K8s API 服务器故障？集群瘫痪？部署失败?快来看解决方案分享

在 Kubernetes 集群的管理体系中，API 服务器就像是整个系统的 “神经中枢”。作为控制平面的核心组件，无论是部署应用、扩展工作负载，还是监控系统健康状态，每一次操作都离不开它的支撑。如果把 Kubernetes 集群比作人体，那么控制平面相当于 “大脑”，而 API 服务器就是连接各个器官的 “神经”，一旦 “神经” 出现故障，整个集群的正常运转都会受到严重影响。

一、认识 Kubernetes API 服务器：集群的 “通信枢纽”

Kubernetes API 服务器之所以重要，在于它承担着 “通信枢纽” 的关键角色。所有来自用户、控制器以及其他 Kubernetes 组件的请求，都需要经过它的处理与验证。比如你想部署一个新的应用，或是根据业务需求调整工作负载的规模，甚至只是查看集群的运行指标，这些操作的指令都会先发送到 API 服务器。

它不仅要接收并处理各类 REST 请求，还要对配置信息进行校验，确保集群的实际状态与用户期望的状态保持一致。可以说，API 服务器是整个 Kubernetes 集群正常运转的 “桥梁”，没有它，集群中的各个组件就无法协同工作。

二、API 服务器故障：集群会面临哪些危机？

一旦 API 服务器出现卡顿或崩溃，整个集群的管理流程会立刻陷入困境，带来一系列连锁反应，这些问题往往会让运维人员陷入 “troubleshooting 噩梦”。具体来看，可能会出现以下几种情况：

1. 部署与扩展完全停滞

API 服务器负责处理所有部署请求和扩缩容操作。当它出现故障时，新的 Pod 无法被正常调度到节点上，已经运行的工作负载也无法根据业务需求自动扩展或缩减。比如电商平台在大促期间需要临时扩容应对流量高峰，若此时 API 服务器失效，扩容操作无法执行，很可能导致系统因负载过高而崩溃。

2. 集群状态 “不可读”

集群的所有状态信息，包括节点状态、Pod 运行情况、资源使用数据等，都需要通过 API 服务器传递给用户和应用。一旦 API 服务器故障，用户无法通过 kubectl 等工具查看集群的当前状态，应用也无法获取必要的集群信息来调整自身运行策略，相当于整个集群 “失联”。

3. Kubernetes 控制器彻底 “罢工”

集群中的调度器、节点管理器、自动扩缩容控制器等核心组件，都依赖与 API 服务器的交互来实现功能。比如调度器需要通过 API 服务器获取 Pod 的需求和节点的资源状况，从而将 Pod 分配到合适的节点；自动扩缩容控制器则需要通过 API 服务器监控工作负载的指标，判断是否需要调整副本数量。若 API 服务器下线，这些控制器都会无法正常工作，进而导致资源分配混乱、工作负载无法按需调整等问题。

4. 外部集成全部失效

日常运维中用到的监控工具（如 Prometheus）、日志系统（如 ELK）以及其他外部应用，大多需要通过 API 服务器获取集群数据或执行操作。当 API 服务器故障时，这些外部工具会失去与集群的连接，既无法收集监控数据、排查日志，也无法执行自动化运维操作，运维人员很难及时发现并处理集群中的其他问题。

正是这些严重后果，让 API 服务器的稳定性成为 Kubernetes 管理员的首要关注点。接下来，我们就来梳理 API 服务器变慢的根源，并给出具体的排查与解决步骤。

三、API 服务器变慢？这 6 个根源要警惕

API 服务器出现性能卡顿，并非偶然，通常是由几个关键问题导致的。提前识别这些根源，就能有效避免集群 outage（宕机），保障集群稳定运行。

1. 请求量 “过载”

控制器、操作员或外部客户端可能会向 API 服务器发送大量请求，超出其处理能力，进而形成瓶颈。比如某个监控工具配置了过短的请求间隔，频繁查询集群状态，就会导致 API 服务器的请求队列堆积。

2. 认证授权延迟

如果 RBAC（基于角色的访问控制）策略配置复杂、webhook 认证流程未优化，或是 API 访问请求的验证环节耗时过长，都会拖慢 API 服务器的响应速度。例如，每次 API 请求都需要经过多个 webhook 的认证，每个 webhook 的处理时间又较长，就会导致整体请求耗时增加。

3. 资源 “不足”

