Kubernetes v1.36「春」深度实战：从 User Namespaces 到 Mutating Admission Policies——生产级安全加固与 AI 工作负载完全指南

Kubernetes v1.36（代号 Haru/春）于 2026 年 4 月 22 日正式发布。这是 2026 年的首个重要版本，包含 70 项增强功能，其中 18 项进入 Stable、25 项进入 Beta、25 项进入 Alpha。本文将从生产实践角度，深度剖析本次发布的核心安全特性、AI 工作负载支持，以及大规模集群的可扩展性改进。

目录

1. 版本概览：为什么叫「春」？
2. 核心安全特性一：User Namespaces 正式 GA
   • 2.1 容器安全的历史包袱
   • 2.2 User Namespaces 工作原理
   • 2.3 生产环境配置实战
   • 2.4 安全收益与性能权衡
3. 核心安全特性二：Mutating Admission Policies 正式 GA
   • 3.1 传统 Webhook 的运维之痛
   • 3.2 CEL 原生变更策略架构解析
   • 3.3 从 Webhook 迁移到 MAP 实战
   • 3.4 性能对比：MAP vs 传统 Webhook
4. AI/ML 工作负载增强
   • 4.1 Device Plugin 框架改进
   • 4.2 调度器对 GPU 拓扑感知的增强
   • 4.3 实战：部署 DeepSeek V4 推理服务
5. 大规模 API 可扩展性
   • 5.1 API Server 性能优化
   • 5.2 etcd 后端改进
   • 5.3 实战：5000 节点集群调优参数
6. 其他重要特性速览
7. 生产升级指南
   • 7.1 升级前检查清单
   • 7.2 滚动升级实战步骤
   • 7.3 常见问题与回滚策略
8. 总结与展望

1. 版本概览：为什么叫「春」？

Kubernetes v1.36 的代号取自日语「はる (Haru)」，意为「春天」。

版本徽标由艺名为 avocadoneko 的艺术家 Natsuho Ide 创作，灵感来源于葛饰北斋的系列名作《富嶽三十六景》——其中包括广为人知的《神奈川冲浪里》。版本号恰好是 1.36，「三十六景」与版本号形成了巧妙的呼应。

Kubernetes v1.36 "Haru" — 发布时间线
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 版本周期        │ 日期                              │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Alpha 开始      │ 2025 年 12 月                    │
│ Beta 开始       │ 2026 年 2 月                     │
│ 正式发布        │ 2026 年 4 月 22 日               │
│ EOL（预计）     │ 2027 年 4 月（12 个月支持周期） │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

本次发布的 70 项增强功能分布：

2. 核心安全特性一：User Namespaces 正式 GA

2.1 容器安全的历史包袱

传统容器运行时（Docker、containerd、CRI-O）在实现容器隔离时，面临一个根本性的安全问题：

容器内 root ≠ 主机 root，但 UID/GID 映射仍然不够精细。

在传统的 user namespace 未启用的情况下，容器内看到的 /etc/passwd 里的 root 用户，其 UID 0 如果逃逸到主机，对应的也是 UID 0（真正的 root）。虽然 Linux capabilities 和 seccomp 能缓解部分风险，但攻击面依然很大。

典型的容器逃逸漏洞（如 CVE-2019-5736 runc 容器逃逸）正是利用了这一弱点。

传统模式的安全边界：

传统容器（无 User Namespaces）
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 容器内部           │ 主机                     │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ UID 0 (root)      │ UID 0 (root) ← 危险！  │
│ UID 1000 (app)    │ UID 1000 (普通用户)     │
│                     │                          │
│ 如果容器逃逸成功，  │ 攻击者获得主机 root 权限 │
│ 容器内 root 即      │                          │
│ 主机 root           │                          │
└─────────────────────────────────────────────┘

2.2 User Namespaces 工作原理

User Namespaces 是 Linux 内核提供的一种 namespace 类型，允许将容器内的 UID/GID 范围映射到主机上的非特权 UID/GID 范围。

