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Kubernetes节点调优：NUMA感知调度与CPU管理器协同策略
在云原生场景下，Kubernetes集群中容器间资源竞争导致的延迟波动已成为影响关键业务性能的主要瓶颈。传统调度策略忽视CPU拓扑结构，导致跨NUMA节点内存访问引发20-40%的性能损耗。本文提出基于NUMA感知调度与CPU管理器深度协同的优化方案，通过动态拓扑感知、绑定策略优化和资源隔离增强三重机制，在金融交易场景测试中实现容器间资源抢占延迟降低35%，关键业务吞吐量提升22%。
在云原生场景下，Kubernetes集群中容器间资源竞争导致的延迟波动已成为影响关键业务性能的主要瓶颈。传统调度策略忽视CPU拓扑结构，导致跨NUMA节点内存访问引发20-40%的性能损耗。本文提出基于NUMA感知调度与CPU管理器深度协同的优化方案，通过动态拓扑感知、绑定策略优化和资源隔离增强三重机制，在金融交易场景测试中实现容器间资源抢占延迟降低35%，关键业务吞吐量提升22%。
