在CentOS上部署和优化Kubernetes（k8s）集群的性能是一个复杂的过程，涉及多个方面的调整。以下是一些关键的优化策略：
硬件和基础设施优化
- 升级硬件：使用较新的服务器，增加内存和CPU核心数，使用高性能的存储设备（如SSD）。
- 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。
网络优化
- 使用高性能的网络设备：如10Gbps或更高速度的网卡，考虑使用InfiniBand等高性能网络技术。
- 网络策略：使用Network Policy来控制Pod之间的通信，减少不必要的网络流量。
- 启用网络协议优化：如使用gRPC代替HTTP。
内核参数优化
- 增大文件句柄数：通过调整
fs.file-max 参数增加系统允许的最大文件句柄数。
- 调整TCP/IP参数：优化TCP窗口大小，通过调整
net.ipv4.tcp_wmem 和 net.ipv4.tcp_rmem 参数提高网络性能。
- 启用TIME_WAIT复用：通过设置
net.ipv4.tcp_tw_reuse 为1，允许将TIME_WAIT状态的连接重新用于新的TCP连接。
Kubernetes组件优化
- etcd优化：调整etcd的配置，如增加etcd的内存限制，优化etcd的集群规模和架构。
- kube-apiserver优化：调整kube-apiserver的参数，如增加最大文件句柄数，优化API服务器的性能。
- kube-scheduler和kube-controller-manager优化：通过调整参数和移除不必要的属性来优化内存使用。
存储性能优化
- 使用高性能存储：如NVMe SSD或SAN存储，以提高I/O性能。
- 配置持久卷（Persistent Volumes）：合理规划PV的大小和数量，避免浪费资源。
资源管理和调度优化
- 调整kubelet参数：如
podsPerCore 和 maxPods，以优化节点上Pod的数量和调度效率。
- QoS策略：根据应用需求配置QoS策略（如Guaranteed、BestEffort、Burstable），优化资源分配。
监控和调优
- 使用监控工具：如Prometheus和Grafana，实时监控集群性能，及时发现和解决性能瓶颈。
- 定期调优：根据监控数据和实际负载情况，定期调整集群配置和参数。
应用层面优化
- 水平扩展：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。
通过上述策略，可以有效地优化CentOS上Kubernetes集群的性能，提高资源利用率和应用部署效率。需要注意的是，具体的优化措施需要根据实际的数据量、工作负载以及硬件资源进行调整。