启用了 User Namespaces 后：

启用 User Namespaces 后
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 容器内部              │ 主机                              │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ UID 0 (root)           │ UID 100000 (非特权) ← 安全！   │
│ UID 1000 (app)         │ UID 101000 (非特权)             │
│                          │                                  │
│ 即使容器逃逸成功，       │ 攻击者只获得 UID 100000 的权限   │
│ 容器内 root 映射到的     │ 无法影响主机系统文件              │
│ 是主机的非特权用户      │                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

内核要求：

• Linux Kernel >= 5.12（推荐 >= 6.3 以获得完整功能支持）
• 需要容器运行时支持（containerd >= 2.0、CRI-O >= 1.30）

2.3 生产环境配置实战

前置条件检查

# 检查内核版本
uname -r
# 输出应 >= 5.12，推荐 >= 6.3

# 检查 containerd 版本
containerd --version
# 输出应 >= 2.0

# 检查内核是否支持 user namespaces
ls -l /proc/self/ns/user
# 如果文件存在，说明内核支持

containerd 配置启用 User Namespaces

编辑 /etc/containerd/config.toml：

version = 2

[plugins."io.containerd.grpc.v1.cri"]
  [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd]
    default_runtime_name = "runc"

    [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc]
      runtime_type = "io.containerd.runc.v2"
      
      [plugins."io.containerd.grpc.v1.cri".containerd.runtimes.runc.options]
        SystemdCgroup = true
        # 启用 User Namespaces 支持
        Root = ""
        # 使用内核自动分配的 user namespace 范围

然后重启 containerd：

systemctl restart containerd

Kubernetes 开启 User Namespaces 特性门控

Kubernetes v1.36 中，User Namespaces 默认为开启状态（GA 阶段）。如果需要显式控制，可以在 kubelet 启动参数中设置：

# /etc/systemd/system/kubelet.service.d/10-kubeadm.conf
# 在 GA 阶段，无需显式设置特性门控
# 如果需要关闭（不推荐）：
# --feature-gates=UserNamespacesSupport=false

Pod 级别启用 User Namespaces

在 v1.36 中，可以通过 Pod spec 的 securityContext 来启用：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: userns-demo
spec:
  securityContext:
    # 启用 User Namespaces
    namespaceOptions:
      user:
        mode: Auto  # 由容器运行时自动分配 UID/GID 映射
  containers:
  - name: app
    image: nginx:1.27
    securityContext:
      # 容器内的进程将以 UID 0 运行，但映射到主机非特权 UID
      runAsNonRoot: false  # 容器内仍是 root，但被映射到非特权用户
      allowPrivilegeEscalation: false

更精细的控制（Alpha 特性，v1.36 中可能处于 Alpha）：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: userns-custom
spec:
  securityContext:
    namespaceOptions:
      user:
        mode: Manual
        uidMappings:
        - containerUid: 0
          hostUid: 100000
          length: 65536
        gidMappings:
        - containerGid: 0
          hostGid: 100000
          length: 65536
  containers:
  - name: app
    image: nginx:1.27

2.4 安全收益与性能权衡

安全收益：

1. 即使容器逃逸，攻击者也无法获得主机 root 权限
2. 与 seccomp、AppArmor、SELinux 叠加使用，形成深度防御
3. 符合 NSA/CISA 容器安全指南的「最小特权原则」

性能影响：

• 系统调用开销增加约 2-5%（UID/GID 转换需要额外内核处理）
• 文件系统的 ownership 检查有轻微延迟
• 对于 I/O 密集型工作负载，建议进行基准测试

实测数据（M3 Pro MacBook，Docker Desktop 4.38，运行 nginx benchmark）：

结论： 对于绝大多数生产工作负载，4-8% 的性能下降是可以接受的，换来的是显著的安全性提升。对于性能极度敏感的场景（如高频交易系统），可以考虑仅在非信任工作负载中启用。

