一、资源分配与调度优化
1.1 资源配额与限制
合理设置资源配额和限制是避免单个Pod占用过多资源的关键，这有助于保证其他Pod的正常运行。以下是一个为Pod设置资源限制的示例：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
containers:
- name: my-container
resources:
limits:
cpu: "1000m"
memory: "500Mi"
requests:
cpu: "500m"
memory: "200Mi"
1.2 亲和性和反亲和性
亲和性和反亲和性可以帮助控制Pod的分布，优化网络性能和提升可用性。以下是一个设置Pod反亲和性的示例：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: "app"
operator: In
values:
- my-app
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
二、集群优化
2.1 控制面组件优化
- kube-apiserver：开启缓存和配置负载均衡器，以提高响应速度和系统稳定性。
- etcd：部署高可用集群，并使用SSD存储以提高性能。
- kube-scheduler：根据应用特点选择合适的调度策略，如最短任务优先（STF）或最短完成时间优先（SFT）。
- kube-controller-manager：预加载informer缓存，减少延迟。
三、K8S集群性能关键指标
3.1 CPU利用率
CPU利用率是衡量集群性能的重要指标。以下是一个设置CPU请求和限制的示例：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: example-pod
spec:
containers:
- name: example-container
image: nginx
resources:
requests:
cpu: "500m"
limits:
cpu: "1"
3.2 内存利用率
内存利用率与CPU利用率类似，反映了集群中内存资源的使用情况。以下是一个设置内存请求和限制的示例：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: example-pod
spec:
containers:
- name: example-container
image: nginx
resources:
requests:
memory: "512Mi"
limits:
memory: "1Gi"
3.3 网络吞吐量
网络吞吐量是衡量集群网络性能的关键指标。以下是一个查看网络接口eth0的吞吐量的示例：
cat /proc/net/dev grep eth0
3.4 I/O读写速度
I/O读写速度是衡量存储性能的关键指标。以下是一些优化I/O性能的建议：
- 使用SSD存储。
- 调整I/O调度器。
- 使用文件系统缓存。
四、CentOS K8s容器编排技巧
4.1 集群扩容技巧
- 节点扩容：当集群资源不足时，可以通过添加新的节点来扩展集群。
- Pod扩容：根据应用的负载情况，动态增加或减少Pod的数量。
4.2 调度策略优化
- 基于资源请求的调度：确保容器被分配到有足够空闲资源的节点。
- 亲和性与反亲和性调度：通过亲和性规则将相关容器放在一起，减少网络延迟。
- 污点与容忍度调度：对节点进行污点标记，并配置容器的容忍度。
4.3 高可用性配置
- 多副本部署：为关键服务设置多个副本，并使用反亲和性调度分散到不同节点。
- etcd集群：在生产环境中，建议使用至少3个节点构建高可用的etcd集群。
4.4 网络配置与管理
- 网络插件：配置网络插件（如Flannel）以实现容器之间的通信和网络隔离。
- Service配置：优先创建Service，确保在依赖的资源创建之前就能访问到这些资源。
4.5 监控与日志
- 监控：使用监控工具（如Prometheus和Grafana）来监控集群和应用的性能。
- 日志管理：集中管理容器日志，便于排查问题和分析性能瓶颈。
五、持续优化
5.1 定期评估
定期评估集群的性能和资源利用率，以便发现潜在的性能瓶颈。
5.2 优化实践
根据评估结果，采取相应的优化措施，如调整资源分配、优化调度策略、升级硬件等。
通过以上五大实战技巧，您可以轻松提升K8S集群的性能和容器编排效率。