K8s节点NotReady却查不到原因？Go编写的Node Health Probe，5步定位硬件/内核/容器运行时异常

第一章：K8s节点NotReady问题的系统性认知

Kubernetes 节点状态为 NotReady 并非单一故障现象，而是集群控制平面与节点组件协同失衡的外在表现。其本质是 kubelet 未能按预期向 API Server 汇报健康心跳，或上报的状态未通过核心就绪检查（如 NodeReady condition 为 False 或 Unknown）。理解该问题需跳出“重启 kubelet 即可”的经验主义，从组件依赖链、资源约束、网络连通性及配置一致性四个维度建立系统性诊断视角。

核心组件健康基线

NotReady 的直接诱因通常源于以下任一组件异常：

kubelet 进程崩溃或未启动（systemctl status kubelet）
kubelet 无法连接 API Server（检查 /var/lib/kubelet/config.yaml 中 server 地址与证书有效性）
容器运行时（如 containerd）不可用（sudo crictl ps -q 应返回容器 ID；若报错 connection refused，则需检查 sudo systemctl status containerd）

网络与证书关键验证

节点需双向通信：

出向：kubelet 必须能访问 https://<apiserver-ip>:6443/healthz（使用 curl -k --cert /var/lib/kubelet/pki/kubelet-client-current.pem --key /var/lib/kubelet/pki/kubelet-client-current.pem https://<master-ip>:6443/healthz 验证客户端证书有效性）
入向：API Server 需能通过节点 IP 访问 kubelet 的 https://<node-ip>:10250/healthz（防火墙需放行 10250 端口，且 --anonymous-auth=false 时需确保 --authorization-mode=Webhook 配置正确）

常见状态诊断命令表

检查项	命令	预期输出
节点条件详情	`kubectl describe node <node-name> \\| grep -A 10 "Conditions:"`	`Type: Ready, Status: False, Reason: KubeletNotReady`
kubelet 日志尾部	`sudo journalctl -u kubelet -n 100 --no-pager \\| grep -E "(Failed\|error\|timeout\|certificate)"`	定位 TLS 握手失败或 etcd 连接超时等线索
节点资源压力	`kubectl top node <node-name>`	CPU/Memory 使用率持续 >90% 可能触发 `MemoryPressure` condition

当 kubectl get nodes 显示 NotReady 时，优先执行：

# 1. 检查 kubelet 自身健康
sudo systemctl is-active kubelet  # 应返回 "active"
# 2. 强制重载 kubelet 配置（仅当修改过 /var/lib/kubelet/config.yaml 后）
sudo systemctl restart kubelet
# 3. 触发一次主动状态上报（绕过默认 10s 间隔）
sudo systemctl kill --signal=SIGUSR1 kubelet

此操作促使 kubelet 立即重试与 API Server 的状态同步，是验证配置修复是否生效的快速手段。

第二章：Node Health Probe核心设计与实现

2.1 Go语言构建轻量级健康探测框架：零依赖与高并发模型

Go 的 net/http 与原生 goroutine 调度天然契合高并发探测场景，无需引入第三方网络库或协程池。

核心探测器设计

func Probe(url string, timeout time.Duration) (bool, error) {
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), timeout)
    defer cancel()
    req, _ := http.NewRequestWithContext(ctx, "HEAD", url, nil)
    req.Header.Set("User-Agent", "health-probe/1.0")
    resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
    if err != nil { return false, err }
    defer resp.Body.Close()
    return resp.StatusCode >= 200 && resp.StatusCode < 400, nil
}

逻辑分析：使用 context.WithTimeout 实现精准超时控制；HEAD 方法减少带宽消耗；User-Agent 标识便于服务端日志区分；状态码范围判定覆盖常见健康响应（2xx/3xx）。

并发调度模型

特性	实现方式	优势
零依赖	仅用标准库 `net/http`, `context`, `sync/atomic`	二进制体积
弹性并发	`semaphore` 控制 goroutine 并发数	防止目标服务雪崩

graph TD
    A[启动探测任务] --> B{是否达并发上限？}
    B -- 否 --> C[启动 goroutine 执行 Probe]
    B -- 是 --> D[等待信号量释放]
    C --> E[更新原子计数器与结果]

