kubectl top nodes监控节点资源使用率，避免资源闲置或过载。编辑/etc/sysctl.conf文件，优化以下关键参数以提升网络和内存性能：
net.core.somaxconn=65535（增大TCP连接队列长度，提升网络吞吐）、net.ipv4.tcp_tw_reuse=1（复用TIME_WAIT状态的连接，减少连接建立开销）、net.ipv4.ip_local_port_range=1024 65535（扩大临时端口范围，支持更多并发连接）；vm.swappiness=10（降低内存交换概率，减少磁盘IO对应用的影响）；sysctl -p使配置生效。--max-pods参数（如设置为110），允许节点运行更多Pod；设置--image-gc-high-threshold=85（镜像磁盘使用率达85%时触发垃圾回收）、--image-gc-low-threshold=70（回收至70%以下），清理无用镜像释放空间。--conntrack-max=1000000（增大连接跟踪表大小，支持更多并发连接）、--conntrack-tcp-timeout=30s（缩短TCP连接超时时间，释放闲置连接）。--max-requests-inflight=1000（提升并发处理能力）、--min-request-timeout=30s（减少请求超时时间）。requests（调度最小资源，如计算密集型Pod的CPU设为峰值的50%~70%）和limits（运行最大资源，如内存设为峰值的1.2~1.5倍），避免因配置极端值导致调度不合理或OOM Killer终止容器。nodeAffinity将Pod调度到符合标签的节点（如disktype: ssd节点提升IO密集型应用性能）；通过podAntiAffinity（如topologyKey: kubernetes.io/hostname）避免同一应用的多个Pod集中在同一节点，提升容灾能力。kubectl taint nodes gpu-node key=gpu:NoSchedule），仅允许声明匹配tolerations的Pod（如AI训练Pod）调度到该节点，避免通用Pod占用专用资源。requests/limits；通过Cluster Autoscaler根据负载动态增减节点数量，实现资源按需分配。--ip-pool-mtu=1450）适配网络环境，减少分片。