Debian上Kubernetes性能优化实战指南
一 基础系统与内核优化
- 关闭或禁用 Swap：Kubelet 默认不支持 Swap，建议执行
sudo swapoff -a 并在 /etc/fstab 中注释 swap 条目，避免内存颠簸与 OOM 误杀。
- 网络内核参数：提升连接与端口复用能力，编辑 /etc/sysctl.conf 或 /etc/sysctl.d/99-kubernetes.conf 并
sysctl -p 生效：
- net.core.somaxconn=65535
- net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=65535
- net.ipv4.ip_local_port_range=1024 65535
- net.ipv4.tcp_tw_reuse=1；net.ipv4.tcp_fin_timeout=30；net.ipv4.tcp_max_tw_buckets=180000
- 容器网络转发：net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1；net.ipv4.ip_forward=1
- 内存回收倾向：vm.swappiness=10（避免过早换页，兼顾稳定性与性能）
- 容器运行时与版本：自 v1.24 起建议使用 containerd 作为运行时；如使用 Docker，需通过 cri-dockerd 适配。
- 基础加固与网络：系统更新到稳定版本（如 Debian 12 Bookworm），合理放行节点间通信端口（如 6443/179/4789/51820-51821 等，视所用 CNI/隧道而定），并配置 kubectl 上下文以便运维。
二 调度与资源编排优化
- 为工作负载设置合理的资源请求与限制：避免无请求导致“不可调度”或无限制引发节点资源竞争；结合应用特性设置 requests/limits，减少 OOM 与 CPU 限流。
- 亲和与反亲和：
- 使用 nodeSelector/nodeAffinity 将高 IO/低延迟应用调度到高性能节点或指定节点池。
- 通过 podAntiAffinity 将关键副本分散到不同节点/故障域，提升可用性与吞吐。
- 污点与容忍：为 GPU/AI、专用硬件或维护窗口打污点（如 NoSchedule/NoExecute），仅允许匹配容忍的 Pod 调度，保障资源隔离与稳定性。
- 拓扑分布约束：使用 topologySpreadConstraints 在节点/机架/可用区等拓扑域上均匀打散副本，降低“热点”风险。
- 自动扩缩容：基于 CPU/内存 或自定义指标配置 HPA，并设置合理的 minReplicas/maxReplicas 与目标利用率，平滑应对流量波动。
- 批量与拓扑感知：对 Gang Scheduling（全有或全无）与 拓扑感知调度 敏感的工作负载（如分布式训练/大数据作业），优先将协同 Pod 放置在同一低时延拓扑域，减少跨域通信开销。
三 网络与存储性能优化
- CNI 与 MTU：选择高性能 CNI 插件（如 Calico/Flannel/Weave），并根据底层网络设置正确的 MTU（1500 或 9000/Jumbo Frames），避免分片与吞吐损失。
- 服务入口与负载均衡：为 Service 配置 LoadBalancer 或 NodePort，在多节点前放置 HAProxy/Nginx 等四层/七层负载均衡，提升吞吐与可用性。
- 持久化与本地盘：有状态服务优先使用 高性能 SSD/NVMe 与本地 PV，减少网络存储抖动；合理设置 StorageClass 与 QoS，避免节点 IO 争用。
- 网络策略与安全：最小化 NetworkPolicy，仅放行必要流量，减少无效广播与策略匹配开销。
四 运行时与节点级优化
- CPU 与 NUMA 亲和：对延迟敏感型应用启用 CPU 拓扑感知调度，将 Pod 固定到特定 CPU 核心/NUMA 节点，减少跨 NUMA 访存与上下文切换抖动。
- CPU Burst：允许容器在空闲时积累时间片，应对启动/突发流量，降低 CPU Throttled 导致的延迟波动。
- QoS 与优先级：为关键业务设置 Guaranteed/Burstable QoS，低优任务使用 BestEffort 或弹性限额，结合 弹性资源限制/CPU QoS/内存 QoS/L3 Cache 与内存带宽隔离 实现在离线混部与性能隔离。
- 重调度与热点打散：启用 重调度 与 负载热点打散，在节点负载不均或资源碎片时自动迁移 Pod，维持集群长期均衡。
- 节点资源水位：结合 负载感知调度 优先将 Pod 调度到负载较低节点，避免单点过热。
五 监控可观测性与容量规划
- 监控与告警：部署 Prometheus + Grafana 采集 节点/Pod/容器 指标，关注 CPU Throttled、内存压力、网络丢包/重传、磁盘 IO 等待 等关键面板并设置阈值告警。
- 日志与排障：集中式日志（如 ELK）统一采集容器日志，结合 事件（Events） 与 kubectl describe pod 快速定位调度失败、镜像拉取、健康检查等问题。
- 容量与扩展：基于监控数据规划 节点规模 与 资源配额（ResourceQuota），必要时横向扩容节点或纵向提升规格；为 etcd 采用 SSD、多实例与定期备份，保障控制面稳定与低延迟。