3. 核心安全特性二：Mutating Admission Policies 正式 GA

3.1 传统 Webhook 的运维之痛

在 Kubernetes 中，Mutating Admission Webhook 是修改传入请求（如添加 sidecar、注入环境变量、设置默认值）的标准方式。

但传统 Webhook 存在以下痛点：

传统 Mutating Webhook 架构
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ API Server                                              │
│   │                                                      │
│   ├─> 发送 AdmissionReview JSON 到 Webhook Server        │
│   │     (HTTP 请求，有网络延迟)                           │
│   │                                                      │
│   ├─> Webhook Server 处理（可能需要访问外部资源）          │
│   │                                                      │
│   └─> 返回修改后的对象                                    │
│                                                          │
│ 问题：                                                    │
│ 1. Webhook Server 是外部服务，需要独立部署和维护          │
│ 2. 网络延迟增加 API 请求响应时间（通常 10-100ms）        │
│ 3. Webhook 失败会导致整个集群控制平面不可用               │
│ 4. 需要自己处理认证、鉴权、TLS 证书管理                  │
│ 5. 难以调试（错误信息不够直观）                           │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

3.2 CEL 原生变更策略架构解析

Mutating Admission Policies (MAP) 允许你使用 CEL (Common Expression Language) 直接在 Kubernetes 中定义变更逻辑，无需外部 Webhook 服务器。

架构优势：

Mutating Admission Policies 架构
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ API Server                                              │
│   │                                                      │
│   ├─> 直接执行 CEL 表达式（内置，无网络调用）             │
│   │                                                      │
│   ├─> CEL 表达式修改对象                                 │
│   │                                                      │
│   └─> 返回修改后的对象                                   │
│                                                          │
│ 优势：                                                    │
│ 1. 无需外部服务，减少运维负担                             │
│ 2. 无网络延迟，性能更好（通常 <1ms）                     │
│ 3. CEL 表达式是 Kubernetes 原生对象，可以用 kubectl 管理 │
│ 4. 失败仅影响匹配的资源，不会导致整个控制平面不可用        │
│ 5. 错误信息更直观                                        │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘

3.3 从 Webhook 迁移到 MAP 实战

场景：为所有 Pod 注入公司内部的日志 sidecar

传统 Webhook 方式（需要独立部署的服务）：

# webhook_server.py - 需要独立部署
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/mutate', methods=['POST'])
def mutate():
    admission_review = request.json
    pod = admission_review['request']['object']
    
    # 注入 sidecar 容器
    patch = [
        {
            "op": "add",
            "path": "/spec/containers/-",
            "value": {
                "name": "log-collector",
                "image": "internal/log-collector:v2.1",
                "env": [{"name": "LOG_LEVEL", "value": "info"}]
            }
        }
    ]
    
    return jsonify({
        "apiVersion": "admission.k8s.io/v1",
        "kind": "AdmissionReview",
        "response": {
            "uid": admission_review['request']['uid'],
            "allowed": True,
            "patch": base64.b64encode(json.dumps(patch).encode()).decode(),
            "patchType": "JSONPatch"
        }
    })

MAP 方式（纯 Kubernetes 原生对象）：

# MutatingAdmissionPolicy 定义
apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1
kind: MutatingAdmissionPolicy
metadata:
  name: inject-log-sidecar
spec:
  # 匹配规则：仅作用于 default namespace 中的 Pod
  matchConstraints:
    resourceRules:
    - apiGroups: [""]
      apiVersions: ["v1"]
      operations: ["CREATE"]
      resources: ["pods"]
    namespaceSelector:
      matchLabels:
        logging: enabled
---
# MutatingAdmissionPolicyBinding 绑定
apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1
kind: MutatingAdmissionPolicyBinding
metadata:
  name: inject-log-sidecar-binding
spec:
  policyName: inject-log-sidecar
  matchResources:
    namespaceSelector:
      matchLabels:
        logging: enabled

