centos与k8s的性能调优策略

一、系统级调优（CentOS层面）

• 内核参数优化
  • 调整网络参数：net.ipv4.tcp_tw_reuse=1（启用TIME_WAIT复用）、net.core.somaxconn=32768（扩大监听队列）。
  • 禁用Swap：vm.swappiness=0，避免内存不足时频繁交换。
  • 增加文件句柄限制：fs.file-max=1048576，应对高并发场景。
• 硬件与存储优化
  • 使用SSD存储，配置大页内存（Huge Pages）提升内存访问效率。
  • 多核CPU启用NUMA绑核，提升多线程性能。

二、Kubernetes组件调优

• kubelet优化
  • 调整--max-pods参数，根据节点规格设置最大Pod数量（如200-400）。
  • 启用并行镜像拉取：serializeImagePulls=false，加速Pod启动。
• kube-proxy优化
  • 优先使用ipvs模式替代iptables，提升网络转发效率。
  • 调整--conntrack-max参数，增大连接跟踪表容量。
• API Server与etcd优化
  • 增加API Server并发处理能力：--max-requests-inflight=3000。
  • 为etcd配置SSD存储，设置--quota-backend-bytes参数（如8GB）。

三、网络与资源调度优化

• 网络策略
  • 选择高性能CNI插件（如Calico、Cilium），启用IPVS模式。
  • 调整Pod网络MTU为1450，避免IP分片。
• 资源分配与调度
  • 为Pod设置合理的requests/limits，避免资源争用。
  • 使用节点亲和性（nodeAffinity）将关键Pod调度到高性能节点。
  • 启用水平Pod自动伸缩（HPA），根据CPU/内存使用率动态扩缩容。

四、监控与持续优化

• 监控工具
  • 部署Prometheus+Grafana，监控节点资源、Pod状态、网络延迟等指标。
  • 使用ELK Stack分析日志，定位性能瓶颈（如Pod重启、网络超时）。
• 定期调优验证
  • 通过压力测试工具（如K6、Locust）模拟高负载场景，验证优化效果。
  • 定期清理无用资源，如未使用的镜像、Pod，释放集群资源。

关键参考来源