. . . . . . . . 目 目录 录 第 第 1 章 章 概述 概述 第 第 2 章 章 推荐的安装 推荐的安装实 实践 践 2.1. 预安装依赖项 2.2. ANSIBLE 安装优化 2.3. 网络注意事项 第 第 3 章 章 推荐的主机 推荐的主机实 实践 践 3.1. OPENSHIFT CONTAINER PLATFORM MASTER 主机的推荐做法 3.2. OPENSHIFT 使用 TUNED 配置集扩展主机 第 第 4 章 章 优 优化 化计 计算 算资 资源 源 4.1. 过量使用 4.2. 镜像注意事项 4.2.1. 使用预部署的镜像提高效率 4.2.2. 预拉取镜像 4.3. 使用 RHEL 工具容器镜像进行调试 4.4. 使用基于 ANSIBLE 的健康检查进行调试 第 第 5 章 章 优 优化持久性存 化持久性存储 储 5.1. 概述 5.2. 常规存储指南 Overlay2 图形驱动程序 第 第 6 章 章 优 优化 化临时 临时存 存储 储 6.1. 概述 6.2. 常规存储指南 第 第 7 章 章 网 网络优 络优化 化 7.1. 优化网络性能 7.1.1. 为您的网络优化 MTU 7.2. 配置网络子网 7.3. 优化 IPSEC 第 第 8 章 章 路由 路由优 优化 化 8.1. 扩展 OPENSHIFT CONTAINER

OpenStack community. All other trademarks are the property of their respective owners. 摘要 摘要 本文档提供了扩展集群和优化 OpenShift Container Platform 环境性能的说明。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 章 章 优 优化存 化存储 储 9.1. 可用的持久性存储选项 9.2. 推荐的可配置存储技术 9.3. 数据存储管理 9.4. 为 MICROSOFT AZURE 优化存储性能 第 第 10 章 章 优 优化路由 化路由 10.1. INGRESS CONTROLLER（ROUTER）性能的基线 第 第 11 章 章 优 优化网 化网络 络 11.1. 为您的网络优化 MTU 11 IBM Z 设 置，网络设置取决于您选择的虚拟机监控程序。取决于具体的工作负载和应用，最佳实践通常需要根据用 例和流量模式进行更改。 根据您的设置，考虑以下最佳实践： 考虑有关网络设备的所有选项，以优化您的流量模式。探索 OSA-Express、RoCE Express、 HiperSockets、z/VM VSwitch、Linux 网桥 (KVM) 的优势，以确定哪个选项为您的设置带来最大 好处。

OpenShift distributed tracing 平台来监控、网络性能分析，并对现代、云原生的微服务应用程 序中组件间的交互进行故障排除。 使用分布式追踪平台，您可以执行以下功能： 监控分布式事务 优化性能和延迟时间 执行根原因分析 分布式追踪平台由三个组件组成： Red Hat OpenShift distributed tracing Platform (Jaeger)，它基于开源 Jaeger OpenShift distributed tracing 平台来监控、网络性能分析，并对现代、云原生的微服务应用程 序中组件间的交互进行故障排除。 使用分布式追踪平台，您可以执行以下功能： 监控分布式事务 优化性能和延迟时间 执行根原因分析 分布式追踪平台由三个组件组成： Red Hat OpenShift distributed tracing Platform (Jaeger)，它基于开源 Jaeger OpenShift distributed tracing 平台来监控、网络性能分析，并对现代、云原生的微服务应用程 序中组件间的交互进行故障排除。 使用分布式追踪平台，您可以执行以下功能： 监控分布式事务 优化性能和延迟时间 执行根原因分析 分布式追踪平台由三个组件组成： OpenShift Container Platform 4.14 分布式追踪 分布式追踪 8 Red Hat OpenShift

