在CentOS上优化Kubernetes（k8s）性能涉及多个方面，包括硬件资源、网络配置、存储优化、Kubernetes组件调优、应用层优化等。以下是一些具体的优化建议：
硬件资源优化
- 增加CPU和内存：根据工作负载需求，增加节点的CPU和内存资源。
- 使用高性能的SSD硬盘：来提升存储性能。
- 使用NUMA架构：如果服务器支持NUMA（非一致性内存访问），确保Kubernetes节点配置为NUMA感知模式，以优化内存访问。
- 升级网络设备：使用高速网络接口卡（NIC），如10Gbps或更高。考虑使用InfiniBand等高性能网络技术。
网络配置优化
- 调整CNI插件：选择性能较好的CNI（Container Network Interface）插件，如Calico、Flannel或Weave。配置CNI插件的参数，如MTU大小、桥接模式等。
- 启用网络策略：使用Kubernetes的网络策略来控制Pod之间的通信，减少不必要的网络流量。
- 优化kube-proxy：使用iptables模式而不是ipvs模式，因为iptables在大多数情况下性能更好。调整kube-proxy的同步频率和连接数限制。
存储优化
- 使用高性能存储：使用SSD硬盘来提升存储性能。
- 考虑使用分布式存储系统：如Ceph或GlusterFS。
- 配置存储类：根据应用需求配置不同的存储类，如SSD、HDD或混合存储。
- 优化持久卷（PV）和持久卷声明（PVC）：合理设置PV和PVC的大小，避免资源浪费。使用动态PV和PVC来简化存储管理。
Kubernetes组件调优
- 调整kubelet参数：增加kubelet的资源请求和限制，确保其有足够的资源运行。调整kubelet的心跳间隔和超时时间，以适应网络延迟。
- 优化API Server：增加API Server的资源请求和限制。使用负载均衡器来分担API Server的压力。
- 调整Controller Manager和Scheduler：根据集群规模调整Controller Manager和Scheduler的资源请求和限制。
- 使用高效的日志系统：使用如Fluentd或Elasticsearch等高效的日志系统，减少日志对性能的影响。
应用层优化
- 容器镜像优化：使用轻量级的容器镜像，减少镜像大小和启动时间。使用多阶段构建来减小最终镜像的大小。
- 资源限制和请求：为每个Pod设置合理的资源限制和请求，避免资源争用。
- 水平扩展：根据负载情况动态扩展Pod的数量，使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）。
- 使用缓存：在应用层使用缓存来减少对数据库等后端服务的访问压力。
监控和调优
- 使用监控工具：使用Prometheus、Grafana等监控工具来监控集群的性能指标。
- 定期性能测试：定期进行性能测试，评估优化效果，并根据测试结果进一步调整。
通过上述优化措施，可以显著提升CentOS上Kubernetes集群的性能。不过，具体的优化策略需要根据实际的应用场景和需求来定制。