CentOS K8s安装后如何进行性能测试 - 问答

CentOS K8s安装后性能测试全流程指南

一、测试前准备

验证集群状态
使用kubectl确认集群节点、Pod及组件健康性：

kubectl get nodes  # 确保所有节点状态为"Ready"
kubectl get pods --all-namespaces  # 确保所有Pod状态为"Running"

部署监控工具
安装Prometheus+Grafana监控集群资源（CPU、内存、磁盘、网络）及Pod状态，为性能分析提供数据支撑。可通过Helm快速部署：
```
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack
```

准备测试应用
部署一个轻量级应用（如Nginx）作为负载目标，验证集群基本功能并模拟真实场景：

# nginx-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:latest
        ports:
        - containerPort: 80
---
# nginx-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 80
  type: LoadBalancer  # 或NodePort（测试环境用）

应用配置：kubectl apply -f nginx-deployment.yaml && kubectl apply -f nginx-service.yaml。

二、核心性能测试步骤

1. 基准测试

使用默认配置运行测试，收集初始性能数据（如响应时间、吞吐量、资源利用率）。常用工具：

K6：支持JavaScript脚本编写负载场景，适合HTTP接口测试。示例脚本（test.js）：

import http from 'k6/http';
import { check } from 'k6';

export let options = {
  vus: 10,          // 虚拟用户数
  duration: '30s',  // 测试时长
};

export default function () {
  let res = http.get('http://<nginx-service-ip>/');
  check(res, { 'status is 200': (r) => r.status === 200 });
}

运行测试：k6 run test.js（本地运行）或通过K8s Job分布式执行。

Locust：Python编写的分布式负载测试工具，适合复杂场景（如用户行为模拟）。
JMeter：Java工具，支持HTTP、数据库等多种协议，适合企业级复杂测试。

2. 压力测试

逐步增加负载（如提升虚拟用户数、并发请求数），观察集群在高负载下的表现，识别性能拐点。例如用K6调整vus（虚拟用户数）至100，运行k6 run --vus 100 --duration 1m test.js，记录响应时间、错误率及节点资源使用率（通过Prometheus查看）。

3. 稳定性测试

在高负载（如80%集群容量）下持续运行测试（如1小时），检查系统稳定性：

是否出现Pod频繁重启（kubectl get pods -w查看重启次数）。
资源是否耗尽（如节点内存使用率超过90%，通过Prometheus监控）。
服务是否可用（通过Grafana查看请求成功率）。

4. 故障注入测试

模拟节点或网络故障，验证集群容错能力：

节点故障：使用kubectl drain <node-name>排空节点（模拟节点宕机），观察Pod是否自动迁移至其他节点（kubectl get pods -o wide查看Pod分布）。
网络中断：使用kube-monkey随机删除Pod（需提前安装），检查服务是否自动恢复（kubectl describe pod <pod-name>查看重启原因）。

5. 集群组件专项测试

针对K8s核心组件进行性能验证：

etcd：使用etcd-benchmark工具测试etcd的读写性能（需进入etcd容器运行）。
网络：使用iperf3测试集群内网络带宽（在两个Pod间运行iperf3 -c <target-pod-ip>），使用netperf测试延迟。
调度性能：使用ClusterLoader2模拟大规模Pod创建（如1000个Pod），测试调度器性能（生成调度延迟、成功率报告）。

三、测试结果分析与优化

数据收集与可视化
从Prometheus导出测试数据，通过Grafana创建仪表盘，展示关键指标（如CPU使用率、内存占用、Pod重启次数、请求延迟）。例如Grafana的Kubernetes集群监控模板可直接使用。
瓶颈识别
分析数据找出性能瓶颈：
- 若CPU使用率过高，可能是应用计算密集或Pod资源限制过低（调整resources.requests/limits）。
- 若内存出现OOM，需增加Pod内存限制或优化应用内存使用。
- 若网络延迟高，可能是节点网络带宽不足或CNI插件性能问题（如Calico配置优化）。

优化调整
根据瓶颈调整配置：

资源分配：调整Pod的resources.requests（请求资源）和limits（限制资源），避免资源争抢。

自动伸缩：配置Horizontal Pod Autoscaler（HPA）根据CPU/内存使用率自动扩缩容（示例HPA配置）：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: nginx-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: nginx-deployment
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

集群扩容：若节点资源不足，添加新节点（kubeadm join）或升级节点规格（如CPU、内存）。

四、注意事项

测试环境隔离：避免在生产环境进行性能测试，建议使用独立的测试集群。
逐步加压：避免一次性施加过高负载，导致集群崩溃。
监控全程开启：测试过程中持续监控集群状态，及时发现异常。
自动化测试：将性能测试集成到CI/CD流程（如Jenkins），每次部署后自动运行，确保性能稳定性。

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