Kubernetes（K8s）作为现代云原生应用的核心基础设施，已经成为应用容器编排和管理的重要选择。最大化K8s集群的性能与稳定性，对于支持企业级应用的高效运作至关重要。

集群性能优化的第一步是资源分配的合理配置。通过使用Kubernetes的资源请求和限制功能，可以确保Pod在运行时获得足够的CPU和内存资源，从而避免资源争抢导致的性能瓶颈。建议使用Horizontal Pod Autoscaler来根据负载动态调整Pod数量，以应对流量波动并提升服务的响应能力。

网络性能同样影响集群的总体表现。选用合适的网络插件能够显著改善网络延迟和吞吐量。K8s支持多种网络模型，如Flannel、Calico等。针对不同的应用需求，选择适合的网络解决方案可以优化数据包传输效率。此外，通过实施网络策略，可以限制不必要的流量，提高集群的安全性和稳定性。

存储性能的提升同样不可忽视。使用快速的持久性存储解决方案，如SSD，配合Kubernetes的Persistent Volume和Persistent Volume Claim，可以使应用访问数据时更加高效。监控存储I/O负荷，选择合适的存储类型和配置，有助于减少延迟，提升整体系统性能。

监控和日志管理是确保集群稳定性的重要组成部分。实施监控工具如Prometheus，结合Grafana进行可视化展示，能够实时监测集群的各项性能指标。通过收集和分析日志，可以快速识别和排查潜在问题，提高故障恢复的效率。

同时，适当的调度策略能够优化资源利用率。使用Kubernetes的亲和性和反亲和性设置，合理分配Pod到节点上，既能防止单点故障，又能提高资源使用效率。对于特定的工作负载，借助节点污点和容忍，可以实现更细粒度的资源调度，确保关键任务的顺利运行。

这些优化措施结合起来，将极大地提升Kubernetes集群的性能和稳定性，为企业应用的可持续发展提供强有力的保障。