1. 资源请求与限制配置
在Kubernetes（K8s）中，合理配置资源请求（requests）和资源限制（limits）是确保应用稳定性和性能的关键。资源请求定义了Pod启动时所需的最低资源量，而资源限制则指定了Pod可以使用的资源上限。
1.1 资源请求配置
资源请求配置过低可能导致Pod在启动时无法获取到足够的资源，从而影响应用性能。以下是一个示例配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: example-pod
spec:
containers:
- name: example-container
image: nginx
resources:
requests:
cpu: "500m"
memory: "512Mi"
1.2 资源限制配置
资源限制配置过高可能导致Pod使用超出其所需资源，从而影响其他Pod的性能。以下是一个示例配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: example-pod
spec:
containers:
- name: example-container
image: nginx
resources:
limits:
cpu: "1"
memory: "1Gi"
2. 资源配额与限制策略
资源配额（Resource Quotas）和限制策略（Limit Ranges）是K8s中用于限制命名空间内资源使用的机制。
2.1 资源配额
资源配额用于限制命名空间内资源的使用总量，防止单个命名空间耗尽集群资源。以下是一个示例配置：
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
name: example-quotas
spec:
hard:
requests.cpu: "1000"
requests.memory: "2Gi"
limits.cpu: "2000m"
limits.memory: "4Gi"
2.2 限制策略
限制策略用于限制命名空间内单个资源的最大值。以下是一个示例配置：
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
name: example-limit-ranges
spec:
limits:
- type: "Container"
min:
cpu: "100m"
memory: "200Mi"
max:
cpu: "500m"
memory: "1Gi"
3. 调度策略
调度策略是指Kubernetes如何将容器分配到集群中的节点上。常见的调度策略包括：
3.1 亲和性调度
亲和性调度是指将Pod调度到具有特定特征的节点上。以下是一个示例配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: example-pod
spec:
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: "kubernetes.io/hostname"
operator: In
values:
- "node1"
3.2 反亲和性调度
反亲和性调度是指将Pod调度到具有特定特征的节点上，以避免与其他具有相同特征的Pod调度到同一节点。以下是一个示例配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: example-pod
spec:
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: "app"
operator: In
values:
- "myapp"
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
4. 监控与日志
监控和日志是确保K8s集群稳定运行和性能优化的重要手段。
4.1 监控
使用Prometheus、Grafana等工具监控K8s集群性能，包括资源利用率、节点健康状况、Pod状态、网络流量等关键指标。
4.2 日志
使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）等工具进行日志管理，收集和分析K8s集群的日志信息。
5. 性能优化
性能优化是提升K8s集群性能的关键。
5.1 硬件优化
升级硬件，如使用较新的服务器、增加内存和CPU核心数、使用高性能的虚拟化技术（如KVM）。
5.2 网络优化
使用负载均衡设备、增加网络带宽、使用高性能的网卡和交换机。
5.3 存储优化
使用SSD硬盘、采用分布式存储系统、进行数据库优化。
通过以上五大策略，可以轻松提升K8s集群性能，让容器化应用更高效。