Kubernetes集群部署与架构设计
构建生产级Kubernetes集群需要考虑多个关键因素。高可用架构是首要考虑点，建议采用多Master节点部署模式，使用etcd集群保证数据一致性。网络方案选择直接影响集群性能，Calico、Flannel和Cilium是当前主流CNI插件，各有适用场景。存储方案需要根据工作负载特点配置，对于有状态服务应使用持久卷(PV)和持久卷声明(PVC)。
部署工具选择与比较
kubeadm是最常用的部署工具，适合大多数场景且易于维护。对于需要高度定制化的环境，kops和Kubespray提供了更多配置选项。云服务商提供的托管服务(EKS、AKS、GKE)可以大幅降低管理复杂度，但可能限制某些自定义功能。无论选择哪种方式，都应建立完善的证书管理和RBAC权限体系，这是集群安全的基础。
日常运维管理实践
有效的Kubernetes运维需要建立标准化的操作流程。配置管理应尽可能采用声明式方式，使用YAML文件或Helm Chart进行版本控制。资源配额管理防止单个命名空间占用过多集群资源，LimitRange可确保容器设置合理的资源请求和限制。定期执行集群升级是重要维护任务，需要制定滚动更新策略并充分测试兼容性。
监控与日志收集方案
Prometheus+Grafana组合是监控Kubernetes的黄金标准，可采集丰富的指标数据并实现可视化告警。对于日志管理，EFK(Elasticsearch+Fluentd+Kibana)栈或Loki+Promtail+Grafana方案都能有效处理容器日志。需要特别关注控制平面组件(API Server、Controller Manager等)的监控，它们的状态直接影响集群稳定性。
性能优化与成本控制
Kubernetes集群性能优化是多方面的系统工程。节点资源分配应遵循"黄金比例"，通常建议CPU:内存比例为1:2或1:4。调度器优化包括合理设置节点亲和性/反亲和性规则，使用Pod拓扑分布约束提高容错能力。对于大规模集群，可以考虑启用Pod优先级和抢占功能，确保关键业务优先获得资源。
自动伸缩策略实施
Horizontal Pod Autoscaler(HPA)根据CPU/内存或自定义指标自动调整Pod副本数。Cluster Autoscaler(CA)可在节点资源不足时自动扩容节点池。两者配合使用可实现真正的弹性伸缩。对于突发流量场景，可考虑使用KEDA(Kubernetes Event-driven Autoscaling)实现基于事件的弹性伸缩，提高资源利用率。
检查kubectl top node/pod查看资源使用情况，通过kubectl describe node分析节点状态。API Server的延迟问题可通过审计日志和指标数据定位。网络性能问题通常需要使用网络诊断工具如ping、traceroute或专门的CNI插件诊断工具。
使用kubectl describe pod查看事件记录，kubectl logs获取容器日志。常见原因包括：资源限制过小导致OOMKilled、健康检查配置不当、应用程序崩溃或节点资源不足。应检查资源请求/限制设置，调整存活探针参数，并确保应用程序正确处理信号量。
遵循官方支持的版本升级路径(通常只支持跳过一个次要版本)。先在测试环境验证，备份关键组件(特别是etcd数据)。采用滚动更新策略，先升级Master节点再升级Worker节点。监控各组件健康状况，准备好回滚方案。特别注意API版本变更可能导致的兼容性问题。
Kubernetes运维是一个持续学习和优化的过程。随着云原生技术的快速发展，运维人员需要不断更新知识体系，掌握最新工具和最佳实践。通过建立完善的监控体系、自动化运维流程和灾难恢复机制，可以显著提升Kubernetes集群的稳定性和运维效率。记住，良好的运维不是追求零故障，而是建立快速发现和恢复的能力，确保业务连续性。