优化CentOS上的Kubernetes（K8s）集群性能涉及多个方面，包括硬件资源管理、内核参数调整、网络优化、资源使用率提升等。以下是一些关键的优化策略：
硬件和架构优化
- 升级硬件：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）。
- 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。
- 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。
内核参数调整
- 文件句柄和ARP缓存：增大
fs.file-max和net.ipv4.neigh.default.gc_thresh等参数以减少文件句柄限制和ARP缓存压力。
- 连接跟踪：增大
net.netfilter.nf_conntrack_max以提高连接跟踪表的处理能力。
etcd数据库优化
- 高可用性：搭建高可用的etcd集群，动态扩展etcd节点数。
- 存储优化：使用SSD存储，增大
--quota-backend-bytes参数以增加存储限制。
Kubernetes组件优化
- API服务器：调整
kube-apiserver的参数，如--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight，以优化性能。
- 调度器：优化
kube-scheduler的参数，合理设置调度策略。
- 控制器管理器：优化
kube-controller-manager的参数，启用leader election和预加载informer缓存。
资源管理和调度优化
- 资源配额和限制：为命名空间或Pod设置资源配额，合理设置容器的CPU和内存请求与限制。
- QoS等级：使用QoS等级确保系统稳定性，避免资源争用。
网络优化
- CoreDNS优化：增加CoreDNS副本数量，使用IPVS模式代替iptables进行服务转发。
- CNI插件：选择高性能的CNI插件（如Calico、Flannel），并根据需要调整网络策略和配置。
监控和日志
- 监控体系：完善集群监控体系，监控资源利用率、节点健康状况、Pod状态、网络流量等关键指标。
- 日志管理：使用ELK Stack或Splunk等工具进行日志聚合和分析。
自动化和扩展
- 自动化部署：使用Kubernetes的Deployment和StatefulSet等控制器实现应用程序的自动部署和更新。
- 自动伸缩：使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）根据CPU利用率或自定义指标自动调整Pod数量。
通过上述优化措施，可以显著提升CentOS上Kubernetes集群的性能和稳定性。具体的配置参数可能需要根据实际的集群规模、网络环境和性能需求进行调整。