2.2 基于Kubernetes Client-Go的Node状态实时同步机制

数据同步机制

采用 SharedInformer 监听 Node 资源事件，避免轮询开销，实现毫秒级状态感知。

核心组件协作

NodeInformer：封装 ListWatch，自动重连与资源版本管理
EventHandler：自定义 OnAdd/OnUpdate/OnDelete 处理逻辑
Indexer：提供内存缓存与索引查询能力

同步流程（Mermaid）

graph TD
    A[APIServer] -->|Watch Stream| B(Client-Go Informer)
    B --> C{Event Type}
    C -->|ADD/UPDATE| D[Update Local Cache]
    C -->|DELETE| E[Evict from Indexer]
    D --> F[Notify Sync Handler]

示例：Node状态监听片段

informer := kubeClient.CoreV1().Nodes().Informer()
informer.AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
    AddFunc: func(obj interface{}) {
        node := obj.(*corev1.Node)
        log.Printf("Node added: %s, Ready=%v", 
            node.Name, 
            getNodeCondition(node, corev1.NodeReady)) // 获取Ready条件状态
    },
})

getNodeCondition 从 node.Status.Conditions 中提取 NodeReady 条件，判断 Status == "True" 且 LastTransitionTime 有效，确保状态新鲜度。

2.3 硬件层异常检测：CPU/内存/磁盘I/O指标采集与阈值判定

硬件层异常检测是可观测性的基石，需实时采集高信噪比的底层指标。

核心指标采集方式

CPU：/proc/stat 中 cpu 行解析 user, system, idle 累计时间戳
内存：/proc/meminfo 提取 MemUsed = MemTotal - MemFree - Buffers - Cached
磁盘 I/O：/proc/diskstats 解析 rd_sectors, wr_sectors, io_ticks 计算 IOPS 与吞吐量

阈值判定策略

采用动态基线+静态熔断双机制：

静态阈值（告警兜底）：CPU > 95% 持续60s、内存使用率 > 90%、磁盘 await > 100ms
动态基线：基于滑动窗口（1h）的3σ离群检测

示例：内存使用率采集脚本

# 从 /proc/meminfo 提取并计算真实已用内存（单位：MB）
awk '/^MemTotal:/ {total=$2} /^MemFree:/ {free=$2} /^Buffers:/ {buffers=$2} /^Cached:/ {cached=$2} \
     END {used = (total - free - buffers - cached)/1024; printf "%.1f\n", used}' /proc/meminfo

逻辑说明：$2 为 KB 单位数值，除以 1024 转 MB；Buffers 和 Cached 属可回收内存，剔除后更准确反映应用压力。

指标	采集源	推荐采样周期	异常敏感度
CPU idle%	`/proc/stat`	5s	⭐⭐⭐⭐
MemUsed	`/proc/meminfo`	10s	⭐⭐⭐
r/s, w/s	`/proc/diskstats`	15s	⭐⭐⭐⭐⭐

2.4 内核层诊断模块：cgroup v2状态、OOM Killer日志解析与sysctl参数校验

cgroup v2 状态实时采集

使用 systemd-cgls 或直接读取 /sys/fs/cgroup/ 下统一层级结构：

# 查看根 cgroup 的内存使用与限制（v2）
cat /sys/fs/cgroup/memory.current   # 当前内存用量（bytes）
cat /sys/fs/cgroup/memory.max       # 内存上限，"max" 表示无限制

逻辑分析：cgroup v2 强制单一层级树，memory.current 是瞬时快照值，需配合 memory.stat 中的 pgpgin/pgpgout 判断内存压力趋势；memory.max 若为 max，表示未设硬限，易触发全局 OOM。

OOM Killer 日志精确定位

内核日志中匹配关键模式：

dmesg -T | grep -A10 -B5 "Killed process"

字段	含义
`anon-rss`	进程独占匿名页大小（KB）
`file-rss`	映射文件页大小（KB）
`swap`	已用 swap 量（KB）

sysctl 参数合规性校验

# 检查 vm.swappiness 是否在合理范围（0–20 推荐生产环境）
sysctl vm.swappiness | awk '{print $3}' | grep -qE '^[0-9]+$' && \
  [ $(sysctl -n vm.swappiness) -le 20 ] || echo "WARN: swappiness > 20"

此脚本验证数值合法性及业务安全阈值，避免因过度 swap 加剧延迟。

2.5 容器运行时深度探活：CRI接口调用、containerd/shim进程树健康检查

Kubernetes 通过 CRI（Container Runtime Interface）与底层运行时解耦，而 containerd 作为主流实现，其健康状态直接影响 Pod 生命周期。

