Kubernetes(k8s)中如何优化应用的负载均衡性能？

优化Kubernetes负载均衡性能可通过调整Service的负载均衡策略（如使用IPVS模式替代iptables），结合Pod反亲和性分布，并利用Ingress控制器（如Nginx）实现更细粒度的流量调度与连接复用。

1. 优化Service配置：

   • 使用ipvs代理模式替代默认的iptables，提升大规模服务下的转发效率（通过kube-proxy启动参数--proxy-mode=ipvs启用）。
   • 对于高并发场景，调整Service的externalTrafficPolicy为Local，避免跨节点流量转发，减少延迟（需确保Pod均匀分布）。

2. 调整Endpoint分发策略：

   • 启用EndpointSlice替代传统Endpoints，提升大规模后端Pod的管理效率（Kubernetes 1.21+默认启用）。
   • 配置topology-aware-hints实现拓扑感知路由，优先将流量分发到相同可用区的Pod。

3. Ingress控制器调优：

   • 使用高性能Ingress控制器（如Nginx/HAProxy），并调整worker-processes、keepalive连接数等参数。
   • 为关键服务配置least_conn或consistent_hash等负载均衡算法，避免轮询导致的负载不均。

4. Pod就绪探针与HPA联动：

   • 精确配置readinessProbe，确保仅健康Pod接收流量，避免异常节点拖累整体性能。
   • 结合Horizontal Pod Autoscaler（HPA），基于CPU/内存或自定义指标动态扩缩Pod副本数。

5. 网络层优化：

   • 启用CNI插件（如Cilium）的Direct Server Return(DSR)模式，减少数据包转发路径。
   • 检查节点间网络带宽和延迟，避免物理层成为瓶颈。

6. 监控与诊断：

   • 通过kubectl top pods/node实时监控资源负载。
   • 使用Prometheus采集kube-proxy/ingress-controller指标，分析流量分布不均的根本原因。