在搭建Kubernetes(k8s)集群时，如何配置和优化Kubernetes(k8s)的API Server？

在搭建Kubernetes集群时，配置和优化API Server需从安全性、性能及高可用性三方面入手：

1. 认证与授权：启用TLS双向认证及RBAC，限制匿名访问，集成OIDC或Webhook等认证方式。
2. 网络隔离：通过防火墙或安全组限制API Server端口（6443）的访问范围，仅允许管控组件及可信IP。
3. 性能调优：调整--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight参数以控制并发请求量，合理分配CPU/内存资源，配合etcd性能优化（如SSD存储、专用节点）。
4. 审计与监控：启用审计日志（--audit-log-path）记录API操作，结合Prometheus监控API延迟、错误率等指标。
5. 高可用：部署多API Server实例并通过负载均衡（如HAProxy）实现横向扩展，避免单点故障。
6. 细粒度配置：使用--enable-admission-plugins控制准入插件，禁用非必要功能以减少资源消耗。最后，定期更新K8s版本以修复安全漏洞，并通过压力测试验证配置有效性。

为什么不尝试引入服务网格（如Istio）来优化服务间通信，从而间接减轻Kubernetes API Server的负载？

在搭建Kubernetes集群时，API Server的配置与优化需关注性能、安全及稳定性。以下是关键实践和挑战：

1. 基础配置

   • 启用HTTPS及安全认证：强制使用双向TLS，配置--client-ca-file和--tls-cert-file等参数。基于RBAC（如--authorization-mode=RBAC）限制权限，避免匿名访问（--anonymous-auth=false）。
   • 请求流量控制：通过--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight限制并发请求量（例如设置为3000/1000），防止过载；设置--etcd-compaction-interval优化ETCD存储效率。

2. 高可用与负载均衡

   • 多实例部署：部署3个以上API Server实例，通过外部LB（如HAProxy、云厂商LB）实现负载均衡。需注意--apiserver-count参数的准确性，避免ETCD租约冲突。
   • 分离读写流量：为LIST/WATCH操作单独配置ETCD端点（--etcd-servers-overrides），减少核心路径的ETCD压力。

3. 性能优化

   • 缓存优化：启用--watch-cache并调整--default-watch-cache-size（如1000），提升Watch性能；使用--target-ram-mb限制内存使用。
   • 审计日志精细化：通过--audit-policy-file仅记录关键事件（如metadata级别），避免全量日志导致I/O瓶颈。

4. 安全加固

   • 动态准入控制：按需启用ValidatingAdmissionWebhook和MutatingAdmissionWebhook，但需测试延迟影响。曾因Webhook服务超时导致API延迟增加至5s+，通过熔断机制优化。
   • 证书管理：使用cert-manager自动化证书轮换，避免因证书过期引发集群故障。

5. 挑战与解决方案

   • ETCD性能瓶颈：在大规模集群（如2000+节点）中，ETCD响应缓慢会导致API Server超时。解决方案包括升级ETCD 3.5+、启用分离DB事务（--experimental-compact-hash-check-enabled）、使用本地SSD并设置--quota-backend-bytes限制存储容量。
   • 滚动升级问题：升级时因API版本不兼容导致客户端中断，需严格遵循版本差异策略（如kube-apiserver与其他组件版本差异不超过1个minor版本）。
   • 大规模事件风暴：突发性大量Event写入（如10K+/s）导致API Server内存激增，通过--event-ttl=1h缩短事件保留时间，并在上游控制器增加批量聚合逻辑。

总结：API Server优化需结合监控指标（如apiserver_request_duration_seconds）持续调优，同时防范安全风险。在500+节点的生产环境中，通过上述措施可实现API P99延迟稳定在500ms以内，ETCP95写入延迟低于50ms。

作为技术经理，在配置和优化Kubernetes API Server时，需重点关注稳定性、安全性和性能。以下为实践经验总结：

1. 配置优化

   • 高可用模式：部署多实例API Server，结合负载均衡（如HAProxy、云厂商LB）避免单点故障。
   • 参数调整：
   • 设置--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight防止请求过载（建议按节点规模调整，例如1000节点集群可设4000/2000）
   • 延长--request-timeout（默认1分钟）应对复杂请求场景
   • 启用--enable-priority-and-fairness实现请求优先级队列
   • 分离组件：将system:master等核心组件与业务Pod部署在不同节点，减少资源竞争

2. 安全加固

   • 强制TLS通信，定期更新CA证书
   • 通过RBAC细化权限控制，避免过度授权
   • 启用审计日志(--audit-log-path)，监控敏感操作
   • 限制匿名访问(--anonymous-auth=false)

3. 性能调优

   • etcd优化：使用SSD存储、独立部署etcd集群、合理设置心跳间隔/选举超时参数
   • 启用API Server缓存（--watch-cache=true）
   • 监控apiserver_request_duration_seconds等关键指标，使用Vertical Pod Autoscaler自动调整资源

4. 网络策略

   • 为API Server分配独立网络接口
   • 配置Network Policy限制非受信流量
   • 使用Service Account Token卷投射（Projected Volume）提升认证安全性

注：具体参数需根据实际业务负载压测结果调整，建议采用金丝雀发布方式逐步变更，并通过Prometheus+Alertmanager建立监控基线。

配置k8s的API Server主要注意几点：1.调整请求参数，比如增大--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight，防止高并发被拒；2.开审计日志用--audit-log-path记录操作；3.关掉不用的API版本，比如用--runtime-config去掉beta功能；4.调整etcd连接参数，比如--etcd-timeout和--etcd-compaction-interval保证稳定。优化的话：多副本+负载均衡做高可用，用--enable-priority-and-fairness限流防雪崩，加watch缓存提升性能，监控apiserver的延迟和错误率。内存CPU记得给足，别让它饿着。