API 服务器的运行需要足够的 CPU、内存和磁盘 I/O 资源。如果这些资源分配不足，比如 CPU 使用率长期处于 100%、内存不足导致频繁换页，或是磁盘 I/O 拥堵，都会直接影响 API 服务器的处理效率，导致响应时间变长。

4. etcd 性能拖后腿

etcd 是 Kubernetes 集群的后端存储，负责保存所有集群状态数据。API 服务器的很多操作都需要与 etcd 交互，比如读取集群配置、写入 Pod 状态等。一旦 etcd 出现性能问题，比如存储碎片化严重、读写延迟过高，API 服务器的性能也会随之下降。

5. 网络延迟严重

控制平面与工作节点之间的网络连接质量，直接影响 API 请求的传输效率。如果网络带宽不足、存在网络丢包，或是网络路由配置不合理，都会导致 API 请求在传输过程中出现延迟，进而让用户感觉 API 服务器 “变慢”。

6. 准入控制器 “负担过重”

准入控制器负责对 incoming（传入）的 API 请求进行验证和修改，而如果配置了过多的验证或修改 webhook，且这些 webhook 的处理效率不高，就会增加 API 请求的处理时间。比如每一个 Pod 创建请求都需要经过 5 个 webhook 的验证，每个 webhook 平均处理时间为 200ms，仅 webhook 处理就需要 1 秒，严重影响请求响应速度。

7. Pod 频繁重启与驱逐

如果 API 服务器自身的 Pod 因为资源不足、配置错误等原因频繁崩溃或被调度器驱逐，就会导致 API 服务器间歇性失效，出现 “时好时坏” 的情况，影响用户的操作体验。

四、6 步排查：解决 API 服务器性能卡顿问题

当 API 服务器出现性能问题时，无需盲目排查，按照以下 6 个步骤操作，就能快速定位根源并解决问题。

1. 持续跟踪 API 服务器指标

监控 API 服务器的关键指标，是排查问题的第一步。通过这些指标，我们可以直观了解 API 服务器的运行状态，找出性能瓶颈。需要重点关注的指标包括：

• 请求延迟（apiserver_request_duration_seconds）：这个指标能直接反映 API 服务器处理请求的耗时，帮助我们判断是否存在响应缓慢的问题。比如某个类型的 API 请求平均延迟从 100ms 飙升到 1 秒，就说明该类请求的处理可能出现了问题。
• 在途请求数（apiserver_current_inflight_requests）：表示当前正在被 API 服务器处理的请求数量。如果这个数值持续过高，超出了 API 服务器的处理能力，就说明请求出现了堆积，需要及时调整。
• etcd 延迟（etcd_request_duration_seconds）：用于衡量 etcd 处理读写请求的时间。如果该指标数值过高，说明 etcd 性能存在问题，需要优先优化 etcd。
• 存储使用量（apiserver_storage_objects）：反映 etcd 中存储的对象数量，帮助我们判断 etcd 是否存在存储容量不足或碎片化的问题。
• 按状态码统计的 API 请求数（apiserver_request_total）：通过这个指标可以查看不同状态码的请求占比，比如 401（未授权）请求数量突然增加，可能意味着存在未授权的访问尝试，需要排查安全问题。
• 借助 Site24x7 的 Kubernetes 监控工具，我们可以更高效地跟踪这些指标。该工具提供了可视化仪表盘，能实时展示请求延迟、在途请求数、etcd 性能和存储使用量等关键数据，让运维人员一目了然；同时支持设置告警规则，当出现高延迟、存储容量不足等问题时，会及时发送通知，避免问题扩大；还能提供钻取分析功能，帮助排查未授权 API 请求等潜在安全风险，以及历史趋势数据，方便运维人员发现性能规律，优化 API 服务器配置。

2. 减少不必要的 API 请求

如果 API 服务器在流量高峰时段频繁卡顿，很可能是因为部分应用频繁发送不必要的状态查询请求。此时，减少无效请求、降低 API 服务器负载，是提升性能的关键。具体可以从以下三方面入手：

• 启用客户端缓存与批量请求：让客户端缓存已获取的集群数据，避免重复查询；同时将多个零散的 API 请求合并为一个批量请求，减少请求次数。比如监控工具可以将 1 分钟内的多次状态查询，合并为一次批量查询，降低 API 服务器的处理压力。
• 配置 API 优先级与公平性：通过设置不同请求的优先级，确保关键业务请求（如应用部署、扩缩容）能优先被处理，避免非关键请求占用过多资源。
• 调整请求限制参数：优化 API 服务器的 --max-requests-inflight（最大在途请求数）和 --max-mutating-requests-inflight（最大在途修改请求数）参数，根据 API 服务器的资源配置和实际请求量，设置合理的数值，避免请求过度堆积。