CRI 探活调用链

kubelet 通过 gRPC 调用 RuntimeService.Healthz()，触发 containerd 的 /v1/health 端点，最终验证：

containerd 主进程响应性
cri 插件加载状态
底层 snapshotter 可用性

shim 进程树完整性检查

每个容器对应一个 containerd-shim 进程（如 shim-v2），其存活与父子关系至关重要：

# 查看某 Pod 对应的 shim 进程树（PID 为 containerd 主进程）
pstree -p $(pgrep containerd) | grep -A2 -B2 "shim"

逻辑分析：pstree -p 输出带 PID 的进程树；grep -A2 -B2 捕获 shim 及其子进程（如 runc init）和父节点（containerd）。若 shim 孤立或无子进程，表明容器已僵死但未被回收。

健康指标对比表

指标	正常状态	异常表现
`containerd` 响应	`curl -s http://127.0.0.1:1338/v1/health` 返回 `{"status":"SERVING"}`	HTTP 503 或超时
`shim` 进程存在性	`ps aux \\| grep 'shim.*<container-id>'` 匹配且 PPID=containerd PID	无匹配或 PPID=1（孤儿进程）

自动化探活流程（mermaid）

graph TD
    A[kubelet HealthCheck] --> B[CRI gRPC Healthz]
    B --> C[containerd /v1/health]
    C --> D{shim 进程树遍历}
    D --> E[检查 shim PID 是否 alive]
    D --> F[验证 runc init 是否在 shim 下]
    E --> G[上报 Healthy/Unhealthy]
    F --> G

第三章：Probe部署与可观测性集成

3.1 DaemonSet化部署策略与RBAC最小权限实践

DaemonSet确保每个（或选定）Node上运行且仅运行一个Pod副本，适用于日志采集、监控代理、网络插件等节点级守护进程。

核心设计原则

精准调度：通过nodeSelector或affinity限定目标节点集
滚动更新安全：启用RollingUpdate并配置maxUnavailable: 1防雪崩
权限隔离：绝不使用cluster-admin，按需授予nodes/get、nodes/watch等细粒度权限

最小RBAC示例

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: fluentd-node-reader
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["nodes", "nodes/proxy"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]  # 仅读取节点元数据与指标代理能力
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: fluentd-daemonset-binding
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: fluentd-sa
  namespace: logging
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: fluentd-node-reader
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io

此配置使DaemonSet仅能获取节点基本信息，无法读取Pod或Secret资源，符合最小权限原则。nodes/proxy权限用于访问kubelet指标端点（如/metrics/cadvisor），是监控类组件刚需但常被过度授权的敏感权限。

权限对比表

资源类型	推荐权限	风险说明
`nodes`	`get, list, watch`	必需获取节点状态与标签
`nodes/proxy`	`get`	仅允许代理到kubelet指标端点
`pods`	❌ 禁止	DaemonSet无需感知其他Pod详情

graph TD
    A[DaemonSet创建] --> B[调度器匹配Node标签]
    B --> C{节点满足nodeSelector?}
    C -->|是| D[拉取镜像并启动Pod]
    C -->|否| E[跳过该节点]
    D --> F[ServiceAccount加载RBAC令牌]
    F --> G[API Server校验nodes/get权限]
    G -->|通过| H[成功上报节点指标]
    G -->|拒绝| I[容器启动失败并报403]

3.2 Prometheus指标暴露与Grafana看板定制化配置

指标暴露：Spring Boot Actuator + Micrometer

在 application.yml 中启用 Prometheus 端点：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,metrics,prometheus  # 必须显式包含 prometheus
  endpoint:
    prometheus:
      scrape-interval: 15s  # 与Prometheus抓取周期对齐

此配置使 /actuator/prometheus 返回符合 OpenMetrics 格式的文本指标（如 jvm_memory_used_bytes{area="heap",id="PS Old Gen"} 1.2e+08），供 Prometheus 定期拉取。

Grafana 数据源与看板联动

需在 Grafana 中配置 Prometheus 数据源，并设置以下关键参数：

字段	值	说明
URL	`http://prometheus:9090`	容器内服务名或集群IP
Scrape interval	`15s`	与应用端 `scrape-interval` 一致，避免数据抖动
HTTP Method	`GET`	默认，不可修改

自定义指标看板逻辑

使用 PromQL 构建核心监控面板：

rate(http_server_requests_seconds_count{status=~"5.."}[5m])  
  / rate(http_server_requests_seconds_count[5m])

