在CentOS上部署和运行Kubernetes（k8s）时，性能调优是一个关键步骤，以确保集群的高效运行和资源的最佳利用。以下是一些常见的性能调优策略：
硬件资源优化
- 增加CPU和内存：根据工作负载需求，适当增加节点的CPU和内存。
- 使用大页内存（Huge Pages）：可以减少TLB（Translation Lookaside Buffer）的缺失，提高内存访问速度。
- 使用SSD：SSD比HDD有更低的延迟和更高的IOPS，适合用作Kubernetes的存储后端。
Kubernetes组件调优
- kubelet调优：
- 调整
--max-pods参数以允许每个节点运行更多的Pod。 - 启用
--cgroup-driver为systemd或cgroupfs，根据系统环境选择合适的驱动。
- kube-proxy调优：
- 使用iptables模式可能会在高负载下导致性能问题，可以考虑切换到ipvs模式。
- 调整
--conntrack-max和--conntrack-ttl参数以优化连接跟踪。
- etcd调优：
- 增加etcd的副本数量以提高可用性和读取性能。
- 调整
--heartbeat-interval和--election-timeout参数以适应网络延迟。
- API Server调优：
- 增加
--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight参数以处理更多的并发请求。 - 启用
--requestheader-allowed-names和--requestheader-extra-headers-prefix以支持自定义请求头。
存储优化
- 使用高性能存储：选择具有高吞吐量和低延迟的存储解决方案，如Ceph、GlusterFS或云提供商的块存储服务。
- 配置存储类：根据应用需求配置不同的存储类，例如，对于需要高性能的应用使用SSD存储类。
- 启用存储QoS：使用Kubernetes的Storage QoS功能来保证应用的存储性能。
应用层面优化
- 容器镜像优化：使用多阶段构建来减小镜像大小。删除不必要的文件和依赖项。
- 资源限制和请求：为Pod设置合理的资源限制和请求，以避免资源争用和OOM（Out of Memory）错误。
- 水平扩展：使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）根据CPU使用率或其他指标自动扩展Pod数量。
- 调度策略：使用亲和性和反亲和性规则来优化Pod的调度，确保关键应用部署在高性能节点上。
网络优化
- 使用高性能的网络插件：如Calico、Cilium，这些插件提供了更好的性能和安全性。
- 配置网络策略：以减少不必要的网络流量。
- 调整MTU大小：根据网络环境调整MTU（最大传输单元）大小，通常设置为1450或1500。
监控和日志
- 使用监控工具：如Prometheus和Grafana等工具监控集群性能。
- 优化日志收集：使用EFK（Elasticsearch, Fluentd, Kibana）堆栈来收集和分析日志。
其他建议
- 定期升级Kubernetes版本：定期升级Kubernetes到最新稳定版本，以获得性能改进和安全修复。
- 内核升级：对于大部分企业，CentOS系统还是首选，默认情况下，7系列系统默认版本是3.10，该版本的内核在kubernetes社区有很多已知的bug，所以对节点来说，升级内核是必须的。
通过上述策略的综合应用，可以显著提升CentOS上Kubernetes集群的性能和稳定性，从而更好地支持应用程序和服务。
