通过CentOS优化Kubernetes调度策略可从系统配置、调度参数、资源管理及监控等方面入手，具体如下：

• 系统内核优化
  调整内核参数以提升网络和文件处理能力，如增大文件句柄上限、优化ARP缓存等。

  # 示例：修改内核参数（需写入/etc/sysctl.conf）  
  fs.file-max=1000000  
  net.ipv4.neigh.default.gc_thresh1=1024  
  net.core.netdev_max_backlog=10000  
  

• etcd数据库优化
  搭建高可用etcd集群，使用SSD存储并调整存储配额，提升元数据读写效率。

  # etcd配置示例（--quota-backend-bytes设置存储上限，单位字节）  
  etcd --quota-backend-bytes=4294967296  # 4GB  
  

• Kube-APIServer调优
  根据节点规模调整请求处理参数，如--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight，避免请求堆积。

• kube-scheduler参数优化

  • 调度策略：通过nodeAffinity/podAffinity实现亲和性调度，或用podTopologySpread插件均衡分布Pod。
  • 性能参数：调整--percentage-of-nodes-to-score控制调度时评估的节点比例，减少调度延迟。
    配置文件路径：/etc/kubernetes/config/kube-scheduler.yaml。

• 资源管理与调度策略

  • 资源请求与限制：为Pod设置requests和limits，避免资源争用。
  • QoS分级：根据业务重要性设置Pod的QoS级别（Guaranteed/Burstable/BestEffort）。
  • 污点与容忍度：通过taints和tolerations控制Pod调度到特定节点，如隔离故障节点。

• 硬件与IO优化

  • 为存储设备选择合适的IO调度器（SSD用noop或deadline，SAS用deadline）。
  • 启用CPU Manager按NUMA拓扑分配CPU，减少争用。

• 监控与动态调整
  使用Prometheus等工具监控集群负载，结合HPA/VPA实现资源动态扩缩容。

参考来源：