Debian上Kubernetes的性能如何优化

Debian上Kubernetes性能优化实战指南

一 节点与内核优化

• 关闭 Swap：Kubelet 依赖稳定的内存压力信号，Swap 会显著增加延迟与抖动。执行：sudo swapoff -a，并在 /etc/fstab 中注释 Swap 条目以永久生效。
• 内核网络与文件句柄：创建 /etc/sysctl.d/99-kubernetes.conf，示例：
  net.core.somaxconn=32768；net.core.netdev_max_backlog=16384；net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=8096；net.ipv4.tcp_tw_reuse=1；net.ipv4.tcp_fin_timeout=30；net.ipv4.ip_local_port_range=1024 65535；vm.swappiness=0；vm.overcommit_memory=1；fs.file-max=2097152；fs.inotify.max_user_watches=524288；fs.inotify.max_user_instances=8192。执行 sysctl --system 生效。
• 容器网络内核模块：确保加载 overlay、br_netfilter，并开启桥接流量进入 iptables：
  sudo modprobe overlay；sudo modprobe br_netfilter；
  echo -e “net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1\nnet.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1\nnet.ipv4.ip_forward=1” | sudo tee /etc/sysctl.d/99-kubernetes-k8s.conf & & sudo sysctl --system。
• 资源规划：优先使用 SSD/NVMe；控制平面节点建议至少 4 核 CPU / 4GB 内存，工作节点按负载提升规格。

二 容器运行时与 kubelet 调优

• 运行时选择：Kubernetes 1.24+ 推荐使用 containerd。配置 /etc/containerd/config.toml：
  [plugins.“io.containerd.grpc.v1.cri”] 下设置 max_concurrent_downloads=20；
  [plugins.“io.containerd.grpc.v1.cri”.containerd.runtimes.runc] 下 runtime_type=io.containerd.runc.v2，并在 options 中设置 SystemdCgroup=true（与系统 cgroup 驱动一致）。重启 containerd。
• kubelet 关键参数（/var/lib/kubelet/config.yaml 或 kubelet.service ExecStart 追加）：
  systemReserved: cpu=1000m, memory=2Gi；kubeReserved: cpu=1000m, memory=2Gi；
  imageGCHighThresholdPercent=85；imageGCLowThresholdPercent=70；serializeImagePulls=false；
  maxPods=200（按节点规格调整）；evictionHard 建议设置 nodefs.available=5%、nodefs.inodesFree=5% 等驱逐阈值，避免磁盘/内存压力导致的不稳定。重启 kubelet。

三 调度与 Pod 资源配置

• 资源请求与限制：为每个容器设置合理的 requests/limits，作为调度依据并防止资源争用。示例：
  resources.requests: cpu=500m, memory=512Mi；resources.limits: cpu=1000m, memory=1Gi。
• 亲和性与反亲和性：利用 podAntiAffinity 将同一应用的副本分散到不同节点，降低单点故障与热点；对强依赖服务可用 podAffinity 提升局部性。
• 污点与容忍：为专用节点（如 GPU、高性能盘）设置 taints，仅允许匹配 tolerations 的工作负载调度，避免资源被抢占。
• 自动扩缩容：基于 CPU/内存或自定义指标配置 HPA，示例（CPU 平均利用率目标 70%，副本 2–10）：
  apiVersion: autoscaling/v2beta2；kind: HorizontalPodAutoscaler；spec.scaleTargetRef 指向目标 Deployment；metrics 指定 resource cpu 的 Utilization averageUtilization=70。

四 网络与存储优化

• CNI 与 MTU：选择高性能 CNI（如 Calico/Cilium），并根据物理网络设置 MTU（常规 1500，若使用 Jumbo Frames 可设为 9000），避免分片与吞吐瓶颈。
• kube-proxy 模式：在高并发/大规模集群中优先 ipvs 模式，较 iptables 有更优的连接转发性能；按需调整 conntrack 相关阈值。
• 服务与端口：确保节点与控制平面之间的 6443/10250/10251/10252 等端口及 Calico BGP 179/TCP、VXLAN 4789/UDP 等网络端口放通，避免策略或防火墙阻断造成性能异常。
• 存储与 CSI：为数据库/日志等 IO 密集负载选择 SSD/本地 NVMe 或高性能分布式存储（如 Ceph/GlusterFS），并通过 StorageClass 指定 provisioner/parameters（如 type=ssd）；使用最新 CSI 驱动获取快照/克隆与调度优化能力。

五 监控 日志与持续维护

• 监控告警：部署 Prometheus + Grafana，监控节点 CPU/内存/网络/磁盘 IO、Pod OOM、节点 NotReady 等关键指标，配置告警规则实现主动排障。
• 日志管理：使用 EFK（Elasticsearch+Fluentd+Kibana） 或 Loki 聚合与分析日志，合理设置保留与采样策略，避免日志洪泛影响性能。
• 组件版本与容量：定期升级 kubelet/containerd/CNI/CSI 至稳定版本，获取性能修复与安全增强；结合监控数据持续调整 requests/limits、maxPods、HPA 阈值 与驱逐策略，保持集群在稳定高效的容量区间。

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