如何在Kubernetes(k8s)中通过控制API服务器的负载提高集群性能？

在Kubernetes集群中，API服务器是核心瓶颈之一，优化其负载需从请求入口、资源分配及架构设计多维度入手。以下是实践经验与挑战：

1. 客户端行为优化：

   • 禁止高频List/Watch操作，改用Informer机制并合理设置Resync周期（如30分钟以上），避免全量同步。
   • 控制器逻辑中引入事件合并（Debouncing）及变更合并（如使用k8s.io/client-go/util/workqueue的限速队列），减少冗余更新。
   • 挑战：老旧CRD控制器常因事件处理逻辑不严谨导致QPS激增，需重构代码并增加熔断机制。

2. API配额与优先级：

   • 启用APF（API Priority and Fairness），通过FlowSchema和PriorityLevelConfiguration区分核心组件（如kubelet）与业务控制器的请求优先级。
   • 调整--max-requests-inflight（建议设为ETCD TPS的2-3倍）及--target-ram-mb避免OOM。
   • 挑战：突发流量导致低优先级请求被大量丢弃，需结合HPA动态调整副本数。

3. etcd层优化：

   • 分离关键数据（如Events存储到独立etcd集群），启用etcd压缩（--auto-compaction-retention=1h）及定期Defrag。
   • 监控etcd的wal_fsync延迟，使用本地SSD或NVMe磁盘降低IO瓶颈。
   • 挑战：跨AZ部署时etcd网络延迟显著影响性能，需权衡一致性与可用性。

4. 架构扩展：

   • 部署APIServer副本并配置负载均衡器（禁用Keepalive防会话粘连），利用ReadOnlyAggregator分流GET请求。
   • 对非关键组件（如监控Agent）使用缓存代理（如kube-rbac-proxy）。
   • 挑战：多副本场景下Leader选举与数据一致性导致调试复杂度升高。

5. 审计与监控：

   • 通过apiserver_request_duration_seconds指标识别慢请求，结合apiserver_dropped_requests定位被APF拒绝的流量。
   • 启用结构化日志并采样审计事件，避免日志存储成为新瓶颈。

案例：某集群因Job控制器频繁List Pod导致APIServer CPU峰值90%，通过改造控制器为增量Watch并增加指数退避重试，API调用量下降70%。

何不考虑通过引入集群分片或使用服务网格来优化API请求的分布与管理？

在Kubernetes集群中优化API服务器负载的核心思路是减少无效请求、提升资源利用率和优化交互机制。根据经验建议：1.通过调整客户端行为（如使用List-Watch替代轮询、设置合理的resync周期）减少高频请求；2.对APIServer配置--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight参数实现并发控制；3.启用APF（API Priority and Fairness）特性实现请求分级限流；4.拆分大尺寸资源为独立CRD，避免LIST操作拖尾延迟；5.对etcd进行SSD加速与定期压缩，降低存储层压力；6.通过审计日志分析高频调用方，针对性优化业务逻辑。同时建议部署kube-apiserver的横向扩展，并通过监控metrics如apiserver_request_duration_seconds_bucket持续观测性能瓶颈。

在Kubernetes中优化API服务器负载可从以下方面入手：1. 请求优化：减少冗余LIST/GET请求，使用Watch机制监听资源变更，避免全量查询；启用分页（limit/continue）及字段选择器（fieldSelector）降低单次响应数据量。2. 控制器调优：调整Controller/Operator的同步周期（--sync-period），避免高频更新；使用限速队列（RateLimitingQueue）平滑请求。3. etcd优化：升级至SSD存储，分离etcd与控制平面节点，定期压缩（compact）历史版本数据。4. 缓存机制：利用APIServer内置缓存（--watch-cache=true）及客户端本地缓存（如client-go Informer）。5. 限流配置：通过--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight限制并发请求，结合优先级公平性（APF，API Priority and Fairness）分配资源。6. 监控诊断：通过kube-apiserver指标（如apiserver_request_duration_seconds）及审计日志定位高频请求源，针对性优化。7. 横向扩展：部署多副本APIServer实例并通过负载均衡（如kube-apiservers LB）分散流量。综合策略可显著提升集群稳定性与性能。

想让k8s集群更流畅，可以从这几处优化API服务器：1.减少频繁查询，比如用缓存代替重复请求；2.开启请求限流功能（APIPriorityAndFairness），防止突发流量挤爆；3.拆分大资源对象，别让单个ConfigMap或Secret太肥；4.升级到高版本etcd并做存储优化；5.监控apiserver的指标，找出高频访问的客户端针对性优化。

1. 扩展API服务器资源：
   • 调整kube-apiserver部署的CPU/Memory资源限制，确保充足分配。
   • 部署多个API服务器实例，通过负载均衡（如kube-proxy或外部LB）分散请求。
2. 优化客户端请求行为：
   • 使用List/Watch接口时添加分页参数（?limit=500），避免全量拉取。
   • 设置合理的Watch超时时间（--watch-cache=false减少内存消耗）。
   • 客户端启用Protobuf格式（Accept: application/vnd.kubernetes.protobuf）。
3. 启用APIServer Priority and Fairness：
   • 在kube-apiserver启动参数添加--enable-priority-and-fairness=true
   • 配置FlowSchema和PriorityLevelConfig对象，区分核心请求（如kubelet心跳）与低优先级请求。
4. 调整etcd性能：
   • 使用SSD存储并设置etcd的--quota-backend-bytes限制存储大小。
   • 定期执行etcd碎片整理（etcdctl defrag）及压缩历史版本（etcdctl compact）。
5. 限制并发与速率：
   • 通过--max-requests-inflight和--max-mutating-requests-inflight控制并发请求数。
   • 对非关键组件（如监控Agent）添加客户端QPS限制（--kube-api-qps=50）。
6. 审计日志优化：
   • 关闭非必要审计阶段（--audit-policy-file排除只读请求）。
   • 使用日志轮转并限制审计文件大小（--audit-log-maxbackup=10）。

在Kubernetes中，通过优化API服务器请求频率、启用API优先级和公平性（APF）机制、减少冗余监听及使用分片集群等方法可有效降低API服务器负载。延伸知识点：API优先级和公平性（APF）。APF通过将请求分类为不同优先级（如系统级、用户级），并为每个优先级分配独立队列和配额，避免资源耗尽。例如，配置FlowSchema将kube-controller-manager的请求标记为高优先级，确保核心组件始终可用，而低优先级请求（如批量任务）在资源紧张时会被限流或排队，从而提升集群整体稳定性。