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如何通过CentOS优化Kubernetes的调度策略

小樊
42
2025-09-12 02:23:54
栏目: 智能运维

通过CentOS优化Kubernetes调度策略可从系统配置、调度参数、资源管理及监控等方面入手,具体如下:

  • 系统内核优化
    调整内核参数以提升网络和文件处理能力,如增大文件句柄上限、优化ARP缓存等。

    # 示例:修改内核参数(需写入/etc/sysctl.conf)  fs.file-max=1000000 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=1024 net.core.netdev_max_backlog=10000 
  • etcd数据库优化
    搭建高可用etcd集群,使用SSD存储并调整存储配额,提升元数据读写效率。

    # etcd配置示例(--quota-backend-bytes设置存储上限,单位字节)  etcd --quota-backend-bytes=4294967296 # 4GB  
  • Kube-APIServer调优
    根据节点规模调整请求处理参数,如--max-requests-inflight--max-mutating-requests-inflight,避免请求堆积。

  • kube-scheduler参数优化

    • 调度策略:通过nodeAffinity/podAffinity实现亲和性调度,或用podTopologySpread插件均衡分布Pod。
    • 性能参数:调整--percentage-of-nodes-to-score控制调度时评估的节点比例,减少调度延迟。
      配置文件路径:/etc/kubernetes/config/kube-scheduler.yaml
  • 资源管理与调度策略

    • 资源请求与限制:为Pod设置requestslimits,避免资源争用。
    • QoS分级:根据业务重要性设置Pod的QoS级别(Guaranteed/Burstable/BestEffort)。
    • 污点与容忍度:通过taintstolerations控制Pod调度到特定节点,如隔离故障节点。
  • 硬件与IO优化

    • 为存储设备选择合适的IO调度器(SSD用noopdeadline,SAS用deadline)。
    • 启用CPU Manager按NUMA拓扑分配CPU,减少争用。
  • 监控与动态调整
    使用Prometheus等工具监控集群负载,结合HPA/VPA实现资源动态扩缩容。

参考来源

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