计算最近5分钟HTTP 5xx错误率，分母为总请求数，实现服务可用性量化。该表达式直接嵌入 Grafana 面板的 Query 编辑器中，支持动态变量（如 $service）注入。

graph TD
  A[应用暴露/metrics] --> B[Prometheus定时抓取]
  B --> C[存储TSDB]
  C --> D[Grafana查询PromQL]
  D --> E[渲染可视化看板]

3.3 日志结构化输出与ELK/Splunk字段映射规范

为保障日志在ELK（Elasticsearch-Logstash-Kibana）与Splunk中可检索、可聚合，需统一日志输出格式并建立标准化字段映射。

核心字段命名约定

必选字段：timestamp（ISO8601）、level（INFO/ERROR等）、service.name、trace.id、span.id
推荐字段：host.ip、process.pid、http.status_code（Web服务）

JSON日志示例（带上下文增强）

{
  "timestamp": "2024-05-20T08:32:15.789Z",
  "level": "ERROR",
  "service.name": "payment-gateway",
  "trace.id": "a1b2c3d4e5f67890",
  "http.method": "POST",
  "http.path": "/v1/charge",
  "http.status_code": 500,
  "error.message": "Timeout connecting to redis"
}

逻辑分析：该结构完全兼容Logstash的json codec及Splunk的INDEXED_EXTRACTIONS = json。timestamp确保时序对齐；service.name与http.*前缀字段符合ECS（Elastic Common Schema）v8+规范，便于跨平台仪表盘复用。

ELK与Splunk字段映射对照表

日志字段	Elasticsearch 字段类型	Splunk `props.conf` 提取方式
`http.status_code`	`integer`	`EXTRACT-http_status = \"http\.status_code\"\:(\d+)`
`trace.id`	`keyword`	`REPORT-trace = trace_id::trace\.id`

数据同步机制

graph TD
    A[应用写入JSON日志] --> B{Log Forwarder<br>Filebeat/Fluent Bit}
    B --> C[Logstash：解析+ enrich + ECS标准化]
    B --> D[Splunk UF：auto-kv + field alias]
    C --> E[Elasticsearch Index]
    D --> F[Splunk Index]

第四章：典型NotReady场景的闭环排查实战

4.1 磁盘Pressure触发NotReady：inode耗尽与overlayfs元数据异常定位

当 Kubernetes 节点因 DiskPressure 进入 NotReady 状态，需优先排查 inode 耗尽与 overlayfs 元数据损坏。

inode 耗尽快速诊断

# 查看各挂载点 inode 使用率（关键！常被忽略）
df -i /var/lib/docker | awk 'NR==2 {print "Used%:", $5}'

该命令提取 /var/lib/docker 的 inode 使用百分比；overlayfs 每个层（layer）均需独立 inode，小文件密集场景极易触达 100%。

overlayfs 元数据一致性检查

# 验证 upper/work 目录结构完整性
ls -l /var/lib/docker/overlay2/*/diff /var/lib/docker/overlay2/*/work 2>/dev/null | head -5

若大量报 No such file or directory，表明 layer 元数据索引与实际目录脱节，常见于异常关机或 rm -rf /var/lib/docker/overlay2/* 误操作。

指标	正常阈值	危险信号
`df -i` 使用率		≥95%
overlay2 层数量	匹配 `docker images`	多出数百个孤立 `l+` 符号链接

graph TD
    A[Node NotReady] --> B{DiskPressure?}
    B -->|Yes| C[check df -i /var/lib/docker]
    C -->|100%| D[find . -xdev -type f | wc -l]
    C -->|OK| E[ls -l overlay2/*/work 2>&1 \| grep 'No such']

4.2 kubelet崩溃后静默卡死：gRPC连接泄漏与healthz端点失效复现与修复

现象复现关键步骤

向 kubelet 发起高频 UpdatePod gRPC 调用（如每秒 50+ 次）
同时强制 kill -9 kubelet 进程并快速重启
观察 /healthz 响应超时（>30s），但进程仍在运行

根因定位：gRPC ClientConn 泄漏

// pkg/kubelet/kuberuntime/kuberuntime_manager.go
conn, _ := grpc.DialContext(ctx, endpoint,
    grpc.WithTransportCredentials(insecure.NewCredentials()),
    grpc.WithBlock(), // ❌ 阻塞模式导致 conn 卡在 connect state
)
// 缺少 defer conn.Close() + 无 context timeout 控制

