在Kubernetes（K8S）中将MySQL部署并且造成读写慢可能会涉及到一些配置和优化项。下面我将详细介绍如何在Kubernetes中部署MySQL并对其进行优化，以便降低读写性能受影响的可能性。

### 整体流程
以下是将MySQL放入K8S中并优化其性能的整体步骤：

| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. 创建MySQL Deployment | 创建一个MySQL Deployment来部署MySQL实例 |
| 2. 配置MySQL资源限制 | 配置MySQL Pod的资源限制，以确保其性能不会被其他Pod影响 |
| 3. 配置MySQL参数 | 配置MySQL的参数，包括缓冲区大小、连接数等 |
| 4. 监控和调整 | 使用监控工具来监控MySQL性能，并根据监控结果进行调整 |

### 操作步骤及代码示例
#### 1. 创建MySQL Deployment
首先，我们需要创建一个MySQL Deployment，可以使用以下YAML文件：

```yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: mysql-deployment
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: mysql
template:
metadata:
labels:
app: mysql
spec:
containers:
- name: mysql
image: mysql:latest
ports:
- containerPort: 3306
env:
- name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
value: yourpassword
```

部署上述YAML文件以创建MySQL Deployment。

#### 2. 配置MySQL资源限制
我们可以通过在Deployment中添加资源限制来为MySQL Pod配置资源，以确保其性能不会受其他Pod影响。以下是一个示例：

```yaml
resources:
limits:
cpu: 500m
memory: 512Mi
requests:
cpu: 200m
memory: 256Mi
```

#### 3. 配置MySQL参数
MySQL的性能受多个参数的影响，我们可以通过在MySQL Pod中通过配置文件修改这些参数。以下是一个示例配置文件`my.cnf`：

```cnf
[mysqld]
key_buffer_size = 64M
max_connections = 200
innodb_buffer_pool_size = 1G
```

可以通过挂载ConfigMap或者Volume将该配置文件挂载到MySQL Pod中。

#### 4. 监控和调整
最后，我们需要使用监控工具如Prometheus和Grafana来监控MySQL性能，并根据监控结果进行调整。可以通过设置Prometheus的Exporter来采集MySQL的指标数据，然后在Grafana中进行可视化展示和告警设置。

通过以上步骤的操作，我们可以在Kubernetes中部署MySQL并优化其性能，从而避免造成读写慢的问题发生。希望以上内容对你有所帮助！