关键性能指标 📈
- CPU与内存利用率：监控节点资源使用情况，避免过载
- 网络延迟：优化服务间通信效率，建议使用CNI插件
- 磁盘IO：关注持久化卷性能，推荐SSD存储
- Pod调度延迟：通过节点标签与亲和性策略降低调度时间
优化策略 🔧
- 资源限制与请求：为容器设置
resources.requests和resources.limits - Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：根据负载自动调整副本数量
- Storage Classes：选择高性能存储类（如
gp2或st1） - Kubelet参数调优：调整
--max-permisable-objects等内核参数
实践建议 💡
- 定期使用
kubectl top命令分析资源瓶颈 - 启用Metrics Server以获取实时性能数据
- 避免过度使用init containers
- 优化Docker镜像层数（使用多阶段构建）
如需深入了解Kubernetes最佳实践，可访问 /community/abc_compute_forum/learning/k8s/best_practices 进行扩展学习 📚