以下是CentOS上部署Kubernetes的性能调优关键方向及措施：
一、硬件与资源优化
- 节点资源升级：增加CPU、内存，使用SSD存储提升I/O性能，确保节点配置为NUMA感知模式。
- 资源分配策略：为Pod设置合理的
requests和limits，避免资源争用；通过ResourceQuotas限制命名空间资源总量，防止集群资源被过度占用。
二、内核与系统参数调优
- 调整内核参数：增大
fs.file-max、net.ipv4.neigh.default.gc_thresh等参数，优化文件句柄和网络连接跟踪能力；关闭Swap以避免OOM问题。
- 优化Docker配置：修改
/etc/docker/daemon.json，如设置"log-driver": "json-file"并限制日志大小，启用镜像加速。
三、Kubernetes组件优化
- kubelet调优：调整
--max-pods参数增加节点可运行Pod数量，优化--image-gc-high-threshold控制镜像垃圾回收。
- API Server优化：增加
--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight参数，提升并发处理能力；使用负载均衡器分担压力。
- 网络插件选择：优先使用Calico、Cilium等高性能CNI插件，调整MTU大小（通常1450-1500），启用IPVS模式提升服务转发效率。
四、存储与网络优化
- 存储性能提升：使用SSD作为存储介质，选择分布式存储系统（如Ceph）；配置存储类（StorageClass）动态分配存储资源，设置合理的回收策略。
- 网络性能优化：启用BGP路由优化跨区域流量，调整CNI插件参数减少ARP请求；使用CoreDNS并增加副本数，提升服务发现效率。
五、监控与自动化
- 部署监控工具：使用Prometheus+Grafana监控集群资源使用率、网络延迟等指标，设置告警规则。
- 日志管理：采用EFK（Elasticsearch+Fluentd+Kibana）堆栈集中收集和分析日志，快速定位性能问题。
- 自动伸缩：配置Horizontal Pod Autoscaler（HPA）根据CPU/内存使用率动态调整Pod数量，结合Cluster Autoscaler自动扩缩节点。
六、集群设计与维护
- 多节点与多区域部署：采用多节点集群分散负载，跨区域部署提升容灾能力。
- 定期维护：清理无用镜像和容器，更新Kubernetes组件到最新稳定版本，优化证书有效期。
注意：调优前需在测试环境验证配置效果，避免直接在生产环境应用未经验证的参数变更。具体参数需根据实际业务负载和硬件环境调整。