k8s在centos上的资源调度如何优化

K8s在CentOS上的资源调度优化策略

1. 系统内核参数优化

调整CentOS内核参数以提升网络、文件处理及连接跟踪能力，减少调度瓶颈。关键参数包括：

• 增大文件句柄上限（fs.file-max=1000000），应对高并发场景下的文件描述符需求；
• 优化ARP缓存（net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=1024、gc_thresh2=4096、gc_thresh3=8192），提升网络地址解析效率；
• 扩大全连接队列（net.core.somaxconn=65535），避免TCP连接因队列满被拒绝；
• 调整连接跟踪表大小（net.netfilter.nf_conntrack_max=10485760），适应大规模容器连接场景。
  以上参数需写入/etc/sysctl.conf并通过sysctl -p生效。

2. etcd数据库优化

etcd作为K8s核心元数据存储，其性能直接影响调度效率。优化措施：

• 搭建高可用etcd集群（至少3节点），使用etcd Operator自动化管理集群生命周期；
• 将etcd数据存储在SSD硬盘上，提升读写性能（避免机械硬盘的IOPS瓶颈）；
• 调整etcd存储配额（--quota-backend-bytes=4294967296，即4GB），防止数据量过大导致性能下降。

3. Kube-APIServer调优

根据集群规模调整APIServer参数，避免请求堆积：

• 节点数量≥3000时，设置--max-requests-inflight=3000、--max-mutating-requests-inflight=1000；
• 节点数量1000-3000时，设置为--max-requests-inflight=1500、--max-mutating-requests-inflight=500；
• 开启--enable-admission-plugins=ResourceQuota，限制命名空间资源总量，防止过度占用。

4. kube-scheduler参数优化

通过调度策略与性能参数调整，提升调度效率与资源均衡性：

• 亲和性与反亲和性：使用nodeAffinity将Pod调度到带特定标签的节点（如GPU节点），或用podAntiAffinity将同类Pod分散到不同节点，提升容错性与资源利用率；
• 拓扑分布：启用podTopologySpread插件，根据Zone、节点等拓扑域均衡分布Pod，避免单节点过载；
• 调度性能：调整--percentage-of-nodes-to-score（如设置为50%），减少调度时评估的节点数量，降低延迟。

5. 资源请求与限制精准化

合理设置Pod的requests（调度最小资源）与limits（运行最大资源），避免资源浪费或不足：

• 收集数据：通过kubectl top pods、Prometheus+Grafana监控容器的CPU/内存平均使用率与峰值；
• 设置原则：requests≈实际平均使用量（如CPU平均使用1核，则设为1），limits≥峰值使用量（如峰值2核，则设为2）；
• QoS分级：根据业务重要性设置Pod的QoS级别（Guaranteed：requests=limits，适用于关键应用；Burstable：requests< limits，适用于普通应用；BestEffort：无requests/limits，适用于批处理任务）。

6. 调度策略增强

通过高级调度规则优化Pod分布与资源利用：

• 节点亲和性：强制或优先将Pod调度到带特定标签的节点（如disk=ssd、gpu=nvidia），提升应用性能；
• Pod反亲和性：避免同类Pod集中在同一节点（如topologyKey: kubernetes.io/hostname），防止单节点故障导致多个Pod不可用；
• 污点与容忍度：给故障节点添加污点（kubectl taint nodes node1 key=value:NoSchedule），仅允许有对应容忍度的Pod调度过来，隔离问题节点。

7. 硬件与IO优化

提升底层硬件性能，适配容器存储需求：

• IO调度器：SSD硬盘使用noop或deadline调度器（减少调度开销），SAS硬盘使用deadline（平衡吞吐与延迟）；
• CPU管理：启用kubelet的--cpu-manager-policy=static，按NUMA拓扑分配CPU，减少跨NUMA访问的延迟；
• 存储优化：使用高性能分布式存储（如Ceph、GlusterFS），配置动态卷供应（StorageClass），根据应用需求自动创建存储卷。

8. 监控与动态调整

通过监控工具实时掌握集群状态，实现资源动态扩缩容：

• 监控：使用Prometheus+Grafana监控集群的CPU、内存、磁盘、网络等指标，及时发现资源瓶颈；
• 自动扩缩容：配置Horizontal Pod Autoscaler（HPA），根据CPU/内存使用率或自定义指标（如QPS）自动调整Pod数量（如targetAverageUtilization=70）；
• 垂直扩缩容：使用Vertical Pod Autoscaler（VPA），根据历史资源使用情况自动调整Pod的requests与limits，优化资源分配。

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！