硬件是集群性能的基础，需根据工作负载需求合理配置：
调整内核参数以提升网络和系统性能，编辑/etc/sysctl.conf并执行sysctl -p生效：
net.core.somaxconn=65535（增加监听队列长度）、net.ipv4.tcp_max_syn_backlog=65535（提升SYN请求处理能力）、net.ipv4.ip_local_port_range=1024 65535（扩大临时端口范围）、net.ipv4.tcp_tw_reuse=1（复用TIME-WAIT连接）、net.ipv4.tcp_fin_timeout=30（缩短FIN等待时间）；vm.swappiness=10（降低交换分区使用概率，避免内存不足时频繁换页）。针对核心组件进行配置优化，提升集群处理能力：
--concurrent-endpoints=1000（增加端点并发处理能力）、--max-pods=110（提升单节点Pod密度，默认110为Debian下的合理值）；设置资源请求/限制（如resources.requests.cpu="500m"、resources.limits.memory="512Mi"），避免Pod争抢资源；ip_vs、ip_vs_rr等模块），相比iptables模式，IPVS在大规模集群中性能更优；调整--conntrack-max=131072（增大连接跟踪表大小）、--conntrack-tcp-timeout=3600（优化TCP连接超时）；--max-requests-inflight=1000（提升并发请求数）、--requestheader-allowed-names（扩展允许的请求头名称），确保高负载下的稳定性；--cpu=1000m、--memory=2Gi），避免组件本身成为瓶颈。网络是K8S集群的关键瓶颈，需选择高性能方案并优化配置：
9000，否则保持1500），减少数据包分片；NetworkPolicy限制Pod间不必要的流量（如仅允许同命名空间内的Pod通信），降低网络负载；cache 300），减少DNS查询延迟。存储性能直接影响有状态应用（如数据库）的运行效率：
StorageClass实现动态卷供应；ReadWriteOnce用于单节点访问、ReadOnlyMany用于只读副本），设置合理的reclaimPolicy（如Delete用于临时数据、Retain用于重要数据）；compression特性），节省空间并提升I/O性能。轻量级镜像可缩短启动时间、减少资源占用：
FROM golang:1.21 AS builder编译代码，FROM alpine:latest作为运行时），移除编译过程中的临时文件和依赖；/var/cache/apt/archives）、缓存（如pip cache），减少镜像层数（合并RUN指令）。合理调度Pod，提升集群资源利用率和负载均衡：
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution强制调度到带GPU的节点）；topologyKey: kubernetes.io/hostname），避免单节点故障导致服务中断；kubectl taint nodes master node-role.kubernetes.io/control-plane=true:NoSchedule），防止普通Pod占用控制平面资源。持续监控集群状态，及时发现并解决性能瓶颈：
INFO而非DEBUG），避免过多日志占用磁盘空间；targetCPUUtilizationPercentage=80）自动调整Pod副本数；使用Cluster Autoscaler，根据负载动态增减节点数量。etcd是K8S的核心存储组件，其性能直接影响集群稳定性：
--snapshot-count=100000（增大快照间隔，减少磁盘写入次数）、--quota-backend-bytes=8G（设置后端存储上限，避免磁盘空间耗尽）；etcdctl snapshot save /backup/etcd.db），确保数据安全。以上优化技巧需根据实际工作负载（如计算密集型、IO密集型）和集群规模（如10节点以内、100节点以上）进行调整，建议在测试环境中验证后再应用到生产环境。