Kubernetes Cluster Autoscaler 与资源成本优化实践

概览与核心价值Cluster Autoscaler（CA）根据待调度 Pod 的资源需求自动扩缩节点，配合优先级与污点容忍策略，实现成本与可用性的平衡。安装与配置环境：Kubernetes v1.28、Cluster Autoscaler v1.27+。apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

name: cluster-autoscaler

namespace: kube-system

spec:

replicas: 1

selector:

matchLabels:

app: cluster-autoscaler

template:

metadata:

labels:

app: cluster-autoscaler

spec:

serviceAccountName: cluster-autoscaler

containers:

• name: cluster-autoscaler

image: registry.k8s.io/autoscaler/cluster-autoscaler:v1.27.3

command:

• ./cluster-autoscaler
• --balance-similar-node-groups=true
• --skip-nodes-with-local-storage=false
• --skip-nodes-with-system-pods=false
• --expander=least-waste

resources:

requests:

cpu: 100m

memory: 200Mi

成本优化策略expander=least-waste：优先选择浪费最少的节点组，提升利用率priorityClass：为关键业务设置更高优先级，保证资源供给节点污点与容忍：将突发负载部署到可抢占或低成本节点组验证步骤kubectl apply -f ca.yaml

kubectl apply -f heavy-job.yaml

kubectl get nodes -w

验证点：待调度 Pod 出现后触发节点扩容，Pod 在新节点上运行负载下降后节点缩容，成本降低最佳实践合理设置 requests，避免过高导致过度扩容结合 HPA 与 KEDA，区分 Pod 与节点的伸缩职责对不同节点组使用标签与污点进行分层管理结论通过 CA 与优先级/污点策略，能够在保障可用性的同时实现资源成本优化，验证步骤清晰可复现。