这套平台走到第 28 招，已经不是单节点玩具：三台 Server、若干 Agent、一个 GPU Worker 池，Traefik 在最前面，后面排着 User Service、ASR、TTS、LLM Gateway、LiveKit 和 Avatar Inference，状态落在 PostgreSQL、Redis 和对象存储上。

AI时代的K3s教程30招-第28招-K3s性能到底该从CPU、内存、磁盘、网络还是etcd调？

建立六层性能基线与证据定位口径，说清 CPU limit 限流与 datastore 磁盘延迟为什么必须先量再调。

架构师

云计算

运维

后端

“平台变慢”需先分层定位再改参，别凭直觉调优。从Node、Pod、GPU、运行时、网络存储、控制面六层采集基线，用证据锁定根因。重点查etcd的fsync延迟和CPU的CFS限流，延迟敏感组件看延迟而非吞吐。基线需含采样口径、业务上下文、时间窗口，确保结论可复现、变更可回滚。

代码解释

对象存储

消息队列

平台工程

PostgreSQL

数据库

容器

SQLite

Redis

Linux

Agent

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