Debian上Kubernetes资源调度优化技巧 - 问答

1. 精准配置资源请求与限制（Requests/Limits）
为Pod容器设置合理的requests（调度最小资源）和limits（运行最大资源）是优化调度的核心基础。CPU配置需根据应用类型调整：计算密集型服务（如AI推理）的requests可设为峰值的50%~70%，limits略高于峰值（1.2~1.5倍）；内存配置需预留20%~30%缓冲（如峰值512Mi则设为640Mi），避免OOM Killer终止容器。避免极端值（如requests过低导致调度到资源不足节点，limits过高造成闲置）。

2. 合理使用亲和性与反亲和性
通过节点亲和性（Node Affinity）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Pod反亲和性（Pod Anti-Affinity）避免同一应用的多个Pod集中在同一节点（如topologyKey: kubernetes.io/hostname），提升容灾能力。例如，要求Web应用Pod尽量分布在不同节点：

affinity:
  podAntiAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - labelSelector:
        matchExpressions:
        - key: app
          operator: In
          values: [web]
      topologyKey: kubernetes.io/hostname
```。  

**3. 利用污点（Taints）与容忍（Tolerations）隔离资源**  
为专用节点（如GPU节点）添加污点（`kubectl taint nodes gpu-node key=gpu:NoSchedule`），仅允许声明匹配容忍的Pod（如带`tolerations`的AI训练Pod）调度到该节点，避免通用Pod占用专用资源。  

**4. 启用动态扩缩机制**  
结合Horizontal Pod Autoscaler（HPA）根据CPU/内存或自定义指标（如QPS）动态调整Pod副本数；使用Vertical Pod Autoscaler（VPA）自动优化Pod的`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。  

**5. 优化调度策略与插件**  
通过`topologySpreadConstraints`实现跨区域/机架均匀分布Pod（如`maxSkew: 1`确保同一应用的Pod在不同可用区的分布差异不超过1），提升容错性；使用调度框架（Scheduling Framework）的自定义插件（如基于实时负载的动态调度），优化调度决策。  

**6. 调整内核参数提升资源利用率**  
编辑`/etc/sysctl.conf`文件，优化网络与内存参数：  
- `net.core.somaxconn=65535`：增加TCP连接队列长度，提升网络吞吐；  
- `vm.swappiness=10`：降低内存交换概率，减少磁盘IO对应用的影响；  
- `net.ipv4.tcp_tw_reuse=1`：复用TIME_WAIT状态的连接，提升网络性能。  
修改后执行`sysctl -p`使配置生效。  

**7. 选择高性能网络与存储插件**  
使用Calico、Cilium等高性能CNI插件，提升Pod间网络通信效率；存储方面，采用Ceph、GlusterFS等分布式存储系统，提供高IO性能和数据可靠性；优先使用SSD作为节点存储（尤其是etcd节点），提升磁盘IO速度。  

**8. 监控与持续优化**  
通过Prometheus+Grafana监控集群的CPU、内存、网络等资源使用情况，识别资源瓶颈（如某节点CPU长期高负载）；使用ELK Stack集中管理日志，快速定位性能问题（如Pod频繁重启的原因）。定期清理无用Pod、服务和卷，释放集群资源。

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