在 k8s集群中，节点负载不均衡的原因可能包括以下几个方面：
1.节点资衡源不均：尽管轮询策略会尽可能地平均分配流量，但如果集群中的节点拥有不同的处理能力（例如，某些节点具有更高的 CPU 或内存配置），则可能会导致负载不均衡。
2.请求分布不均匀：在流量大的时候，请求可能会集中在某些pod上，就比如学生考试时，大量的访问都在exam服务上，那作业和直播pod的流量就少。如果此时所有的exam容器都在一个节点上，作业和直播的pod在另一个节点，那么势必会导致exam所在节点的负载很高，而其他节点的负载相对较低。
3.网络条件：网络条件可能会影响流量的分布。例如，某些节点可能具有更快的网络连接，导致请求更快速地传递到这些节点，从而导致负载不均衡。
4.调度器问题：Kubernetes 的调度器可能会在某些情况下导致负载不均衡。例如，如果调度器没有考虑到节点的实际资源利用率，则可能会导致某些节点负载过高，而其他节点负载过低。
为了解决节点负载不均衡的问题，可以采取以下措施：
1.优化请求处理时间：如果请求的处理时间分布不均匀，可以尝试优化请求处理时间，使得请求的处理时间更加均匀，从而避免负载不均衡。
2.确保节点资源均衡：确保集群中的所有节点具有相似的资源配置，以避免由于硬件差异导致的负载不均衡。
3.优化网络配置：调整网络配置，确保网络连接速度在所有节点之间均匀分布，以避免由于网络条件导致的负载不均衡。
4.在pod层面：是否有针对pod做调度规则的设定。比如我们常用的PodAntiAffinity，使同一业务的不用副本pod分散在不同的服务器，这一点是为了保证负载的均衡，同时也是增加容错机制。
5.调整调度器策略：根据实际情况调整调度器策略，以更好地平衡节点负载。例如，可以调整 Kubernetes 的调度器以考虑节点的实际资源利用率。除了轮询策略，Kubernetes 还提供了多种其他的调度器策略，以下是其中几种常见的策略：随机策略（Random）：随机选择一个节点来调度任务。优先级优先（Priority Preemptive）：根据任务的优先级进行调度，优先级高的任务可以抢占优先级低的任务的资源。公平共享策略（Fair Share）：根据各个节点的资源分配来进行调度，确保每个节点都有公平的机会来接收任务。约束满足（Constraint Satisfaction）：根据一系列约束条件进行调度，例如满足某些标签要求或位置约束等。
结语
当然，这只是针对于k8s层面的一些可能原因及解决办法，针对外部的nginx等web产品，也要选用合适的策略才能使我们的集群更加健壮。这是我对关于“在 k8s集群中，节点负载不均衡”问题的一点个人理解和看法，希望能够对大家起到帮助。