逻辑分析：WithBlock() 使 DialContext 在网络抖动时无限等待；未绑定带超时的 ctx，且 conn 生命周期未与 Pod manager 绑定，重启后旧连接残留，耗尽 epoll fd。

healthz 失效链路

graph TD
    A[healthz handler] --> B{check runtime service}
    B --> C[gRPC client call to CRI]
    C --> D[stuck on leaked Conn.Read]
    D --> E[HTTP handler timeout]

问题模块	表现	修复动作
gRPC dial	连接阻塞、fd 不释放	改用 `WithTimeout(5s)` + `WithReturnConnectionError()`
healthz 检查逻辑	同步调用无超时兜底	引入 `context.WithTimeout(ctx, 3s)` 包裹 CRI 调用

4.3 内核OOM导致kubelet被kill：dmesg解析+systemd journal关联分析

当节点内存耗尽时，Linux OOM Killer 可能选择 kubelet 进程终止以保全系统——这并非配置错误，而是内核在 vm.panic_on_oom=0 下的默认保底策略。

关键日志定位方法

执行以下命令交叉验证时间线：

# 提取OOM事件时间戳（单位：秒，自启动）
dmesg -T | grep -i "Out of memory" -A 5
# 关联同一时刻的kubelet进程状态
journalctl -u kubelet --since "2024-06-15 14:22:00" --until "2024-06-15 14:22:30" -o short-precise

逻辑分析：dmesg -T 输出带本地时区的时间，需与 journalctl --since 的 ISO 时间对齐；-o short-precise 确保毫秒级精度，避免因日志轮转造成时间偏移。

OOM Killer决策依据（关键字段含义）

字段	说明
`score`	进程OOM得分（越高越可能被杀），基于RSS、swap usage、oom_score_adj加权计算
`task`	被选中的进程名与PID
`pgtables_bytes`	页表内存占用，反映地址空间复杂度

graph TD
    A[内存压力触发] --> B[内核扫描进程]
    B --> C{计算oom_score}
    C --> D[kubelet得分最高？]
    D -->|是| E[发送SIGKILL]
    D -->|否| F[选择其他进程]

4.4 CRI插件未响应：containerd socket超时、runc版本不兼容与fallback机制验证

当 kubelet 报 failed to get container runtime info: rpc error: code = DeadlineExceeded，通常源于 CRI 插件通信链路中断。

常见根因分类

containerd.sock 权限错误或监听异常
runc 版本与 containerd 不匹配（如 containerd v1.7+ 要求 runc ≥ v1.1.12）
fallback 到 docker-shim 已被移除，无法降级兜底

验证 socket 连通性

# 检查 Unix socket 响应延迟（单位：ms）
timeout 2s ctr --address /run/containerd/containerd.sock containers list > /dev/null 2>&1 && echo "OK" || echo "TIMEOUT"

该命令模拟 kubelet 的 CRI 调用路径；timeout 2s 对应 kubelet 默认 --container-runtime-endpoint-timeout=2s，超时即触发 fallback 判定逻辑。

runc 兼容性速查表

containerd 版本	最低 runc 版本	关键变更
v1.6.x	v1.0.3	支持 `--no-new-privs` 安全策略
v1.7.0+	v1.1.12	强制启用 `cgroupv2` 默认挂载

fallback 触发流程（简化）

graph TD
    A[kubelet 发起 CRI ListPods] --> B{containerd.sock 响应 ≤2s?}
    B -->|是| C[正常处理]
    B -->|否| D[标记 runtime 不可用]
    D --> E[尝试 next runtime？]
    E -->|无配置| F[报错并退出]

第五章：从Probe到SRE能力体系的演进

探针数据如何驱动故障根因定位

某金融核心交易系统在凌晨发生支付成功率骤降5.2%的告警。传统监控仅显示“下游HTTP 5xx上升”，而基于eBPF+OpenTelemetry构建的轻量Probe集群，实时采集了服务网格中17个Pod的TCP重传率、TLS握手延迟、gRPC状态码分布三维度指标。通过关联分析发现：92%的503错误集中于特定AZ内3台Envoy实例，其上游mTLS证书校验耗时突增至840ms（基线为12ms）。运维团队12分钟内完成证书轮换，避免了业务中断。该案例表明，Probe不再仅是“可观测性入口”，而是SRE故障响应链路中的第一响应单元。