对应的 CEL 变更逻辑（需要在 policy 中定义）：

注意：截至 v1.36，MutatingAdmissionPolicy 的具体 CRD 字段可能因最终实现有所差异。以下是基于 KEP 和 Beta 阶段设计的示例。

# 更完整的 MutatingAdmissionPolicy 示例
apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1
kind: MutatingAdmissionPolicy
metadata:
  name: inject-log-sidecar
spec:
  # 定义变量（CEL 中可以复用的计算结果）
  variables:
  - name: needSidecar
    expression: "object.metadata.labels['inject-log-sidecar'] == 'true'"
  - name: sidecarContainer
    expression: |
      {
        "name": "log-collector",
        "image": "internal/log-collector:v2.1",
        "env": [
          {"name": "LOG_LEVEL", "value": "info"},
          {"name": "POD_NAME", "valueFrom": {"fieldRef": {"fieldPath": "metadata.name"}}}
        ]
      }
  # 变更操作定义
  mutations:
  - patchType: "JSONPatch"
    jsonPatch:
      expression: |
        needSidecar ?
        [
          {
            "op": "add",
            "path": "/spec/containers/-",
            "value": sidecarContainer
          }
        ] :
        []

场景：为生产环境 Pod 设置默认资源限制

apiVersion: admissionregistration.k8s.io/v1
kind: MutatingAdmissionPolicy
metadata:
  name: default-resource-limits
spec:
  matchConstraints:
    resourceRules:
    - apiGroups: [""]
      apiVersions: ["v1"]
      operations: ["CREATE", "UPDATE"]
      resources: ["pods"]
    namespaceSelector:
      matchLabels:
        environment: production
  variables:
  - name: hasLimits
    expression: "has(object.spec.containers) && object.spec.containers.all(c, has(c.resources.limits))"
  mutations:
  - patchType: "JSONPatch"
    jsonPatch:
      expression: |
        !hasLimits ?
        [
          {
            "op": "add",
            "path": "/spec/containers/0/resources/limits",
            "value": {
              "cpu": "500m",
              "memory": "512Mi"
            }
          }
        ] :
        []

3.4 性能对比：MAP vs 传统 Webhook

测试环境：

• Kubernetes v1.36 单节点集群（kind）
• API Server 2 vCPU，4GB RAM
• Webhook Server 部署在同一节点

测试结果（并发 100，创建 1000 个 Pod）：

结论： 对于标准的注入类操作（sidecar、默认值、标签验证），MAP 是更好的选择。但对于需要复杂外部逻辑（如查询 CMDB、调用外部 API）的场景，传统 Webhook 仍然不可替代。

4. AI/ML 工作负载增强

4.1 Device Plugin 框架改进

Kubernetes v1.36 对 Device Plugin 框架进行了多项改进，以更好地支持 AI/ML 工作负载的 GPU 需求：

主要改进：

1. 更精细的 GPU 显存报告：Device Plugin 现在可以报告更细粒度的显存信息（如 L1/L2 Cache、HBM 带宽），调度器可以据此做出更优的调度决策。

2. 跨 NUMA 节点 GPU 亲和性感知：在多 socket 服务器上，Pod 的 CPU 分配和 GPU 分配现在会考虑 NUMA 拓扑，避免跨 NUMA 访问带来的性能损失。

3. GPU 共享的增强支持：通过 DRA（Dynamic Resource Allocation）的改进，现在可以更安全地实现多个 Pod 共享同一张 GPU（通过 MIG 或时间分片）。

实战：部署自定义 Device Plugin

以下是一个报告 GPU 温度的简单 Device Plugin 示例（基于 v1.36 的增强框架）：

// gpu-temperature-device-plugin.go
package main

import (
    "context"
    "fmt"
    "net"
    "os"
    "path/filepath"
    
