总体结论
在Ubuntu上部署Kubernetes的性能通常接近内核与容器运行时的上限，能够满足大多数生产场景。社区与厂商长期在Ubuntu上提供稳定的Kubernetes发行与工具链（如MicroK8s、kubeadm），并通过诸如CPU管理策略（static）、NUMA绑定、内核网络参数与存储插件等手段进行性能优化，这些优化在Ubuntu节点上同样适用并可落地实践。
可预期的性能表现
- 启动与就绪：在同等硬件与Kubernetes版本下，控制平面与工作节点的启动与就绪时间主要取决于系统初始化、容器运行时与网络插件加载顺序。以第三方对比为例，在Talos Linux与Ubuntu Server 22.04上分别测得集群完全就绪约3分12秒与5分47秒（Kubernetes v1.34.1、Containerd 1.7.11），可见系统栈的精简程度会显著影响启动时长；Ubuntu作为通用发行版，启动时间通常略长，但在生产环境中仍属可接受范围。
- 资源开销：空闲时控制平面与节点的CPU与内存占用由系统服务与Kubernetes组件共同决定。同样在上述对比中，空闲控制平面CPU约0.8% vs 1.5%、内存约456MB vs 782MB；节点CPU约0.5% vs 1.2%、内存约384MB vs 628MB。Ubuntu的绝对占用会高于极简发行版，但通过精简可选组件与内核调优可进一步收敛开销。
- 调度与并发：调度吞吐与P99/P95就绪时延受调度器、网络与存储栈影响。对比测试中，调度1000个Nginx Pod的平均调度延迟约230ms vs 380ms，95% Pod就绪时间约4分12秒 vs 7分45秒。在Ubuntu上通过合适的CNI与QoS策略，通常也能达到接近的并发表现。
影响性能的关键因素
- 内核与系统服务：内核版本、调度与I/O策略、是否启用不必要的守护进程，都会直接影响Pod密度与网络/存储时延。
- 容器运行时：Containerd版本与配置（镜像GC、并发拉取、运行时类）对启动与拉取性能影响显著。
- 网络栈：CNI插件（如Calico、Cilium）、网桥与eBPF策略、Service/Ingress实现、带宽/时延与PPS上限。
- 存储栈：CSI驱动、本地/分布式存储（如Ceph、Longhorn）、卷挂载选项（如direct I/O、队列深度）与IOPS/吞吐上限。
- 资源与调度：Pod requests/limits、ResourceQuota/LimitRange、HPA/VPA/CA、亲和/反亲和、污点容忍与拓扑分散策略。
- 节点架构：NUMA绑定、CPU pinning、大页与SR-IOV等硬件特性利用程度。
在Ubuntu上的性能优化要点
- 资源分配与调度
- 为关键业务设置合理的requests/limits，在命名空间级使用ResourceQuota与LimitRange避免资源争用；按需启用HPA/VPA/CA实现弹性与稳态平衡。
- 在具备NUMA的节点启用cpuManagerPolicy: static，将延迟敏感型Pod绑定到独占CPU核心，降低跨NUMA访问延迟。
- 网络性能
- 选择高性能CNI（如Calico/Cilium），启用eBPF加速与合理的网络QoS策略；优化Service与Ingress（会话保持、连接复用、超时与重试）。
- 按需调整内核网络参数（如net.core.somaxconn、队列与转发相关参数），减少连接拥塞与丢包。
- 存储性能
- 为时延敏感型工作负载选择本地NVMe或高性能分布式存储；配置合适的StorageClass与卷参数（IOPS/吞吐/队列深度），并监控DiskPressure避免节点不稳定。
- 节点与运行时
- 禁用swap，保障kubelet稳定调度；配置kubeReserved/systemReserved为系统组件预留资源，避免Pod被异常驱逐。
- 使用最新稳定版Kubernetes/Containerd，定期清理未使用镜像与容器，减少磁盘与I/O压力。
验证与压测建议
- 基线测试：在目标Ubuntu集群上建立吞吐与时延基线（如HTTP长连接/短连接、不同QPS与并发），覆盖核心业务路径。
- 官方工具：使用kubemark与clusterloader2进行可扩展性与性能压测，覆盖调度、网络与存储路径；结合应用级基准（如业务真实流量回放）验证端到端表现。
- 观测与调优：部署Prometheus + Grafana持续采集节点与Pod指标，围绕CPU steal、P95/P99时延、TCP重传、IOPS/时延与调度失败等指标进行迭代优化。