Kubernetes節(jié)點(diǎn)調(diào)優(yōu)：NUMA感知調(diào)度與CPU管理器協(xié)同策略

在云原生場(chǎng)景下，Kubernetes集群中容器間資源競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的延遲波動(dòng)已成為影響關(guān)鍵業(yè)務(wù)性能的主要瓶頸。傳統(tǒng)調(diào)度策略忽視CPU拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，導(dǎo)致跨NUMA節(jié)點(diǎn)內(nèi)存訪問(wèn)引發(fā)20-40%的性能損耗。本文提出基于NUMA感知調(diào)度與CPU管理器深度協(xié)同的優(yōu)化方案，通過(guò)動(dòng)態(tài)拓?fù)涓兄?、綁定策略?xún)?yōu)化和資源隔離增強(qiáng)三重機(jī)制，在金融交易場(chǎng)景測(cè)試中實(shí)現(xiàn)容器間資源搶占延遲降低35%，關(guān)鍵業(yè)務(wù)吞吐量提升22%。