SLO驱动的变更控制闭环

下表展示了某云原生PaaS平台在引入SLO-Based Release Gate后的变更质量对比：

指标	引入前（Q1）	引入后（Q3）	改进
发布失败率	18.7%	2.3%	↓87.7%
SLO违规持续时间均值	42.6min	5.1min	↓88.0%
回滚触发条件	人工判断	`error_budget_burn_rate > 2.0` 自动熔断

关键实现依赖Probe采集的细粒度延迟分位数（p95/p99）与SLO定义（如“99%请求

工程化复盘机制落地实践

某电商大促期间订单服务出现偶发性库存扣减不一致。SRE团队启用Probe增强型Postmortem流程：

自动抓取故障窗口期所有相关微服务的OpenTracing链路ID；
调用Jaeger API批量导出包含DB事务标记的Span树；
通过自研脚本识别出跨服务Saga事务中缺少补偿动作的分支路径；
将修复方案嵌入GitLab MR模板，强制要求新提交必须包含对应SLO验证测试用例。

flowchart LR
A[Probe采集链路/指标/日志] --> B{SLO Burn Rate计算}
B -->|超阈值| C[自动创建Incident]
C --> D[关联历史Postmortem知识库]
D --> E[生成根因假设清单]
E --> F[执行自动化验证脚本]

能力成熟度模型的实际应用

团队采用四阶SRE能力模型评估现状：

Level 1：被动响应（平均MTTR 47min）
Level 2：SLO看板+基础自动化（MTTR 18min）
Level 3：变更防护+工程化复盘（MTTR 6.2min）
Level 4：预测性容量规划（已上线CPU利用率趋势预测模型，准确率89.3%）

当前正推进Level 4能力建设，重点将Probe采集的容器cgroup内存压力指标与KEDA弹性伸缩策略联动，实现在流量峰值前5分钟预扩容。

第一章：K8s节点NotReady问题的系统性认知

核心组件健康基线

网络与证书关键验证

常见状态诊断命令表

第二章：Node Health Probe核心设计与实现

2.1 Go语言构建轻量级健康探测框架：零依赖与高并发模型

核心探测器设计

并发调度模型

2.2 基于Kubernetes Client-Go的Node状态实时同步机制

数据同步机制

核心组件协作

同步流程（Mermaid）

示例：Node状态监听片段

2.3 硬件层异常检测：CPU/内存/磁盘I/O指标采集与阈值判定

核心指标采集方式

阈值判定策略

示例：内存使用率采集脚本

2.4 内核层诊断模块：cgroup v2状态、OOM Killer日志解析与sysctl参数校验

cgroup v2 状态实时采集

OOM Killer 日志精确定位

sysctl 参数合规性校验

2.5 容器运行时深度探活：CRI接口调用、containerd/shim进程树健康检查

CRI 探活调用链

shim 进程树完整性检查

健康指标对比表

自动化探活流程（mermaid）

第三章：Probe部署与可观测性集成

3.1 DaemonSet化部署策略与RBAC最小权限实践

核心设计原则

最小RBAC示例

权限对比表

3.2 Prometheus指标暴露与Grafana看板定制化配置

指标暴露：Spring Boot Actuator + Micrometer

Grafana 数据源与看板联动

自定义指标看板逻辑

3.3 日志结构化输出与ELK/Splunk字段映射规范

核心字段命名约定

JSON日志示例（带上下文增强）

ELK与Splunk字段映射对照表

数据同步机制

第四章：典型NotReady场景的闭环排查实战

4.1 磁盘Pressure触发NotReady：inode耗尽与overlayfs元数据异常定位

inode 耗尽快速诊断

overlayfs 元数据一致性检查

4.2 kubelet崩溃后静默卡死：gRPC连接泄漏与healthz端点失效复现与修复

现象复现关键步骤

根因定位：gRPC ClientConn 泄漏

healthz 失效链路

4.3 内核OOM导致kubelet被kill：dmesg解析+systemd journal关联分析

关键日志定位方法

OOM Killer决策依据（关键字段含义）

4.4 CRI插件未响应：containerd socket超时、runc版本不兼容与fallback机制验证

常见根因分类

验证 socket 连通性

runc 兼容性速查表

fallback 触发流程（简化）

第五章：从Probe到SRE能力体系的演进

探针数据如何驱动故障根因定位

SLO驱动的变更控制闭环

工程化复盘机制落地实践

能力成熟度模型的实际应用

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