Kubernetes是如何解決資源拓?fù)涓兄{(diào)度的呢

在性能方面，優(yōu)先選擇Pod能綁定在單NUMA node內(nèi)的節(jié)點(diǎn)。如果找不到該節(jié)點(diǎn)，可以?xún)?yōu)先選擇在同一個(gè)NUMA Socket內(nèi)的NUMA node

在負(fù)載均衡方面，優(yōu)先選擇空閑資源更多的NUMA node。

容器CPUSet管理

Kubernetes的精細(xì)化調(diào)度做出一些拓?fù)涓兄鴮?shí)際落到節(jié)點(diǎn)上，為了更好地實(shí)現(xiàn)資源分配，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)資源分配系統(tǒng)。

首先，節(jié)點(diǎn)Kubelet會(huì)監(jiān)聽(tīng)到Pod并準(zhǔn)備啟動(dòng)Pod。

隨后，節(jié)點(diǎn)Kubelet調(diào)用容器運(yùn)行時(shí)接口啟動(dòng)容器。

與此同時(shí)，節(jié)點(diǎn)Cassini-Worker通過(guò)List Kubelet的10250端口獲得節(jié)點(diǎn)上的所有Pod，再?gòu)腜od Annotations中獲取調(diào)度器的拓?fù)湔{(diào)度結(jié)果。

節(jié)點(diǎn)Cassini-Worker調(diào)用容器運(yùn)行時(shí)接口來(lái)更改容器的綁核結(jié)果。

關(guān)于容器多級(jí)資源QoS分配策略，在CPUSet的策略上，可以劃分為四種：

Exclusive：它可以獨(dú)占CPU內(nèi)核心，其他Pod不可使用，一般是高利用率的容器會(huì)采取該策略；

None：不做CPU綁核的策略，可以使用節(jié)點(diǎn)的Default CPU共享池；

NUMA：讓CPUSet固定到NUMA node上的共享池內(nèi)；

Immovable：將CPU內(nèi)核心固定，讓其他Pod也可共享。

在CPU內(nèi)核心選擇策略上：

首先，按照調(diào)度結(jié)果獲取NUMA node上需分配的核心數(shù)；

隨后，從共享池中選擇可分配的CPU內(nèi)核心；

同時(shí)，還希望一個(gè)Pod盡量不使用在同一個(gè)物理核上的邏輯核。

在離線混部場(chǎng)景下的實(shí)踐

由于離線混部場(chǎng)景中，離線會(huì)受到在線的影響，算力是波動(dòng)的。因此，在離線混部場(chǎng)景下，還會(huì)做一些差異化重調(diào)度：

當(dāng)在線負(fù)載上升時(shí)，離線的算力會(huì)被壓制。因此，離線的Pod需要及時(shí)驅(qū)逐，以便剛好滿(mǎn)足節(jié)點(diǎn)離線算力的要求；

通過(guò)改造Descheduler組件，建立通用的可配置的平臺(tái)通用驅(qū)逐框架，支持Metrics驅(qū)逐，以及支持動(dòng)態(tài)調(diào)整/配置驅(qū)逐策略；

建立算力平臺(tái)通用Metrics；

支持業(yè)務(wù)自定義Metrics驅(qū)逐。

在不同混部場(chǎng)景下，容器CPUSet策略也是不同的。

離線CVM混部的場(chǎng)景中，一臺(tái)物理機(jī)的各個(gè)NUMA node上都生產(chǎn)了許多在線的CVM，當(dāng)在線利用率很低時(shí)，需要更好地利用資源。

此時(shí)需要采取Exclusive策略：

離線CVM通過(guò)內(nèi)核VMF調(diào)度器獲取低優(yōu)的CPU時(shí)間片；

離線Pod通過(guò)獨(dú)占CPU內(nèi)核心的方式，保證互不干擾；

內(nèi)核VMF調(diào)度器保證離線Pod在忙時(shí)，可實(shí)現(xiàn)核心漂移，充分利用CPU資源。

在容器混部的場(chǎng)景中，在線Pod和離線Pod同時(shí)部署在同一臺(tái)物理機(jī)上。

此時(shí)需要采取NUMA策略：

離線Pod通過(guò)限制Cgroups，獲取低優(yōu)的CPU時(shí)間片；

離線Pod綁定整個(gè)NUMA node，防止某幾個(gè)CPU內(nèi)核心被壓制；

離線Pod共享整個(gè)NUMA node，充分利用CPU資源。

總結(jié)

本文圍繞Kubernetes的資源拓?fù)涓兄{(diào)度的主題展開(kāi)。從CPU體系結(jié)構(gòu)和吵鬧的鄰居問(wèn)題切人，隨后闡述了原生Kubernetes的不足和混部場(chǎng)景下的算力感知的局限，最后從采集節(jié)點(diǎn)拓?fù)滟Y源、擴(kuò)展Kubernetes調(diào)度器、多級(jí)資源QoS分配策略幾個(gè)方面給出了相應(yīng)的解決方案。在策略的優(yōu)化后，資源得到更合理地利用。

未來(lái)，Kubernetes精細(xì)化調(diào)度將會(huì)覆蓋更多的場(chǎng)景，例如碎片GPU、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浼軜?gòu)、電力調(diào)度。

審核編輯：劉清