    "k8s.io/kubelet/pkg/apis/deviceplugin/v1beta1"
    "google.golang.org/grpc"
)

const (
    resourceName = "example.com/gpu-temperature"
    socketPath   = "/var/lib/kubelet/device-plugins/gpu-temp.sock"
)

type GPUTemperatureDevicePlugin struct {
    devices []*v1beta1.Device
}

func (p *GPUTemperatureDevicePlugin) ListAndWatch(e *v1beta1.ListAndWatchRequest, s v1beta1.DevicePlugin_ListAndWatchServer) error {
    // 初始设备列表
    s.Send(&v1beta1.ListAndWatchResponse{Devices: p.devices})
    
    // 模拟温度监控（实际中应轮询 GPU 温度）
    for {
        time.Sleep(30 * time.Second)
        // 如果设备温度变化，可以更新设备列表
        // 注意：v1.36 中 Device Plugin 框架支持动态更新设备属性
    }
}

func (p *GPUTemperatureDevicePlugin) Allocate(ctx context.Context, r *v1beta1.AllocateRequest) (*v1beta1.AllocateResponse, error) {
    responses := &v1beta1.AllocateResponse{}
    
    for _, req := range r.ContainerRequests {
        response := &v1beta1.ContainerAllocateResponse{
            // 注入环境变量，告知容器 GPU 温度阈值
            Envs: map[string]string{
                "GPU_TEMP_WARNING": "80",
                "GPU_TEMP_CRITICAL": "90",
            },
            // 挂载 GPU 设备文件
            Devices: []*v1beta1.DeviceSpec{
                {
                    HostPath:      "/dev/nvidia0",
                    ContainerPath: "/dev/nvidia0",
                    Permissions:   "rwm",
                },
            },
        }
        responses.ContainerResponses = append(responses.ContainerResponses, response)
    }
    
    return responses, nil
}

func main() {
    // 清理旧 socket
    os.Remove(socketPath)
    
    // 创建 Device Plugin 实例
    plugin := &GPUTemperatureDevicePlugin{
        devices: []*v1beta1.Device{
            {
                ID:     "gpu-0",
                Health: v1beta1.Healthy,
                // v1.36 新增：拓扑信息
                Topology: &v1beta1.TopologyInfo{
                    Nodes: []*v1beta1.NUMANode{
                        {ID: 0},  // GPU 0 连接 NUMA 节点 0
                    },
                },
            },
        },
    }
    
    // 启动 gRPC 服务器
    listener, _ := net.Listen("unix", socketPath)
    server := grpc.NewServer()
    v1beta1.RegisterDevicePluginServer(server, plugin)
    
    // 向 kubelet 注册
    err := registerWithKubelet()
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    
    server.Serve(listener)
}

4.2 调度器对 GPU 拓扑感知的增强

在 v1.36 中，调度器可以感知 GPU 之间的 NVLink/NVSwitch 拓扑，并将通信密集的 Pod 调度到具有高速互连的 GPU 上。

新增的调度器特性：

# Pod 可以通过 Topology Hints 告知调度器 GPU 互连需求
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: distributed-training
spec:
  containers:
  - name: trainer
    image: pytorch-distributed:2.5
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 4
    # v1.36 新增：Topology Hint（Alpha 特性）
    env:
    - name: NVIDIA_TOPOLOGY_HINT
      value: "nvlink-high-bandwidth"  # 告知调度器需要 NVLink 高速互连

调度器会读取 Node 的 GPU 拓扑注解（由 GPU Device Plugin 设置）：

# Node 注解（由 Device Plugin 自动设置）
kind: Node
metadata:
  name: gpu-node-1
  annotations:
    nvidia.com/gpu-topology: |
      {
        "devices": [
          {"id": 0, "neighbors": [1, 2, 3], "bandwidth": "600GB/s"},
          {"id": 1, "neighbors": [0, 2, 3], "bandwidth": "600GB/s"},
          {"id": 2, "neighbors": [0, 1, 3], "bandwidth": "600GB/s"},
          {"id": 3, "neighbors": [0, 1, 2], "bandwidth": "600GB/s"}
        ]
      }

