Debian 上 Kubernetes 部署的性能概览
在同等硬件与网络条件下，Kubernetes 在 Debian 上的性能主要受 内核参数、容器运行时、网络 CNI 与存储 I/O 影响。采用 Debian 12、合理的内核与运行时调优、配合 containerd + SystemdCgroup 与主流 CNI（如 Calico），可获得接近裸机的调度与网络表现；控制平面与数据面的瓶颈更多取决于 API Server/etcd 的吞吐与延迟 以及 Pod 资源限制/请求 的设置是否匹配工作负载特征。
影响性能的关键因素
- 内核与网络栈：启用 IP 转发、增大 连接队列、调整 连接跟踪表 与适度的 vm.swappiness，可显著降低短连接、海量连接场景下的网络抖动与丢包。
- 容器运行时：使用 containerd 并开启 SystemdCgroup，正确设置 OOM 优先级 与内存交换策略，有助于提升稳定性与调度可预测性。
- 网络插件与策略：选择 Calico 等高性能 CNI，结合 NetworkPolicy 精细化控制，减少不必要的跨节点流量与策略匹配开销。
- 资源请求与限制：为工作负载设置合理的 requests/limits，避免 CPU 节流与内存不足导致的频繁重建。
- 存储 I/O：结合 fio 等工具验证底层磁盘/文件系统的 IOPS/时延，为数据库、日志等 I/O 敏感负载选择合适存储类与调度策略。
可复现的基准测试方法
- 集群与控制平面：
- 部署 Prometheus + Grafana，采集 apiserver_request_latencies_summary、etcd_server_transactions_total 等关键指标。
- 批量创建 50 个 Deployment 测量 API Server 吞吐与完成时延，观察控制平面在扩展阶段的稳定性。
- 节点与 Pod 级：
- 使用 sysbench（CPU/内存）与 fio（磁盘）在 Pod 内跑基准，验证节点资源上限与调度策略的有效性。
- 运行 CPU/内存压力 Pod（如 progrium/stress）观察 CPU 节流、OOM 与调度行为。
- 网络与连通性：
- 在命名空间内做 Pod 间通信延迟/带宽 测试，结合 NetworkPolicy 验证策略开销。
- 观测与排障：
- 使用 kubectl top nodes/pods、kubectl describe/logs/exec 快速定位资源争用与异常事件。
常见性能问题与优化要点
- 连接跟踪与队列瓶颈：在 /etc/sysctl.d/k8s.conf 中设置如 net.ipv4.ip_forward=1、net.core.somaxconn=32768、net.netfilter.nf_conntrack_max=1048576，并应用
sysctl --system。
- 容器运行时与 cgroup：在 containerd-config.toml 启用 SystemdCgroup = true，按需设置 OOMScoreAdj，避免容器被意外 OOM 终止。
- 内存与交换：生产环境建议 关闭 swap（
swapoff -a 并修改 /etc/fstab），降低内存颠簸与抖动。
- 网络基线：加载 overlay/br_netfilter 模块，开启桥接流量进入 iptables/IP6tables，保证 CNI 正常工作与策略生效。
- 资源边界：为关键负载设置 requests/limits，避免资源超卖导致的 CPU 节流 与 Pod 驱逐。
性能预期与建议配置
- 预期：在 Debian 12 上完成上述调优后，控制平面在常规规模下可保持 毫秒级 API 响应，数据面 Pod 间网络 P95 延迟 接近宿主机网络；I/O 性能由底层存储与文件系统主导，可通过 fio 实测校准。
- 建议的最小配置：
- 控制平面：2–3 节点，每节点 2–4 核 CPU / 8–16GB 内存 / 50GB+ SSD；
- 工作节点：视负载而定，数据库/消息队列等建议 4–8 核 / 16–32GB 内存 / 高性能 SSD；
- 运行时与网络：containerd + SystemdCgroup，Calico 或等价高性能 CNI；
- 观测：部署 Prometheus + Grafana 与日志栈，建立 时延、吞吐、错误率 的 SLO 与告警。
