Kubernetes资源调优终极指南：从P95识别到精准配置
引言：为什么需要科学调优？
在Kubernetes生产环境中，我们经常面临这样的困境：
- 资源分配过多造成30-50%的浪费（CNCF 2023报告）
- 资源配置不足导致频繁OOM或CPU节流
- 突发流量时服务不稳定，但平时资源闲置
本文将带您掌握一套基于P95/P99指标的完整调优方法论，涵盖：
- 精准诊断：快速定位资源瓶颈
- 智能配置：基于历史数据的科学计算
- 稳定加固：规避降配风险
- 持续优化：构建自动化调优闭环
第一部分：快速定位资源瓶颈
1.1 黄金指标速查表
| 资源类型 | 核心指标 | 危险阈值 | 关联指标 |
|---|---|---|---|
| CPU | 使用率/节流率 | >85%或>5%节流 | 负载均衡度、上下文切换 |
| 内存 | 工作集大小/OOM次数 | >90%使用率 | Swap使用 |