当CentOS系统上的Kubernetes（k8s）集群遇到资源不足问题时，可以采取以下几种方法来解决：
首先，使用K8s提供的Metrics Server来监控集群中各个节点和应用程序的资源利用率。这可以帮助及时发现资源不足的情况。
如果发现某些应用程序占用过多资源，可以通过调整资源限制和请求来进行优化。可以通过修改Deployment或Pod的配置文件来更改资源请求和限制。
当资源不足时，可以考虑水平扩展应用程序，即增加Pod的副本数来提升资源利用率。可以使用kubectl scale命令来扩展Deployment的副本数。
如果以上方法无法解决问题，可以尝试使用一些第三方工具来优化资源利用率，例如Prometheus、Grafana等。
通过优化kubelet参数，如设置--kube-reserved、--system-reserved和--eviction-hard等，来为系统进程和K8s进程预留资源，从而避免资源不足。
利用Kubernetes的自动伸缩功能，如Horizontal Pod Autoscaler (HPA)、Vertical Pod Autoscaler (VPA)和Cluster Auto Scaler，根据负载情况自动调整Pod的数量和资源分配。
对于需要大量计算资源的应用程序，如机器学习和深度学习，可以使用Kubernetes的GPU插件来动态管理GPU资源。
对于日志文件占用磁盘空间的问题，可以通过配置日志存储位置和大小限制来解决。
如果使用LVM管理存储，可以通过调整逻辑卷的大小来解决磁盘空间不足的问题。
如果集群规模扩大，可以通过kubeadm工具来增加节点，实现集群的横向扩展。
通过上述方法，可以有效地解决CentOS上Kubernetes集群资源不足的问题，确保集群的稳定运行和高效性能。
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