遇到节点磁盘压力过大，最稳妥的方式是通过 Kubelet 配置文件调整驱逐阈值，而不是依赖临时清理文件，这适合集群磁盘规划与实际业务用量不匹配的场景。

命令速用版

先确认节点当前的磁盘压力状态和驱逐配置位置，不同安装方式路径不同。

# 查看节点状态，确认是否有 DiskPressure 条件
kubectl describe node <node-name> | grep -A 5 Conditions

# 查看 Kubelet 启动参数或配置文件路径（常见于 /var/lib/kubelet/config.yaml）
ps -ef | grep kubelet

# 重启 Kubelet 使配置生效（修改配置后执行）
systemctl daemon-reload && systemctl restart kubelet

为什么会这样

Kubelet 会持续监控节点的资源使用情况，当磁盘可用空间低于设定的阈值时，为了保障节点不彻底宕机，它会主动驱逐部分 Pod 来释放空间。默认阈值是通用的，但如果你的节点磁盘较小或业务日志量大，默认值可能过于敏感，导致正常业务被误杀。调整阈值本质是在“节点稳定性”和“业务连续性”之间寻找平衡，调得太高可能导致节点磁盘写满后无法操作，调得太低则业务容易波动。

分步处理

1. 确认当前配置方式：现代集群通常使用 KubeletConfiguration 配置文件，旧版本可能使用启动旗帜。优先查找 /var/lib/kubelet/config.yaml，如果没有则检查 /etc/kubernetes/kubelet.conf 或 systemd 启动参数。

2. 备份配置：在修改前务必备份原文件，例如 cp config.yaml config.yaml.bak，以便出错时快速恢复。

3. 修改驱逐阈值：在配置文件中找到 evictionHard 或 evictionSoft 字段。常见信号包括 nodefs.available（节点文件系统可用空间）和 imagefs.available（镜像文件系统可用空间）。根据实际磁盘容量调整百分比或绝对值，例如将可用空间阈值从默认值适当放宽。

4. 应用配置：如果是 kubeadm 管理的集群，可能需要通过 kubeadm init phase upload-config 或修改 ConfigMap 来持久化，直接改文件可能在升级后被覆盖。修改完成后重启 Kubelet 服务。

5. 回滚提醒：如果修改后节点出现异常，立即还原备份文件并重启 Kubelet。

怎么验证是否生效

修改完成后，不要只看服务状态，要确认 Kubelet 是否加载了新配置。

# 查看 Kubelet 日志，搜索 eviction 相关关键词，确认没有报错
journalctl -u kubelet -f | grep -i eviction

# 再次查看节点条件，DiskPressure 应变为 False
kubectl describe node <node-name> | grep DiskPressure

# 观察一段时间，确认没有发生非预期的 Pod 驱逐
kubectl get events `--field-selector` reason=Evicted `--sort-by`='.lastTimestamp'

如果节点状态恢复且日志中没有频繁的驱逐记录，说明配置已生效且阈值合理。

常见坑

1. 区分 NodeFS 和 ImageFS：有些集群将镜像和数据分开存储，只调整 nodefs 而忽略 imagefs 可能导致镜像清理触发驱逐。

2. kubeadm 管理覆盖：使用 kubeadm 部署的集群，直接修改 /var/lib/kubelet/config.yaml 可能在集群升级或被管控平台同步时还原，建议通过修改 KubeletConfiguration 对象来管理。

3. 阈值过高风险：不要为了不让 Pod 被驱逐而将阈值设得过高，如果磁盘真的写满，Kubelet 自身可能无法写入日志或状态，导致节点失联。

4. 忽略 Inode 耗尽：磁盘空间够用但 Inode 耗尽也会触发磁盘压力，检查配置时同时关注 nodefs.inodesFree。

参考来源

• Kubernetes Official Documentation, "Node Pressure Eviction", https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling-eviction/node-pressure-eviction/
• Kubernetes Official Documentation, "Reserve Compute Resources", https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/reserve-compute-resources/