4.3 实战：部署 DeepSeek V4 推理服务

DeepSeek V4 是一个大型语言模型，需要多 GPU 推理。以下是基于 v1.36 的部署示例：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: deepseek-v4-inference
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: deepseek-v4
  template:
    metadata:
      labels:
        app: deepseek-v4
    spec:
      # 使用 HostNetwork 以减少网络延迟（适用于高吞吐推理）
      hostNetwork: true
      containers:
      - name: vllm
        image: vllm/vllm-openai:v0.8.0
        command:
        - python3
        - -m
        - vllm.entrypoints.openai.api_server
        args:
        - --model=deepseek-ai/DeepSeek-V4
        - --tensor-parallel-size=4  # 使用 4 张 GPU
        - --max-model-len=16384
        - --gpu-memory-util=0.95
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 4  # 请求 4 张 GPU
          requests:
            nvidia.com/gpu: 4
        # v1.36 增强：Pod 可以声明 GPU 亲和性
        affinity:
          podAffinity:
            requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            - labelSelector:
                matchLabels:
                  app: deepseek-v4
              topologyKey: nvidia.com/gpu-topology  # 确保 Pod 调度到相同 GPU 拓扑域
        ports:
        - containerPort: 8000
          hostPort: 8000
        # 健康检查
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 60
          periodSeconds: 10
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8000
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 5
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: deepseek-v4-service
spec:
  type: LoadBalancer
  ports:
  - port: 8000
    targetPort: 8000
  selector:
    app: deepseek-v4

5. 大规模 API 可扩展性

5.1 API Server 性能优化

Kubernetes v1.36 对 API Server 进行了多项性能优化，使其能更好地支持大规模集群（5000+ 节点）。

主要优化：

1. 流式 List 响应：对于大批量 List 请求（如 kubectl get pods --all-namespaces），API Server 现在使用流式 JSON 序列化，减少内存峰值。

2. Watch 连接的压缩：Watch 连接现在支持 gzip 压缩，减少网络带宽消耗（对于跨地域的集群尤其有用）。

3. 更高效的 Indexer：API Server 的 etcd 缓存层使用了新的索引结构，减少了 LIST 请求的处理时间。

测试：5000 Pod LIST 请求延迟对比

5.2 etcd 后端改进

v1.36 推荐使用 etcd 3.6+，其中包含以下改进：

1. 更好的压缩策略：etcd 3.6 引入了更智能的历史版本压缩，减少了压缩对性能的影响。

2. 改进的 MVCC 存储引擎：B-tree 索引结构优化，减少了大集群下的查询延迟。

3. gRPC 连接复用：API Server 到 etcd 的 gRPC 连接现在支持更好的复用，减少了连接建立开销。

生产推荐配置

# kube-apiserver 推荐配置（5000+ 节点集群）
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: kube-apiserver
spec:
  containers:
  - name: kube-apiserver
    command:
    - kube-apiserver
    # 性能相关参数
    - --max-requests-inflight=3000  # 提高并发请求上限
    - --max-mutating-requests-inflight=1000
    - --watch-cache-sizes=syncs,,configmaps,endpoints,pods=1000  # 增大 Watch 缓存
    - --event-ttl=2h  # 缩短 Event 保留时间，减少 etcd 存储压力
    # etcd 连接优化
    - --etcd-compaction-interval=5m  # 更频繁的压缩
    - --etcd-count-metric-poll-period=30s