nodeSelector 约束与标记的节点搭配使用，您可以将任何监控堆栈组件移到特定的节点上。通过 这样做，您可以控制集群中监控组件的放置和分发。 通过控制监控组件的放置和分发，您可以根据特定要求或策略优化系统资源使用、提高性能和隔离工作负 载。 2.6.1. 节点选择器与其他约束一起使用 如果使用节点选择器约束移动监控组件，请注意集群可能存在其他限制来控制 pod 调度： 拓扑分布约束可能处于放置状态来控制 config.yaml: | thanosRuler: retention: 10d OpenShift Container Platform 4.10 监 监控 控 34 优化存储 2.10. 配置远程写入存储 您可以配置远程写入存储，使 Prometheus 能够将最接近的指标发送到远程系统，以进行长期存储。这样 做不会影响 Prometheus 存储指标的方式和时长。 他资源。保存更改还可能在该项目中重新启动正在运行的监控进程。 其他 其他资 资源 源 如需创建远程写入兼容端点（如 Thanos）的步骤，请参阅设置远程写入兼容端点。 如需有关如何针对不同用例优化远程写入设置的信息，请参阅调整远程写入设置。 有关其他可选字段的详情，请参考 API 文档。 2.11. 控制用户定义的项目中未绑定指标属性的影响 开发人员可以使用键值对的形式为指标定义属性。

Node Tuning Operator 可以帮助您通过 tuned 守护进程来管理节点一级的性能优化。大多数高性能应用 程序都需要一定程度的内核级性能优化。Node Tuning Operator 为用户提供了一个统一的、节点一级的 sysctls 管理接口，并可以根据具体用户的需要灵活地添加定制的性能优化设置（当前还是一个技术预览功 能）。Node Tuning Operator 把为 OpenShift OpenShift Container Platform 容器化的 tuned 守护进程作为一个 Kubernetes DaemonSet 进行管理。它保证了定制的优化设置以可以被守护进程支持的格式传递到在集群 中运行的所有容器化的 tuned 守护进程中。相应的守护进程会在集群的所有节点上运行，每个节点上运行 一个。 1.2.5. Cluster Monitoring 1.2.5.1. 基于定制的 基于定制的

在这个版本中，您可以更好地控制 pod 的 C-states。现在，您可以为 C-states 指定最大延迟，而不是完 全禁用 C-states。您可以在 cpu-c-states.crio.io 注解中配置这个选项。这有助于优化高优先级应用程序 中的节能功能，方法是启用一些 shouldower C-states 而不是完全禁用它们。有关控制 pod C-states 的更 多信息，请参阅可选：节能配置。 1.3.21.4 中。 改 改进 进了使用 了使用 Open Virtual Network (OVN) 优 优化的 化的扩 扩展和 展和稳 稳定性 定性 OpenShift Container Platform 4.14 引入了对 Open Virtual Network Kubernetes (OVN-K) 的优化，其内 部架构被修改，以减少操作延迟，以消除网络 control plane 扩展和性能。网络流数据现在本地化到集群节 点，而不是在 control plane 上集中信息。这可减少操作延迟，并减少 worker 和控制节点之间的集群范围 流量。因此，集群网络使用节点数线性扩展，因为每个额外节点都会添加额外的网络容量，这样可优化较 大的集群。因为每个节点上的网络流都是本地化的，所以不再需要 RAFT 领导选举机制，并删除了 instability 的主要来源。对本地化网络流数据的一个额外好处是，网络上的节点丢失的影响仅限于故障节

不仅允许您访问和管理节点；作为管理员，您可以在节点上执行以下任 务，使集群更有效、应用友好，并为开发人员提供更好的环境。 使用 Node Tuning Operator 管理需要一定级别的内核调整的高性能应用程序的节点级性能优化。 使用守护进程集在节点上自动运行后台任务。您可以创建并使用守护进程集来创建共享存储，在 每个节点上运行日志 pod，或者在所有节点上部署监控代理。 使用垃圾回收释放节点资源。您可以通过删除被终止的容器和任何正在运行的 VPA 自 自动计 动计算 算这 这些 些 pod 中容器的流程以及当前的 中容器的流程以及当前的 CPU 和内存使用情况，并使用 和内存使用情况，并使用这 这些数据来决定 些数据来决定优 优化 化 的 的资 资源限制和 源限制和请 请求，以确保 求，以确保这 这些 些 pod 始 始终 终高效操作。例如， 高效操作。例如，VPA 会 会减 减少 少请 请求 求资 资源超 源超过 过使用 请求重新部署 求重新部署 pod。 。VPA 使用一个 使用一个变 变异准入 异准入 webhook 来更新 来更新 pod，在 ，在 pod 被允 被允许 许到 到节 节点前，具有 点前，具有优 优化的 化的资 资源限制和 源限制和请 请求。如果您不希望 求。如果您不希望 VPA 删 删除 除 pod，可以 ，可以 查 查看 看 VPA 资 资源限制和 源限制和请 请求，并根据需要手 求，并根据需要手动

