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在K8S中,集群可以做哪些优化?
来源:cnblogs  作者:黄嘉波  时间:2024/2/2 9:16:58  对本文有异议

在Kubernetes(简称K8s)集群中,可以进行多种优化以提升性能、稳定性和资源利用率。以下是一些常见的优化措施:

  1. 控制面组件优化

    • kube-apiserver 高可用与扩展:通过配置多个API服务器实例并使用负载均衡器分发请求,确保即使单个节点故障也不会影响服务;设置合适的内存和CPU限制,监控其性能指标。
    • etcd 集群优化:部署高可用的etcd集群,并根据集群规模动态扩展etcd节点数;将etcd存储放在SSD上提高读写性能;调整--quota-backend-bytes参数增大存储容量限制。
    • kube-scheduler 和 kube-controller-manager 优化:设置合理的调度策略、参数调优、启用 leader election 并且考虑预加载 informer 缓存以减少延迟。
  2. 网络优化

    • CoreDNS 相关优化:增加 CoreDNS 副本数量以分散负载,使用缓存减少对上游 DNS 的查询次数;考虑启用 IPVS 模式代替 iptables 进行服务转发以提高大规模场景下的性能。
    • CNI 插件优化:选择高性能或适合特定应用场景的 CNI 插件,如 Calico、Flannel 或 Canal,并根据需要调整网络策略和配置。
  3. 资源管理与调度优化

    • Pod 级别资源配额与限制:为 namespace 或 Pod 设置资源配额,防止资源滥用;合理设置容器的 CPU 和内存请求与限制,以便更精确地调度和避免资源争抢。
    • 亲和性与反亲和性规则:利用 NodeAffinity 和 PodAffinity 实现应用之间的紧密耦合或分离,优化资源分布。
    • 滚动更新策略优化:调整 Deployment 的滚动更新参数(如 maxSurge 和 maxUnavailable),实现平滑升级而尽量不影响整体服务。
  4. 内核参数调优

    • 根据 Kubernetes 工作负载特点,调整 Linux 内核参数,例如 TCP 超时、连接队列长度、内存分配策略等,以适应容器环境。
  5. 硬件与架构优化

    • 使用 SSD 存储而非 HDD,尤其是在处理大量IO操作的应用场景下。
    • 合理规划节点角色,将工作负载和系统服务节点分离。
    • 适当扩大节点规格,根据业务需求提供足够的计算和存储资源。
  6. 监控与日志

    • 完善集群监控体系,包括但不限于资源利用率、节点健康状况、Pod状态、网络流量等关键指标的监控。
    • 对异常事件及时响应,结合自动化运维工具进行故障恢复和性能调优。
  7. 持久化存储优化

    • 根据不同的应用程序需求选择合适的持久化存储解决方案,比如本地存储、云存储或者分布式存储,并对其进行性能调优。
  8. 安全优化

    • 开启 RBAC 权限控制,实施最小权限原则。
    • 定期审计集群安全性,更新补丁及修复漏洞。
    • 使用网络策略限制不必要的通信,提高集群内部的安全隔离性。

综上所述,以上只是部分Kubernetes集群优化的建议,实际操作应根据具体的业务场景、硬件条件和技术栈进行综合评估和优化。

原文链接:https://www.cnblogs.com/huangjiabobk/p/18002533

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