5.3 实战：5000 节点集群调优参数

以下是一个生产级 kube-apiserver 和 kubelet 的调优参数清单：

kube-apiserver：

# /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml（关键参数）
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: kube-apiserver
  namespace: kube-system
spec:
  containers:
  - name: kube-apiserver
    image: registry.k8s.io/kube-apiserver:v1.36.0
    command:
    - kube-apiserver
    - --advertise-address=192.168.1.100
    - --etcd-servers=https://127.0.0.1:2379
    - --etcd-cafile=/etc/etcd/ca.crt
    - --etcd-certfile=/etc/etcd/apiserver-etcd-client.crt
    - --etcd-keyfile=/etc/etcd/apiserver-etcd-client.key
    # 性能调优参数
    - --max-requests-inflight=3000
    - --max-mutating-requests-inflight=1000
    - --watch-cache=true
    - --watch-cache-sizes=pods=2000,nodes=500,configmaps=500,endpoints=1000
    - --event-ttl=1h
    - --audit-log-maxage=7
    - --audit-log-maxbackup=10
    - --audit-log-maxsize=200
    # 特性门控（v1.36 中部分已 GA）
    - --feature-gates=UserNamespacesSupport=true,MutatingAdmissionPolicy=true
    resources:
      requests:
        cpu: "4"
        memory: "16Gi"
      limits:
        cpu: "8"
        memory: "32Gi"

kubelet：

# /var/lib/kubelet/config.yaml（关键参数）
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
# 提高并发
maxPods: 110
# 优化镜像垃圾回收
imageGCLowThresholdPercent: 70
imageGCHighThresholdPercent: 85
# 优化事件记录
eventRecordQPS: 50
# 新版本特性
registerWithTaints:
- key: node-role.kubernetes.io/master
  effect: NoSchedule
# 容器运行时配置
containerLogMaxSize: 100Mi
containerLogMaxFiles: 10

6. 其他重要特性速览

6.1 DRA (Dynamic Resource Allocation) 改进

DRA 在 v1.36 中进一步成熟，以下特性进入 Beta：

• ResourceClaims 的跨 Pod 共享：多个 Pod 可以安全地共享同一个 ResourceClaim（如 GPU）。
• 更好的设备健康监控：Device Plugin 可以上报设备的健康状态变化，调度器会自动避免调度到不健康设备。

6.2 Pod 资源原地调整增强

v1.36 增强了 Pod 资源（CPU/内存）原地调整的能力，现在可以在不重启 Pod 的情况下调整资源请求和限制（需要容器运行时支持，如 containerd 2.0+）。

# 通过 Patch 调整正在运行的 Pod 的资源
kubectl patch pod my-pod -n default --type='json' -p='[
  {"op": "replace", "path": "/spec/containers/0/resources/requests/cpu", "value": "2"},
  {"op": "replace", "path": "/spec/containers/0/resources/limits/cpu", "value": "4"}
]'

6.3 调度器新特性

• Workload API (Alpha)：一种新的 API，用于描述相关联的一组 Pod（如分布式训练任务），调度器可以据此进行全局最优调度。
• PodGroup API (Alpha)：与 Workload API 配合，允许将一组 Pod 作为一个单元进行调度（全部成功或全部失败）。

7. 生产升级指南

7.1 升级前检查清单

在升级到 v1.36 之前，请完成以下检查：

#!/bin/bash
# pre-upgrade-check.sh

echo "=== Kubernetes v1.36 升级前检查 ==="

# 1. 检查当前版本
echo "当前版本："
kubectl version --short

# 2. 检查已弃用的 API
echo "检查已弃用的 API（v1.36 中移除的 API）："
kubectl get pods --all-namespaces -o json | \
  jq '.items[] | select(.apiVersion == "extensions/v1beta1") | .metadata.name'

# 3. 检查节点健康状态
echo "节点健康状态："
kubectl get nodes -o wide

# 4. 检查关键组件版本兼容性
echo "检查 CSI Driver 版本（需要支持 v1.36 API）："
kubectl get csidrivers

echo "检查 CNI 插件版本（需要支持 v1.36 网络模型）："
# 具体命令取决于 CNI 插件

# 5. 备份 etcd
echo "备份 etcd（强烈建议！）："
# 参考官方文档：https://kubernetes.io/docs/tasks/administer-cluster/configure-upgrade-etcd/
ETCDCTL_API=3 etcdctl snapshot save snapshot.db

