centos部署k8s性能如何提升

CentOS 上部署 Kubernetes 的性能提升清单

一 基础环境与内核先行

• 升级内核与系统：在 CentOS 7.9 上，Kubernetes 1.28+（尤其是 1.31） 在 3.10 内核上易出现网络与连接跟踪性能问题。建议升级到 Kernel 5.4+（ELRepo） 或迁移到 Rocky Linux 9/AlmaLinux 9/Ubuntu 22.04 等更新内核的系统，可显著改善 IPVS、eBPF、VXLAN、conntrack 等路径的性能与稳定性。
• 关闭 Swap：临时执行 swapoff -a，并注释 /etc/fstab 中的 swap 行，避免内存换页影响延迟与稳定性。
• 加载桥接与转发：启用 br_netfilter 并设置 net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1、net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1、net.ipv4.ip_forward=1，确保容器桥接流量可被 iptables/ip6tables 正确过滤与转发。
• 文件句柄与 inotify：提升系统容量，建议 fs.file-max=1000000、fs.inotify.max_user_instances=524288、fs.inotify.max_user_watches=524288，避免高并发场景的文件/事件描述符瓶颈。
• ARP 与网络队列：扩大邻居表与网卡队列，建议 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=1024、gc_thresh2=4096、gc_thresh3=8192，net.core.netdev_max_backlog=16384，降低大规模节点/连接下的丢包与抖动。
• 连接跟踪与端口：提升 conntrack 能力并设置合理超时，建议 net.netfilter.nf_conntrack_max=10485760、net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established=300、net.netfilter.nf_conntrack_buckets=655360，net.ipv4.ip_local_port_range=45001 65000，缓解高并发短连接场景的 conntrack 瓶颈。

二 网络与 kube-proxy 优化

• 优先使用 IPVS：为 kube-proxy 启用 IPVS 模式（需预加载 ip_vs 系列模块），在高并发短连接/大量 Service 场景下较 iptables 有显著性能优势。
• 调优 conntrack：结合业务调大 net.netfilter.nf_conntrack_max 与 nf_conntrack_tcp_timeout_established，减少 conntrack 表项回收导致的丢包与性能抖动。
• 减少五元组转换：尽量使用 ClusterIP/Headless Service + Ingress/LB 承载南北向流量，降低 NodePort 带来的端口映射与 conntrack 压力。
• 选择高性能 CNI：在支持 eBPF 的内核上优先 Cilium（eBPF 加速、更少 iptables 规则）；Overlay（如 VXLAN）在旧内核上开销较大，升级内核或使用 BGP/路由模式 可降低封装成本。
• 调大套接字缓冲：提升 net.core.rmem_max、net.core.wmem_max，优化大流量传输与高并发场景的 TCP 收发缓冲。

三 控制平面组件与 etcd 调优

• API Server：根据集群规模调大并发请求上限，建议提高 --max-requests-inflight 与 --max-mutating-requests-inflight，避免高峰期排队与超时。
• Controller/Scheduler：启用 leader election 保证高可用，并限制与 API Server 的 QPS/Burst，防止控制面过载。
• etcd：部署 3/5 节点 高可用集群并优先使用 SSD；适当增大后端配额（如 --quota-backend-bytes=8589934592 即 8GB），并提升 对等网络流量优先级，降低 leader/follower 之间的心跳与复制延迟。

四 存储与容器运行时优化

• 存储后端与调度：为数据库/日志/有状态应用选择 高 IOPS/低时延 的存储（如 NVMe SSD、Ceph RBD 等），并通过 StorageClass 区分性能等级；为时延敏感负载设置 拓扑分散/亲和 与 Pod 反亲和，减少热点。
• 节点 I/O 调度：对 SSD/NVMe 建议 noop/deadline 调度器，减少不必要的电梯算法开销。
• 镜像与拉取：配置 镜像仓库镜像加速，开启 并行拉取；为 containerd/docker 设置合理的日志轮转（如 max-size=100m），避免磁盘被日志撑满。
• 运行时与 kubelet：使用 systemd 作为 cgroup 驱动（native.cgroupdriver=systemd），按需调整 kubelet 并发度、镜像拉取超时、单节点最大 Pod 数，提升节点就绪与应用启动速度。

五 快速检查与落地顺序

• 基线压测与观测：在优化前后使用 iperf3 做节点间带宽/抖动基线，配合 Prometheus + Grafana 观察 P99 延迟、TCP retrans、conntrack 使用率、API Server 延迟/排队 等关键指标，验证优化成效。
• 建议顺序：
  1. 升级内核/系统并重启；2) 关闭 Swap、加载 br_netfilter 与基础 sysctl；
  2. 启用 IPVS 与合适的 CNI（如 Cilium/BGP）；
  3. 调大 conntrack/文件句柄/网络队列；
  4. 优化 API Server/etcd/控制面组件参数；
  5. 调整存储 I/O 调度与镜像拉取策略；
  6. 回归压测与容量评估，按指标逐步微调。

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