centos k8s资源调度如何优化

在CentOS上优化Kubernetes（k8s）资源调度可以通过多种策略来实现，主要包括以下几个方面：

定向调度与亲和性

• 定向调度：使用nodeName或nodeSelector来强制将Pod调度到特定的节点。这种方式简单直接，但不够灵活。
• 亲和性调度：通过nodeAffinity、podAffinity和podAntiAffinity来实现更复杂的调度规则。例如，可以将Pod调度到带有特定标签的节点，或者避免调度到资源竞争激烈的节点。

资源拓扑感知调度

利用Kubernetes的CPU Manager功能，根据节点的NUMA拓扑结构进行CPU分配，以减少CPU争用和提高性能。

资源优化策略

• 资源请求与限制：为Pod设置合理的requests和limits，以提高资源利用率。
• 服务质量(QoS)：根据Pod的需求设置不同的QoS级别，以确保关键应用的性能。

调度器插件

使用调度器插件来扩展调度器的功能，如podTopologySpread插件可以自动将Pod分布到不同的节点上，以实现负载均衡。

网络性能调优

根据应用场景调整网络参数，如在高并发场景下调整TCP和UDP缓冲区大小，以优化网络性能。

监控与调整

使用监控工具（如Prometheus）来监控集群的负载和性能，根据监控数据进行调度策略的调整。

GPU调度

对于需要GPU资源的Pod，可以使用NVIDIA的nvidia-docker和k8s-device-plugin来确保GPU资源被正确调度和使用。

其他优化建议

• 内核参数调整：增大文件句柄上限、配置ARP缓存大小、允许的最大跟踪连接条目等。
• etcd数据库优化：搭建高可用的etcd集群，配置SSD存储，设置存储限制。
• Kube APIServer配置：根据节点数量调整APIServer配置参数。
• 系统IO调度策略优化：根据存储设备类型选择合适的IO调度算法。

通过上述方法，可以有效地优化CentOS上Kubernetes的资源调度，提高集群的性能和稳定性。在实施这些优化策略时，建议根据实际应用场景和集群规模进行调整，并持续监控调度效果，以确保优化措施能够达到预期目标。