优化CentOS上的Kubernetes(K8s)调度可以通过多个方面来实现,包括内核参数调整、etcd数据库优化、Kube APIServer配置以及kube-scheduler的参数调整等。以下是详细的优化步骤:
-
内核参数调整: -增大文件句柄上限:
fs.file-max=1000000
- 配置ARP缓存大小:
net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=1024 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh2=4096 net.ipv4.neigh.default.gc_thresh3=8192
- 允许的最大跟踪连接条目:
net.netfilter.nf_conntrack_max=10485760
- 哈希表大小:
net.core.netdev_max_backlog=10000
- 配置ARP缓存大小:
-
etcd数据库优化:
- 搭建高可用的etcd集群,使用etcd operator来自动管理etcd集群。
- 配置etcd使用SSD固态盘存储。
- 设置etcd存储限制:
--quota-backend-bytes
增大存储限制。
-
Kube APIServer配置:
- 根据节点数量调整APIServer配置参数:
- 节点数量>=3000时:
--max-requests-inflight=3000 --max-mutating-requests-inflight=1000
- 节点数量在1000-3000时:
--max-requests-inflight=1500 --max-mutating-requests-inflight=500
- 节点数量>=3000时:
- 根据节点数量调整APIServer配置参数:
-
kube-scheduler优化:
- 参数优化:
kube-scheduler
的配置文件可以通过修改/etc/kubernetes/config/kube-scheduler.yaml
来进行优化。
- 使用节点亲和性和反亲和性来优化调度策略,使相关容器尽量调度到同一节点或不同节点,减少网络延迟和提升高可用性。
- 参数优化:
-
系统IO调度策略优化:
- 根据存储设备类型选择合适的IO调度算法:
- SSD硬盘:noop或deadline
- SAS硬盘:deadline
- 根据存储设备类型选择合适的IO调度算法:
-
智能调度插件:
- 使用社区提供的调度插件如Trimaran,根据实际资源利用率进行节点打分和调度,支持CPU和内存资源。
通过这些优化措施,可以显著提升Kubernetes集群的调度效率和资源利用率,确保系统在高负载情况下的稳定性和性能。