K8s: 将一个节点移出集群和相关注意事项
前置步骤
在Kubernetes集群中,要移出一个节点,你需要执行以下步骤:
1 )将节点标记为不可调度
- 首先,你需要将目标节点标记为不可调度,以确保Kubernetes不会在该节点上调度新的Pod
- 这可以通过执行以下命令实现:$
kubectl cordon <node-name>- 其中 是你想要移出的节点的名称
- 这个命令会将节点设置为不可调度状态
- 这样Kubernetes就不会在这个节点上安排新的Pod了
2 ) 驱逐节点上的Pod
- 在标记节点为不可调度之后,你需要将节点上的所有Pod驱逐到其他可用的节点上
- 这可以通过执行以下命令完成
- $
kubectl drain <node-name> --delete-local-data --force --ignore-daemonsets- 这个命令会触发Pod的正常终止过程,并将它们迁移到其他可用的节点上
- 注意
--delete-local-data标志表示允许删除节点上由Pod使用的本地数据--force标志表示强制驱逐Pod--ignore-daemonsets标志表示忽略DaemonSets管理的Pod
3 ) 从集群中移除节点
- 一旦节点上的所有Pod都被成功驱逐到其他节点,你就可以从集群中移除该节点了
- 这通常涉及到从集群的配置中删除节点的信息,具体的操作取决于你使用的Kubernetes部署方式(如kubeadm、Minikube、Kops等)
- 在某些情况下,这可能涉及到在云平台上删除支持该节点的虚拟机
4 ) 验证节点移除
-
最后,你应该验证节点是否已经从集群中成功移除
-
可以通过执行以下命令来检查集群中的节点列表:$
kubectl get nodes- 如果移出的节点不再出现在列表中,那么说明节点已成功从集群中移除
-
请注意,在执行这些操作之前,确保已经备份了所有重要的数据和配置,以防万一出现意外情况
-
此外,如果你在生产环境中操作,请务必先在测试环境中验证所有步骤,以确保操作的正确性和安全性
后续处理
-
执行后,发现那个节点的 STATUS 是:
NotReady,SchedulingDisabled -
如果在执行 kubectl cordon 和 kubectl drain 命令后,节点的状态变为 NotReady,SchedulingDisabled
-
这通常意味着节点已经被标记为不可调度(SchedulingDisabled)
-
但尚未成功将所有Pod驱逐到其他节点或节点本身存在某些问题导致它无法进入Ready状态
-
以下是你可以尝试的几个步骤来解决这个问题:
1 ) 检查Pod驱逐状态
- 使用 $
kubectl get pods --all-namespaces -o wide命令查看所有Pod的状态和它们所在的节点 - 确保所有原本在该节点上的Pod都已经被成功驱逐到其他节点。
2 ) 检查节点事件
- 使用 $
kubectl describe node <node-name>命令来查看节点的详细信息 - 特别是 Events 部分,看看是否有关于该节点为何变成 NotReady 的信息。
3 ) 检查节点日志
- 如果可能的话,登录到该节点上,检查kubelet和其他相关组件的日志,了解为什么节点不能进入Ready状态
- 在节点上运行如 $
journalctl -u kubelet的命令可以查看 kubelet 的日志
4 ) 检查网络问题
- 确保节点与Kubernetes集群的其他部分(如API服务器)之间的网络连接是正常的
- 网络问题可能是导致节点无法就绪的常见原因。
5 ) 检查资源使用情况
- 使用 $
kubectl top nodes和kubectl top pods --all-namespaces命令来检查节点的资源使用情况 - 包括CPU、内存和磁盘空间。确保节点没有资源耗尽的情况。
6 ) 尝试重启kubelet
- 有时候,简单地重启kubelet服务可以让节点恢复到正常状态
- 使用适用于你系统的相应命令来重启kubelet(如 $
systemctl restart kubelet)
7 ) 检查节点硬件和配置:
- 如果上述步骤都没有解决问题,可能需要检查节点的硬件状态
- 如磁盘、内存、CPU等配置,以确定是否存在硬件故障或配置错误
8 ) 手动移除节点
- 如果节点确实无法恢复,并且你确定要从集群中移除它
- 你可以使用 $
kubectl delete node <node-name>命令来手动从集群中移除节点 - 但是,请注意,这不会从云提供商处删除实际的虚拟机实例;你需要手动完成这一步骤(如果适用)
特别注意
- 在进行任何操作之前,请确保你已经备份了所有重要的数据和配置,以防万一出现数据丢失或配置错误
- 此外,如果你在生产环境中操作,请务必先在测试环境中验证所有步骤
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