猫头虎分享云原生疑难杂Bug：PodUnschedulable: 0/1 nodes are available: 1 Insufficient CPU 解决方案

最新推荐文章于 2025-05-08 18:21:39 发布

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分类专栏：已解决Bug专栏文章标签：云原生 bug 微服务 golang linux kafka eclipse

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🐯猫头虎分享云原生疑难杂Bug：PodUnschedulable: 0/1 nodes are available: 1 Insufficient CPU 解决方案

今天猫头虎带您探讨一个云原生开发中常见但又让人头疼的问题： Pod 无法调度，报错 PodUnschedulable: 0/1 nodes are available: 1 Insufficient CPU。这是许多粉丝在 Kubernetes 实际部署中遇到的问题，今天我将为大家带来详细的排查和解决步骤！🎯

🌟 摘要

关键词：Kubernetes Pod 调度问题、Insufficient CPU、云原生部署 Bug 解决方案
在 Kubernetes 中，PodUnschedulable 是一个非常常见的调度问题，尤其是在资源紧张或节点配置不当时。本文将通过详尽的技术分析，结合实战案例，帮助大家解决这一 Bug！同时，本文将探讨未来如何通过合理的资源管理和扩展避免此类问题。🚀

猫头虎是谁？

大家好，我是猫头虎，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为猫哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都具备丰富经验。

我的博客内容涵盖广泛，主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用方法、前沿科技资讯、产品评测、产品使用体验，以及产品优缺点分析、横向对比、技术沙龙参会体验等。我的分享聚焦于云服务产品评测、AI产品对比、开发板性能测试和技术报告。

目前，我活跃在优快云、51CTO、腾讯云、阿里云开发者社区、知乎、微信公众号、视频号、抖音、B站、小红书等平台，全网粉丝已超过30万。我所有平台的IP名称统一为猫头虎或猫头虎技术团队。

我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

作者名片 ✍️

博主：猫头虎
全网搜索关键词：猫头虎
作者微信号：Libin9iOak
作者公众号：猫头虎技术团队
更新日期：2024年10月10日
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文章目录

**🐯猫头虎分享云原生疑难杂Bug**：PodUnschedulable: 0/1 nodes are available: 1 Insufficient CPU 解决方案

🧐 问题背景：为什么会出现 Pod 无法调度？

粉丝提问

“猫哥，我在部署 Kubernetes 集群时，Pod 一直无法调度，总是提示 Insufficient CPU，这到底是什么原因？该如何解决？😭”

问题描述

当 Kubernetes 集群中某个节点的可用资源不足以满足 Pod 的调度请求时，Kubernetes 调度器会返回类似以下错误：

status:
  conditions:
  - type: PodScheduled
    status: "False"
    reason: Unschedulable
    message: "0/1 nodes are available: 1 Insufficient CPU."

🔍 问题原因分析

节点资源不足
节点上可用的 CPU 或内存资源无法满足 Pod 请求的资源需求。
资源请求与限制设置不当
如果 Pod 的 requests 或 limits 过高，调度器会认为当前节点资源不足。
调度约束问题
如 nodeSelector 或 taints/tolerations 导致 Pod 只能调度到特定节点，但这些节点的资源不足。
集群资源分配不均
部分节点资源利用率过高，而其他节点空闲，调度器无法有效分配。

💡 解决方案：逐步排查与解决

1️⃣ 检查节点资源状况

首先，确认集群节点的资源分布情况：

kubectl get nodes -o wide
kubectl describe node <node-name>

关注以下字段：

Allocated resources：显示当前节点已分配的 CPU/内存。
Conditions：检查节点是否有异常状态。

2️⃣ 确认 Pod 的资源配置

查看 Pod 的 requests 和 limits 是否合理：

kubectl describe pod <pod-name>

示例配置：

resources:
  requests:
    cpu: "500m"
    memory: "256Mi"
  limits:
    cpu: "1000m"
    memory: "512Mi"

注意：

requests 表示 Pod 调度的最低资源需求。
limits 是资源的上限，不影响调度。

✨ 优化建议：

调整 requests 为实际需求的 50%-80%，以提升调度成功率。

3️⃣ 调整节点资源分配

如果节点资源不足，可以考虑扩展节点或调整分配：

方法 1：扩展节点

# 添加新节点到集群
kubeadm join <master-ip>:<port> --token <token> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<hash>

方法 2：移除低优先级 Pod

通过以下命令删除低优先级的 Pod：

kubectl delete pod <pod-name> --grace-period=0 --force

4️⃣ 检查调度策略

确认是否存在 nodeSelector 或 taints/tolerations 限制：

nodeSelector:
  disktype: ssd
tolerations:
- key: "key1"
  operator: "Equal"
  value: "value1"
  effect: "NoSchedule"

如果存在不必要的限制，建议移除。

5️⃣ 重启调度器并观察

重启 Kubernetes 调度器，并检查问题是否解决：

systemctl restart kubelet

🎯 代码案例演示

示例 1：优化 Pod 资源请求

以下是优化后的配置：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: optimized-pod
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:latest
    resources:
      requests:
        cpu: "250m"
        memory: "128Mi"
      limits:
        cpu: "500m"
        memory: "256Mi"

示例 2：移除节点污点

kubectl taint nodes <node-name> key=value:NoSchedule-

❓ Q&A 常见问题

Q1: 如果资源请求设置得太低，会发生什么？
A1: 可能导致 Pod 启动后性能不足或被节点驱逐。

Q2: 如何避免调度问题？
A2: 通过设置合理的资源配置和水平扩展集群节点，预防此类问题。

📊 总结与表格

问题原因	解决方法	注意事项
节点资源不足	扩展节点、删除低优先级 Pod	检查节点实际分配情况
资源配置不当	调整 `requests/limits`	设置为实际需求的 50%-80%
调度约束问题	检查 `nodeSelector` 等	确保无多余限制