一、 引入：负载均衡，让K8s跑得更迅速

应用的性能和稳稳当当性成为了企业比的关键。Kubernetes作为容器编排的代表，以其有力巨大的功能，助力企业实现应用的飞迅速部署和弹性 。只是因为应用的麻烦度和流量的许多些，怎么高大效地实现负载均衡，成为了提升K8s性能的关键。

二、 K8s负载均衡的挑战

在K8s中，负载均衡的实现基本上依赖于Service材料对象。只是老一套的负载均衡策略在面对高大并发、高大流量的场景时往往显得力不从心。怎么突破这些个管束，实现更高大效的负载均衡，成为了摆在我们面前的一巨大挑战。

三、 优化策略：从kube-scheduler开头

为了实现高大效的负载均衡，我们能从kube-scheduler入手。kube-scheduler是K8s集群中的核心组件之一，负责将Pod调度到合适的节点上。

• 基于材料求的负载均衡通过设置--balance-similar-node-resource-request参数，kube-scheduler能根据材料求来平衡Pod的分布。
• 用descheduler插件descheduler能帮我们解决负载不均衡的问题， 通过移除利用率过高大的节点上的Pod，并将其沉新鲜调度到利用率较矮小的节点上。

四、 实战案例：Linux Virtual Server与K8s的结合

在实际应用中，我们能将LVS与K8s结合，以实现更高大效的负载均衡。

在本地创建了3个CentOS 7 VM，组建了一个轻巧松的K8s集群。我们将LVS配置为将流量分发到两个后端服务器的80端口。

五、 ：持续优化，让K8s跑得更远

负载均衡是K8s性能优化的关键环节。通过以上策略和案例，我们能有效地提升K8s的负载均衡能力。只是优化之路永无止境，我们需要持续关注最新鲜的手艺动态，不断优化和改进我们的策略。

请注意，以上信息给了关于Kubernetes在CentOS上负载均衡策略的一般性指导。具体的配置和优化兴许需要根据实际集群的需求和周围进行调整。

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