centos k8s性能调优有哪些技巧

Kubernetes（K8s）在CentOS上的性能调优需从硬件资源、系统内核、K8s组件、网络、存储、应用层及监控等多维度综合优化，以下是具体技巧：

增加CPU与内存：根据工作负载需求（如计算密集型、内存密集型）扩展节点资源，通过kubectl top nodes监控资源使用率，避免资源瓶颈。
使用高性能SSD：SSD的低延迟和高IOPS特性显著提升存储性能，优先选择NVMe SSD（如Ceph、GlusterFS等分布式存储），避免HDD成为性能短板。
合理分配资源：通过ResourceQuotas限制命名空间资源总量，为Pod设置requests（最低保障）和limits（上限），防止资源争用。

调整内存管理：
- vm.max_map_count=262144：增加虚拟内存映射区域数量，支持更多容器（如Elasticsearch）。
- vm.swappiness=10（默认60）：降低交换空间使用，优先使用物理内存，提升IO性能。
- vm.overcommit_memory=1：允许内核过度分配内存，提高内存利用率。
优化网络参数：
- net.ipv4.ip_forward=1：启用IP转发，支持Pod跨节点通信。
- net.core.rmem_max=16777216/net.core.wmem_max=16777216：增大接收/发送缓冲区，提升网络吞吐量。
- net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=8192：增加SYN队列长度，应对高并发连接请求。
- net.netfilter.nf_conntrack_max=1048576：增大连接跟踪表大小，避免连接数过多导致丢包。
调整文件系统参数：
- fs.file-max=1000000：增加系统最大文件句柄数，支持更多并发文件操作。
- fs.inotify.max_user_instances=524288/fs.inotify.max_user_watches=524288：允许更多inotify实例和监视文件，适配容器化应用的高文件监控需求。

kubelet调优：
- --max-pods=200（默认110）：增加单节点可运行的Pod数量，提升节点资源利用率。
- --image-gc-high-threshold=85/--image-gc-low-threshold=80：设置镜像垃圾回收阈值，自动清理未使用的镜像，释放磁盘空间。
- --eviction-hard=memory.available<500Mi,nodefs.available<10%：配置节点驱逐策略，避免节点资源耗尽导致Pod崩溃。
kube-proxy调优：
- 优先使用IPVS模式（--proxy-mode=ipvs）：相比iptables，IPVS在大规模集群（>1000 Pod）中性能更优（如连接跟踪、负载均衡效率更高），需调整--conntrack-max（如100万）和--conntrack-tcp-timeout-established=24h优化连接跟踪。
API Server调优：
- --max-requests-inflight=1000/--max-mutating-requests-inflight=200：增加并发请求数，提升API Server处理能力，避免高负载下拒绝请求。
- 使用负载均衡器（如Nginx、HAProxy）分担API Server压力，提高可用性。
Controller Manager与Scheduler调优：
- 根据集群规模调整资源请求（如--horizontal-pod-autoscaler-sync-period=30s），减少HPA同步频率，降低控制平面负载。

选择高性能CNI插件：优先使用Calico（支持BGP路由，网络性能好）或Cilium（基于eBPF，支持高性能网络策略），替代Flannel（性能较差）。
调整MTU大小：根据网络环境设置MTU（如1450，适配Overlay网络），减少数据包分片，提升吞吐量。
优化网络策略：通过K8sNetworkPolicy限制Pod间通信，仅开放必要端口，减少不必要的网络流量。

使用CSI驱动：采用Container Storage Interface（CSI）驱动（如Ceph CSI、GlusterFS CSI）管理存储卷，提升存储扩展性和兼容性。
配置StorageClass：根据应用需求创建不同存储类（如ssd、hdd），动态分配存储资源（如kubectl apply -f storageclass.yaml）。
优化PV/PVC设置：合理设置PV大小（避免过大浪费），使用ReclaimPolicy=Delete（或Recycle）自动回收存储资源，启用存储压缩（如Ceph的compression功能）提升IO性能。

容器镜像优化：使用多阶段构建（如FROM golang:1.21 AS builder→FROM alpine:3.18）减小镜像大小（如从几GB降至几百MB），清理不必要的文件（如apt cache、npm cache），使用轻量级基础镜像（如Alpine Linux）。
资源限制与请求：为容器设置合理的resources.requests（如cpu: "500m"、memory: "512Mi"）和limits（如cpu: "1"、memory: "1Gi"），避免单个Pod占用过多资源，影响其他Pod运行。
水平扩展（HPA）：通过Horizontal Pod Autoscaler根据CPU/内存使用率（或自定义指标，如QPS）自动调整Pod数量（如kubectl autoscale deployment nginx --cpu-percent=80 --min=2 --max=10），应对高并发负载。
使用Init Containers：将初始化任务（如数据库连接、配置文件生成）放在Init Containers中，减少主容器启动时间，提高应用可用性。

性能监控：部署Prometheus（采集指标）+ Grafana（可视化）监控集群性能（如节点CPU/内存、Pod QPS、etcd延迟），设置告警规则（如etcd_server_has_leader=false）及时发现问题。
日志管理：使用EFK（Elasticsearch+Fluentd+Kibana）或Loki+Grafana聚合日志，设置日志级别（如INFO而非DEBUG），减少不必要的日志输出，降低磁盘IO压力。

禁用不必要的服务：关闭CentOS中不必要的服务（如firewalld、SELinux，临时关闭用systemctl stop firewalld，永久关闭修改配置文件），减少系统开销。
升级Kubernetes版本：定期升级到最新稳定版本（如1.28+），获取性能改进（如kube-apiserver的并发处理优化）和安全修复。
使用容器运行时优化：替换Docker为containerd或CRI-O（性能更好，资源占用更低），提升容器启动速度和管理效率。

以上技巧需根据集群规模（如节点数、Pod数）、业务场景（如计算密集型、IO密集型）和硬件环境（如CPU型号、网络带宽）灵活调整，建议通过kubectl top、Prometheus等工具监控优化效果，持续迭代。

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