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：
客户端行为优化：
k8s.io/client-go/util/workqueue的限速队列），减少冗余更新。API配额与优先级：
FlowSchema和PriorityLevelConfiguration区分核心组件（如kubelet）与业务控制器的请求优先级。--max-requests-inflight（建议设为ETCD TPS的2-3倍）及--target-ram-mb避免OOM。etcd层优化：
--auto-compaction-retention=1h）及定期Defrag。wal_fsync延迟，使用本地SSD或NVMe磁盘降低IO瓶颈。架构扩展：
审计与监控：
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。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%。
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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。
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。
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。
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。
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？