3. 优化 etcd，提升数据访问速度

既然 etcd 的性能直接影响 API 服务器，那么优化 etcd 就是提升 API 服务器性能的重要环节。可以从三个方向操作：

• 扩展 etcd 资源：通过增加 etcd 节点数量，实现负载分担；同时为 etcd 节点分配更多的 CPU、内存资源，提升其处理能力。
• 定期清理 etcd 存储：使用 etcdctl defrag 命令定期对 etcd 存储进行碎片整理，删除无用数据，释放存储空间，减少存储碎片化对性能的影响。
• 监控 etcd 健康状态：跟踪 etcd 的关键指标，如 etcd_debugging_mvcc_db_total_size_in_bytes（etcd 数据库总大小）、etcd_server_leader_changes_seen_total（etcd leader 节点切换次数）。如果数据库总大小持续增长，需要及时清理数据；如果 leader 节点频繁切换，可能意味着 etcd 集群存在稳定性问题，需要排查网络或节点配置。

4. 调优准入控制器，降低处理开销

准入控制器的 webhook 处理是 API 请求耗时的重要来源，通过以下方法可以减少其对 API 服务器性能的影响：

• 识别慢 webhook：借助 apiserver_admission_webhook_admission_duration_seconds 指标，找出处理时间较长的 webhook，分析其耗时原因，比如是否存在冗余的验证逻辑、网络延迟等。
• 优先使用内置策略：对于需要验证的 API 请求，优先使用 Kubernetes 内置的 ValidatingAdmissionPolicy，替代外部 webhook。内置策略无需通过网络调用，处理速度更快，能有效减少请求耗时。
• 优化 webhook 配置：删除 webhook 中冗余的验证检查，避免重复操作；同时启用 webhook 响应缓存，对于相同的 API 请求，直接使用缓存的响应结果，减少重复处理。

5. 修复网络问题，消除连接隐患

如果集群出现随机的 API 请求失败，很可能是控制平面与工作节点之间的网络拥堵导致的。解决网络问题，可以从这几点入手：

• 排查网络瓶颈：检查 DNS 解析时间，确保 DNS 服务稳定，避免因 DNS 解析延迟导致 API 请求受阻；同时审查网络策略，查看是否存在不合理的规则限制了 API 服务器与其他组件的通信。
• 保障关键连接稳定：确保 API 服务器与 etcd 之间的网络连接稳定，避免因网络丢包、延迟过高影响数据交互。可以通过部署专用的网络链路，减少其他流量对这段连接的干扰。
• 查看网络相关日志：使用 kubectl logs -n kube-system kube-apiserver-命令（将替换为实际的节点名称），查看 API 服务器的日志，找出网络相关的错误信息，比如连接超时、拒绝连接等，针对性地解决问题。

6. 为 API 服务器分配充足资源

资源不足是导致 API 服务器卡顿的常见原因，合理分配资源能从根本上提升其稳定性和性能：

• 设置资源请求与限制：在 API 服务器的 Pod 配置中，根据实际需求设置合适的 CPU 和内存请求（requests）与限制（limits），确保 API 服务器能获得足够的资源，同时避免占用过多集群资源。
• 启用集群自动扩缩容：部署集群自动扩缩容工具，当控制平面节点的资源使用率过高时，自动增加节点资源；当资源使用率较低时，减少资源分配，实现资源的动态调整。
• 迁移非必要工作负载：将控制平面节点上的非必要工作负载（如测试环境的应用、非核心监控组件）迁移到工作节点，释放控制平面节点的资源，确保 API 服务器有充足的资源运行。

五、总结：做好这两点，保障 API 服务器稳定

故障排查的最高境界是 “防患于未然”。通过常态化监控 Kubernetes 集群健康状态，可在故障发生前及时发现异常，避免服务中断。

• Kubernetes API 服务器的性能直接关系到整个集群的可用性，一旦出现问题，可能导致部署失败、集群失控等严重后果。但只要做好 “主动监控” 和 “针对性优化”，就能有效避免这些风险。
• 通过 Site24x7 等 Kubernetes 监控工具，实时跟踪 API 服务器的关键指标，提前发现潜在问题；同时针对请求量、etcd 性能、网络连接、资源配置等关键环节进行优化，减少性能瓶颈。做好这些工作，就能让 Kubernetes 控制平面保持高效、稳定的运行状态，为集群的正常运转提供坚实保障。