在CentOS上优化Kubernetes（k8s）存储性能涉及多个方面，包括硬件资源、网络配置、存储优化、Kubernetes组件调优、应用层优化等。以下是具体的优化建议：
硬件资源优化
- 增加CPU和内存：根据工作负载需求，增加节点的CPU和内存资源。
- 使用高性能SSD硬盘：来提升存储性能。
- 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。
- 升级网络设备：使用高速网络接口卡（NIC），如10Gbps或更高。考虑使用InfiniBand等高性能网络技术。
网络配置优化
- 调整CNI插件：选择性能较好的CNI（Container Network Interface）插件，如Calico、Flannel或Weave。配置CNI插件的参数，如MTU大小、桥接模式等。
- 启用网络策略：使用Kubernetes的网络策略来控制Pod之间的通信，减少不必要的网络流量。
- 优化kube-proxy：使用iptables模式而不是ipvs模式，因为iptables在大多数情况下性能更好。调整kube-proxy的同步频率和连接数限制。
存储优化
- 使用高性能存储：如SSD、NVMe等。
- 配置存储类：根据应用需求配置不同的存储类，例如，对于需要高性能的应用使用SSD存储类。
- 优化持久卷（PV）和持久卷声明（PVC）：合理设置PV和PVC的大小，避免资源浪费。使用动态PV和PVC来简化存储管理。
Kubernetes组件调优
- 调整kubelet参数：增加kubelet的资源请求和限制，确保其有足够的资源运行。调整kubelet的心跳间隔和超时时间，以适应网络延迟。
- 优化API Server：增加API Server的资源请求和限制。使用负载均衡器来分担API Server的压力。
- 调整Controller Manager和Scheduler：根据集群规模调整Controller Manager和Scheduler的资源请求和限制。
应用层优化
- 容器镜像优化：使用轻量级的容器镜像，减少镜像大小和启动时间。使用多阶段构建来减小最终镜像的大小。
- 资源限制和请求：为每个Pod设置合理的资源限制和请求，避免资源争用。
- 水平扩展：根据负载情况动态扩展Pod的数量，使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）。
监控和日志分析
- 使用监控工具：如Prometheus、Grafana等，实时监测集群状态，分析日志文件找出性能瓶颈。
其他优化建议
- 禁用不必要的服务：禁用SELinux和防火墙以减少系统开销。关闭Swap分区以提高内存使用效率。
在进行上述优化之前，建议先备份原始配置和数据，以便在出现问题时能够快速恢复。
通过这些优化措施，可以显著提升CentOS上Kubernetes集群的性能和稳定性。不过，需要注意的是，优化是一个持续的过程，需要根据实际应用场景和负载情况进行调整。