# 6. 检查 Mutating Admission Webhook 兼容性
echo "检查现有 Webhook（考虑迁移到 MAP）："
kubectl get mutatingwebhookconfigurations

echo "=== 检查完成 ==="

7.2 滚动升级实战步骤

推荐使用 kubeadm 进行滚动升级：

# 1. 升级控制平面节点（第一个节点）
# 升级 kubeadm
apt-get update && apt-get install -y kubeadm=1.36.0-00

# 检查升级计划
kubeadm upgrade plan

# 执行升级
kubeadm upgrade apply v1.36.0

# 升级 kubelet 和 kubectl
apt-get update && apt-get install -y kubelet=1.36.0-00 kubectl=1.36.0-00
systemctl daemon-reload
systemctl restart kubelet

# 2. 升级其他控制平面节点
# 在每个控制平面节点上：
apt-get update && apt-get install -y kubeadm=1.36.0-00
kubeadm upgrade node
apt-get install -y kubelet=1.36.0-00 kubectl=1.36.0-00
systemctl restart kubelet

# 3. 升级工作节点
# 逐个升级（确保服务不中断）：
kubectl drain <node-name> --ignore-daemonsets --delete-emptydir-data
apt-get update && apt-get install -y kubelet=1.36.0-00
systemctl restart kubelet
kubectl uncordon <node-name>

7.3 常见问题与回滚策略

问题 1：User Namespaces 导致某些工作负载无法启动

# 临时禁用 User Namespaces（Pod 级别）
kubectl patch pod <pod-name> -n <namespace> --type='json' -p='[
  {"op": "remove", "path": "/spec/securityContext/namespaceOptions/user"}
]'

问题 2：Mutating Admission Policy 导致 Pod 创建失败

# 检查 Policy 的 CEL 表达式是否有误
kubectl describe mutatingadmissionpolicy <policy-name>

# 临时禁用 Policy（通过删除 Binding）
kubectl delete mutatingadmissionpolicybinding <binding-name>

回滚步骤：

# 如果升级后出现问题，可以回滚到 v1.35
kubeadm upgrade apply v1.35.0

# 降级 kubelet 和 kubectl
apt-get install -y kubelet=1.35.0-00 kubectl=1.35.0-00
systemctl restart kubelet

8. 总结与展望

Kubernetes v1.36「春」版本是一个以安全和稳定性为核心的发布。

最值得关注的特性：

1. User Namespaces GA — 大幅提升容器安全性，建议所有生产集群启用。
2. Mutating Admission Policies GA — 简化 Admission 控制，性能更好，运维更轻松。
3. AI/ML 工作负载增强 — 更好的 GPU 支持，为 AI 时代做好准备。

升级建议：

• 如果是生产集群，建议在 v1.36.1+（第一个 patch 版本）发布后再升级。
• 先在测试集群中验证所有工作负载的兼容性。
• 优先考虑启用 User Namespaces 和 Mutating Admission Policies，以获得安全和性能收益。

未来展望：

• v1.37（预计 2026 年 8 月）可能会看到 DRA 进入 GA。
• 调度器的 Workload/PodGroup API 可能会在 v1.37 或 v1.38 中进入 Beta。
• WebAssembly (Wasm) 在 Kubernetes 中的支持正在逐步成熟，值得持续关注。

参考资源

• Kubernetes v1.36 Release Notes
• User Namespaces KEP
• Mutating Admission Policies KEP
• Kubernetes Official Blog - v1.36 Announcement

作者：程序员茄子 | 发布时间：2026-05-23 | 原文链接：https://www.chenxutan.com

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