa-updater createdVPA建议调到300m CPU。利用率升20%。像字节跳动那样用，省资源。
第三部分：调度没安排匀
调度器没用好，Pod挤少数节点。Dynatrace报告说，云集群节点小，需平衡。 比如阿里云主，腾讯云备，高负载只在一边。
用节点亲和性。标签“zone: east”。
YAML：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: web-app
spec:
replicas: 3
template:
spec:
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: zone
operator: In
values:
- east输入：
$ kubectl apply -f web-deployment.yaml输出：
deployment.apps/web-app created查：
$ kubectl get pods -o wide输出：
NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE
web-app-5d7b9c9b4-2q3w4 1/1 Running 0 1m 10.244.1.2 node-east-1
web-app-5d7b9c9b4-7p8k9 1/1 Running 0 1m 10.244.1.3 node-east-2
... (均匀分布)利用率从25%到65%。像开车，分流避免堵。
第四部分：应用设计有问题
应用没水平扩展，资源白耗。Fairwinds说65%组织缺探针，影响可靠性。 比如金融MySQL连接多，闲时占内存。
用Horizontal Pod Autoscaler (HPA)。Nginx例子：
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: nginx-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: nginx-deployment
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 50输入：
$ kubectl apply -f nginx-hpa.yaml输出：
horizontalpodautoscaler.autoscaling/nginx-hpa created模拟负载用ab：
$ ab -n 10000 -c 100 http://your-service/Pod从2到5，利用率稳50%。这样帮你应对流量峰。
第五部分：监控没跟上
没监控就不知问题。Cast AI说缺DevOps工程师导致效率降。 用ELK或阿里云SLS。
装EFK：
$ helm repo add fluent https://fluent.github.io/helm-charts
$ helm install fluent-bit fluent/fluent-bit输出：
NAME: fluent-bit
LAST DEPLOYED: Thu Aug 28 11:00:00 2025
...日志显示夜间任务浪费，优化省30%。像查账，找出漏钱处。
老杨时间
这里老杨先声明一下,日常生活中大家都叫老杨波哥,跟辈分没关系,主要是岁数大了.就一个代称而已. 老杨的00后小同事老杨喊都是带哥的.张哥,李哥的. 但是这个称呼呀,在线下参加一些活动时.金主爸爸也这么叫就显的不太合适. 比如上次某集团策划总监,公司开大会来一句:“今个咱高兴!有请IT运维技术圈的波哥讲两句“ 这个氛围配这个称呼在互联网这行来讲就有点对不齐! 每次遇到这个情况老杨就想这么接话: “遇到各位是缘分,承蒙厚爱,啥也别说了,都在酒里了.老杨干了,你们随意!” 所以以后咱们改叫老杨,即市井又低调.还挺亲切,老杨觉得挺好.
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老杨AI的号: 98dev
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