在CentOS上优化Kubernetes（k8s）部署性能涉及多个方面，包括硬件配置、网络设置、存储优化、Kubernetes组件调优以及应用层面的优化。以下是一些具体的建议：
硬件配置
- 增加CPU和内存：根据工作负载需求，适当增加节点的CPU核心数和内存大小。
- 使用高性能的SSD硬盘：来提升存储性能。
- 使用专用节点：将控制平面（Master）和工作节点（Worker）分开部署，以减少相互干扰。对于计算密集型任务，可以考虑使用GPU节点。
- 使用NUMA架构：如果服务器支持NUMA（非一致性内存访问），确保Kubernetes节点配置为NUMA感知模式，以优化内存访问。
网络优化
- 确保网络带宽足够，并且延迟低。
- 使用高性能的网络设备，如10Gbps或更高速度的网卡。
- 使用Calico或Cilium：这些网络插件提供了更好的性能和安全性。Calico通常比Flannel更快，尤其是在大规模集群中。
- 调整MTU大小：根据网络环境调整MTU（最大传输单元），以减少分片和提高吞吐量。
- 启用BGP路由：如果可能，使用BGP（边界网关协议）来优化跨数据中心的路由。
存储优化
- 使用高性能存储：如NVMe SSD或SAN存储，以提高I/O性能。
- 考虑使用分布式文件系统，如Ceph或GlusterFS。
- 配置持久卷（Persistent Volumes）：合理规划PV的大小和数量，避免浪费资源。
- **使用动态卷供应（Dynamic Provisioning）**来简化管理。
- 启用存储类（Storage Classes）：允许Kubernetes根据需求自动选择合适的存储类型。
Kubernetes组件调优
- 调整kubelet参数：增加
--image-gc-high-threshold 和 --image-gc-low-threshold 的值，以减少镜像垃圾回收的频率。调整 --eviction-hard 和 --eviction-soft 参数，以控制节点驱逐策略。
- 优化kube-proxy：使用iptables模式代替ipvs模式，以提高性能（适用于小规模集群）。调整
--conntrack-max 和 --conntrack-tcp-timeout 参数，以优化连接跟踪。
- 调整API服务器参数：增加
--max-requests-inflight 和 --max-mutating-requests-inflight 的值，以提高并发处理能力。
- 启用TLS Bootstrapping来提高安全性。
应用层面优化
- 水平扩展（Horizontal Pod Autoscaling）：根据CPU或内存使用情况自动调整Pod的数量。
- 资源限制和请求：为每个容器设置合理的资源限制和请求，以避免资源争用。
- 使用Init Containers：将初始化任务放在Init Containers中，以减少主容器的启动时间。
- 监控和日志：使用Prometheus和Grafana等工具监控集群性能。合理配置日志级别和日志轮转，以减少磁盘I/O压力。
其他建议
- 定期更新Kubernetes版本：新版本通常包含性能改进和bug修复。
- 使用容器运行时优化：如CRI-O或containerd，它们通常比Docker更快。
- 考虑使用Kubernetes Operator：Operator可以自动化管理复杂的应用和服务，提高效率。
在进行任何内核参数调整之前，请确保了解其影响，并在测试环境中进行充分验证。此外，定期监控集群性能并根据监控数据进行调优也是非常重要的。