简述K8S生产中遇到什么特别影响深刻的问题吗，问题排查解决思路是怎么样的？（重点）

在K8S生产中，我遇到的一个特别印象深刻的问题是内存泄露。当K8S集群运行一段时间后，某些节点可能无法再新建Pod，并出现诸如"cannot allocate memory"的错误。在查看Pod状态时，还可能遇到"no space left on device"的报错。这种问题的出现，表明K8S集群可能存在内存泄露问题，且随着创建的Pod数量增多，内存泄露问题会愈发严重。

针对这类问题的排查解决思路如下：

1. 确认问题现象：通过kubectl命令观察集群状态，确认节点无法新建Pod且存在内存不足的错误信息。

2. 检查Pod状态：使用kubectl describe pod [pod_name] -n [namespace_name]命令查看Pod的详细信息，包括容器的状态和事件信息。这有助于判断是否是特定Pod导致的内存泄露问题。

3. 查看日志信息：利用kubectl logs [pod_name] -n [namespace_name]命令检查Pod容器的日志信息，查找可能存在的错误或异常。内存泄露问题往往会在日志中留下痕迹，如内存使用量的持续增长等。

4. 分析资源使用：通过K8S的资源监控工具（如Prometheus、Grafana等）分析集群和节点的资源使用情况，特别是内存的使用情况。这有助于定位内存泄露的具体位置和原因。

5. 检查应用代码：如果确认是特定应用导致的内存泄露，需要检查应用的代码逻辑，特别是与内存分配和释放相关的部分。有时候，应用代码中的缺陷可能导致内存泄露。

6. 更新和升级：确保K8S集群和相关组件（如Docker、Kubelet等）都是最新版本，以利用最新的性能优化和漏洞修复。

7. 调整配置：根据排查结果，可能需要调整K8S集群的配置参数，如增加内存限制、优化垃圾回收策略等，以缓解内存泄露问题。

8. 持续监控：在解决问题后，需要持续监控集群状态，确保内存泄露问题不再出现。同时，建立定期的集群维护和优化计划，以预防类似问题的发生。

通过以上步骤，我们可以有效地排查和解决K8S生产环境中的内存泄露问题。当然，在实际生产环境中可能还会遇到其他各种复杂的问题，但基本的排查和解决思路是类似的：先确认问题现象，然后逐步缩小范围定位问题原因，最后采取相应的措施解决问题并预防类似问题的再次发生。