引言
Kubernetes（K8s）作为当今最流行的容器编排工具，其核心功能之一就是资源调度。资源调度算法的优化对于确保K8s集群的高效运行至关重要。本文将深入探讨K8s集群的资源调度算法优化及其实战技巧。
K8s资源调度概述
K8s资源调度是指将Pod分配到合适的Node上运行的过程。调度过程主要分为三个阶段：节点预选（Predicate）、节点优先级排序（Priority）和节点选定（Select）。
节点预选（Predicate）
节点预选阶段主要基于一系列预选规则对集群中的每个节点进行检查，排除那些不满足Pod运行基本条件的节点。这些条件包括但不限于节点的内存大小、CPU资源、端口占用等。
节点优先级排序（Priority）
节点优先级排序阶段根据预选结果，对满足条件的节点进行优先级排序。排序规则可以基于节点的资源利用率、性能指标、节点标签等。
节点选定（Select）
节点选定阶段根据优先级排序结果，选择一个最合适的节点来运行Pod。
美团K8s资源调度策略优化
美团针对K8s资源调度策略进行了以下优化：
资源请求和限制设置
为每个容器设置合适的资源请求和限制，确保调度器分配足够资源来避免容器资源不足。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
containers:
- name: my-container
resources:
limits:
cpu: "1000m"
memory: "500Mi"
requests:
cpu: "500m"
memory: "200Mi"
自定义调度策略
美团自定义调度策略，通过以下方式实现：
- 使用自定义调度器，根据模型的复杂度、预计时间等因素调整任务优先级。
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: custom-priority
value: 1000
节点亲和性和反亲和性
美团通过配置节点亲和性和反亲和性，避免高负载的Pod调度到同一节点上。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-pod
spec:
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: "app"
operator: In
values:
- my-app
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
K8s集群扩容全攻略
K8s集群扩容是维持应用稳定性和性能的关键。以下是一些扩容实战技巧：
水平扩容
- 自动扩容：使用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）自动调整Pod副本数。
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: myapp-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: myapp-deployment
minReplicas: 1
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 50
- 手动扩容：使用kubectl命令手动增加Pod副本数。
kubectl scale deploy myapp-deployment --replicas=5
节点扩容
- 使用Kubernetes集群自动扩缩容（Cluster Autoscaler）实现节点自动扩缩容。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: cluster-autoscaler
spec:
template:
spec:
containers:
- name: cluster-autoscaler
image: k8s.gcr.io/cluster-autoscaler/cluster-autoscaler:v1.21.0
args:
- --cloud-provider=aws
- --node-group-auto-discovery=asg:tagk8s.io/cluster-autoscaler/enabled=true
- --scale-down-unneeded-time=10m
总结
K8s集群的资源调度算法优化和实战技巧对于确保K8s集群的高效运行至关重要。通过合理设置资源请求和限制、自定义调度策略、节点亲和性和反亲和性，以及水平扩容和节点扩容等实战技巧，可以提升K8s集群的性能和稳定性。