Operator 对与特定工作负载对象（如守护进程集、复制控制器等）关联的 pod 执行的操 作。 VPA 自动计算这些 pod 中容器的流程以及当前的 CPU 和内存使用情况，并使用这些数据来决定优化的资 源限制和请求，以确保这些 pod 始终高效操作。例如，VPA 会减少请求资源超过使用资源的 pod 的资 源，并为没有请求充足资源的 pod 增加资源。 $ oc describe hpa pod，以便您的应用程序可以在不需要停机的情况下继续满足请 求。然后，工作负载对象使用原始资源限制和请求重新部署 pod。VPA 使用一个变异准入 webhook 来更 新 pod，在 pod 被允许到节点前，具有优化的资源限制和请求。如果您不希望 VPA 删除 pod，可以查看 VPA 资源限制和请求，并根据需要手动更新 pod。 注意 注意 默认情况下，工作负载对象必须至少指定两个副本，以便 VPA 自动删除其 tuned 守护进程以管理节点级别的性能优化。 Node Tuning Operator 可以帮助您通过编排 TuneD 守护进程来管理节点级别的性能优化。大多数高性能 应用程序都需要一定程度的内核级性能优化。Node Tuning Operator 为用户提供了一个统一的、节点一 级的 sysctl 管理接口，并可以根据具体用户的需要灵活地添加自定义性能优化设置。 Operator 将为 OpenShift

Operator 中，使它们出现在在断开连接的环境中运行的 Operator 列表中。(LOG-1420) 在更新前，Red Hat OpenShift Logging Operator pod 被调度到在性能优化的单节点集群中为客 户工作负载保留的 CPU 内核。在这个版本中，集群日志记录操作器 pod 调度到正确的 CPU 内核 中。(LOG-1440) 在更新前，一些日志条目没有被识别为 UTF-8 字节，这会导致 2 章 章 了解 了解 RED HAT OPENSHIFT LOGGING 51 索引 索引 索引是一种数据结构技术，用于快速查找和访问数据。索引通过最大程度减少处理查询时所需的磁盘 访问量来优化性能。 JSON 日志 日志记录 记录 OpenShift Container Platform Logging Log Forwarding API 可让您将 JSON 日志解析到结构化对 象，并将其转发到 化，并将它们转发到日志存储或第三方系统。 日志存 日志存储 储 日志存储用于存储聚合的日志。您可以使用默认的 Elasticsearch 日志存储，或将日志转发到外部日志 存储。默认日志存储经过优化并测试以进行简短存储。 日志可 日志可视 视化工具 化工具 日志可视化工具是用户界面 (UI) 组件，可用于查看日志、图形、图表和其他指标等信息。当前的实现 是 Kibana。 node 节点是

Platform 中运行时，可以 使用两种不同的部署模式： 第 第 2 章 章 OPENSHIFT DATA FOUNDATION 基 基础 础架 架构 构 7 Simple（简单） Optimized（优化） 简单 简单部署 部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 服务与应用程序共同运行。Red Hat OpenShift Container Platform 中的 动态置备的 SAN 卷。 注意 注意 PowerVC 动态置备 SAN 卷。 优 优化的部署 化的部署 Red Hat OpenShift Data Foundation 服务在专用的基础架构节点上运行。Red Hat OpenShift Container Platform 管理这些基础架构节点。 优化的方法最适合以下情况， 存储要求很明确。 Red Hat OpenShift Data