优化CentOS上的Kubernetes（k8s）集群可以从多个方面入手，包括硬件配置、内核参数调整、网络优化、存储优化以及Kubernetes组件的调优。以下是一些具体的优化措施：

硬件资源优化

• 增加CPU和内存：根据工作负载需求，适当增加节点的CPU核心数和内存大小。
• 使用SSD：SSD比HDD有更低的延迟和更高的IOPS，适合用作Kubernetes的存储后端。
• 使用专用节点：将控制平面（Master）和工作节点（Worker）分开部署，以减少相互干扰。对于计算密集型任务，可以考虑使用GPU节点。

内核参数优化

• 关闭防火墙和SELinux：临时关闭用于性能考虑，永久关闭需要修改配置文件。
• 禁用swap：临时关闭用于性能考虑，永久关闭需要修改配置文件。
• 调整内核参数：
  • vm.swappiness：降低此值以减少交换空间的使用，从而提高性能。
  • net.ipv4.ip_forward：启用IP转发以改善网络性能。
  • fs.file-max：增加系统允许的最大文件句柄数。
  • net.core.somaxconn：增加最大监听队列长度。

网络优化

• 使用高性能网络设备：如10Gbps或更高速度的网卡。
• 网络策略：使用Network Policies限制Pod之间的通信，提高网络的安全性和性能。
• 调整MTU大小：根据网络环境调整MTU（最大传输单元），以减少分片和提高吞吐量。

存储优化

• 使用高性能存储：如NVMe SSD或SAN存储，以提高I/O性能。
• 配置持久卷（Persistent Volumes）：合理规划PV的大小和数量，避免浪费资源。
• 启用存储类（Storage Classes）：允许Kubernetes根据需求自动选择合适的存储类型。

Kubernetes组件调优

• kubelet调优：调整--max-pods参数以允许每个节点运行更多的Pod。启用--cgroup-driver为systemd或cgroupfs，根据系统环境选择合适的驱动。
• kube-proxy调优：使用iptables模式可能会在高负载下导致性能问题，可以考虑切换到ipvs模式。调整--conntrack-max和--conntrack-ttl参数以优化连接跟踪。
• etcd调优：增加etcd的副本数量以提高可用性和读取性能。调整--heartbeat-interval和--election-timeout参数以适应网络延迟。

应用层面优化

• 水平扩展：使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）根据CPU使用率或其他指标自动扩展Pod数量。
• 资源限制和请求：为每个容器设置合理的资源限制和请求，以避免资源争用和OOM（Out of Memory）错误。
• 监控和日志：使用Prometheus和Grafana等工具监控集群性能。合理配置日志级别和日志轮转策略，避免日志过多影响性能。

其他优化建议

• 定期更新Kubernetes版本：新版本通常包含性能改进和bug修复。
• 使用容器运行时优化：如CRI-O或containerd，它们通常比Docker更快。
• 考虑使用Kubernetes Operator：Operator可以自动化管理复杂的应用和服务，提高效率。

通过上述措施，可以显著提升CentOS上Kubernetes集群的性能和稳定性。需要注意的是，具体的优化方案需要根据实际的集群规模、业务需求和硬件环境进行调整。