CentOS K8s安装后如何进行性能测试

CentOS K8s安装后性能测试全流程指南

一、测试前准备

1. 验证集群状态
   使用kubectl确认集群节点、Pod及组件健康性：

   kubectl get nodes   确保所有节点状态为"Ready"
   kubectl get pods --all-namespaces   确保所有Pod状态为"Running"
   

2. 部署监控工具
   安装Prometheus+Grafana监控集群资源（CPU、内存、磁盘、网络）及Pod状态，为性能分析提供数据支撑。可通过Helm快速部署：

   helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
   helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack
   

3. 准备测试应用
   部署一个轻量级应用（如Nginx）作为负载目标，验证集群基本功能并模拟真实场景：

    nginx-deployment.yaml
   apiVersion: apps/v1
   kind: Deployment
   metadata:
     name: nginx-deployment
   spec:
     replicas: 3
     selector:
       matchLabels:
         app: nginx
     template:
       metadata:
         labels:
           app: nginx
       spec:
         containers:
         - name: nginx
           image: nginx:latest
           ports:
           - containerPort: 80
   ---
    nginx-service.yaml
   apiVersion: v1
   kind: Service
   metadata:
     name: nginx-service
   spec:
     selector:
       app: nginx
     ports:
       - protocol: TCP
         port: 80
         targetPort: 80
     type: LoadBalancer   或NodePort（测试环境用）
   

   应用配置：kubectl apply -f nginx-deployment.yaml & & kubectl apply -f nginx-service.yaml。

二、核心性能测试步骤

1. 基准测试

使用默认配置运行测试，收集初始性能数据（如响应时间、吞吐量、资源利用率）。常用工具：

• K6：支持JavaScript脚本编写负载场景，适合HTTP接口测试。示例脚本（test.js）：

  import http from &
      x27;
      k6/http&
      x27;
      ;
  
  import {
   check }
       from &
      x27;
      k6&
      x27;
      ;
  
  
  export let options = {
      
    vus: 10,          // 虚拟用户数
    duration: &
      x27;
      30s&
      x27;
  ,  // 测试时长
  }
      ;
  
  
  export default function () {
      
    let res = http.get(&
      x27;
      http://<
      nginx-service-ip>
      /&
      x27;
      );
  
    check(res, {
       &
      x27;
      status is 200&
      x27;
      : (r) =>
   r.status === 200 }
      );
  
  }
      
  

  运行测试：k6 run test.js（本地运行）或通过K8s Job分布式执行。
• Locust：Python编写的分布式负载测试工具，适合复杂场景（如用户行为模拟）。
• JMeter：Java工具，支持HTTP、数据库等多种协议，适合企业级复杂测试。

2. 压力测试

逐步增加负载（如提升虚拟用户数、并发请求数），观察集群在高负载下的表现，识别性能拐点。例如用K6调整vus（虚拟用户数）至100，运行k6 run --vus 100 --duration 1m test.js，记录响应时间、错误率及节点资源使用率（通过Prometheus查看）。

3. 稳定性测试

在高负载（如80%集群容量）下持续运行测试（如1小时），检查系统稳定性：

• 是否出现Pod频繁重启（kubectl get pods -w查看重启次数）。
• 资源是否耗尽（如节点内存使用率超过90%，通过Prometheus监控）。
• 服务是否可用（通过Grafana查看请求成功率）。

4. 故障注入测试

模拟节点或网络故障，验证集群容错能力：

• 节点故障：使用kubectl drain < node-name> 排空节点（模拟节点宕机），观察Pod是否自动迁移至其他节点（kubectl get pods -o wide查看Pod分布）。
• 网络中断：使用kube-monkey随机删除Pod（需提前安装），检查服务是否自动恢复（kubectl describe pod < pod-name> 查看重启原因）。

5. 集群组件专项测试

针对K8s核心组件进行性能验证：

• etcd：使用etcd-benchmark工具测试etcd的读写性能（需进入etcd容器运行）。
• 网络：使用iperf3测试集群内网络带宽（在两个Pod间运行iperf3 -c < target-pod-ip> ），使用netperf测试延迟。
• 调度性能：使用ClusterLoader2模拟大规模Pod创建（如1000个Pod），测试调度器性能（生成调度延迟、成功率报告）。

三、测试结果分析与优化

1. 数据收集与可视化
   从Prometheus导出测试数据，通过Grafana创建仪表盘，展示关键指标（如CPU使用率、内存占用、Pod重启次数、请求延迟）。例如Grafana的Kubernetes集群监控模板可直接使用。

2. 瓶颈识别
   分析数据找出性能瓶颈：

   • 若CPU使用率过高，可能是应用计算密集或Pod资源限制过低（调整resources.requests/limits）。
   • 若内存出现OOM，需增加Pod内存限制或优化应用内存使用。
   • 若网络延迟高，可能是节点网络带宽不足或CNI插件性能问题（如Calico配置优化）。

3. 优化调整
   根据瓶颈调整配置：

   • 资源分配：调整Pod的resources.requests（请求资源）和limits（限制资源），避免资源争抢。
   • 自动伸缩：配置Horizontal Pod Autoscaler（HPA）根据CPU/内存使用率自动扩缩容（示例HPA配置）：

     apiVersion: autoscaling/v2
     kind: HorizontalPodAutoscaler
     metadata:
       name: nginx-hpa
     spec:
       scaleTargetRef:
         apiVersion: apps/v1
         kind: Deployment
         name: nginx-deployment
       minReplicas: 3
       maxReplicas: 10
       metrics:
       - type: Resource
         resource:
           name: cpu
           target:
             type: Utilization
             averageUtilization: 70
     

   • 集群扩容：若节点资源不足，添加新节点（kubeadm join）或升级节点规格（如CPU、内存）。

四、注意事项

• 测试环境隔离：避免在生产环境进行性能测试，建议使用独立的测试集群。
• 逐步加压：避免一次性施加过高负载，导致集群崩溃。
• 监控全程开启：测试过程中持续监控集群状态，及时发现异常。
• 自动化测试：将性能测试集成到CI/CD流程（如Jenkins），每次部署后自动运行，确保性能稳定性。

声明：本文内容由网友自发贡献，本站不承担相应法律责任。对本内容有异议或投诉，请联系2913721942#qq.com核实处理，我们将尽快回复您，谢谢合作！