15个KUBERNETES调度情景实用指南
Kubernetes调度是确保集群中的Pod在适当节点上运行的关键组件。通过灵活配置调度策略，可以提高资源利用率、负载平衡和高可用性。
在本文中，我们将深入探讨一些实际的Kubernetes调度场景，并提供相应的配置示例和最佳实践。
1. 基本场景 – NodeSelector
场景描述：我们有一些标记有SSD硬盘的节点，并且希望将需要高性能存储的Pod调度到这些节点上。
Pod配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: high-performance-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
nodeSelector:
disktype: ssd
2. 高级场景 – 节点亲和性
场景描述：我们希望将需要GPU的任务调度到带有GPU标签的节点上。
Pod配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: gpu-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: gpu
operator: In
values:
- "true"
3. 资源分配 – Pod优先级和预选调度
场景描述：为了确保关键任务具有更高的优先级，我们可以定义一个PriorityClass并将其应用到Pod上。
PriorityClass配置：
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "High priority class"
Pod配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: high-priority-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
priorityClassName: high-priority
4. 防止Pod在同一节点上运行 – Pod反亲和性
场景描述：通过Pod反亲和性，我们可以确保同一组中的Pod不会被调度到同一节点上以提高高可用性。
Pod配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: anti-affinity-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- web
topologyKey: kubernetes.io/hostname
5. 多副本拓扑域分布 – Pod拓扑分布
场景描述：确保同一应用的多个Pod分布在不同的拓扑域以提高可用性。
部署配置：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: web-deployment
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: web
template:
metadata:
labels:
app: web
spec:
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: "app"
operator: In
values:
- "web"
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
6. 节点Taints和PodTolerations
场景描述：通过节点的Taints，我们可以标记节点，只有具有相应Tolerations的Pod才能被调度到这些节点上。
节点配置：
apiVersion: v1
kind: Node
metadata:
name: node1
spec:
taints:
- key: special
value: unique
effect: NoSchedule
Pod配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: toleration-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
tolerations:
- key: "special"
operator: "Equal"
value: "unique"
effect: "NoSchedule"
7. 自定义调度器 – 自定义调度器
场景描述：定制调度器以满足特定的调度需求，例如基于业务规则或特殊硬件条件。
自定义调度器示例：
- 创建自定义调度器插件
// my_scheduler.go
package main
import (
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/defaultbinder"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/defaultpreemption"
"k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/framework/plugins/names"
)
const (
// YourSchedulerName is the name of your custom scheduler
YourSchedulerName = "my-scheduler"
)
// New initializes a new scheduler with your custom plugins
func New() *scheduler.Config {
return &scheduler.Config{
Client: scheduler.NewHTTPClient(),
SchedulerName: YourSchedulerName,
PercentageOfNodesToScore: 0.25,
Profiles: []scheduler.Profile{
{
Name: YourSchedulerName,
Plugins: []scheduler.Plugin{
defaultpreemption.Name: defaultpreemption.New,
defaultbinder.Name: defaultbinder.New,
names.NewNodeResourcesFit(),
names.NewNodePorts(),
names.NewNodeAffinity(YourSchedulerName),
names.NewNodeAffinityPriority(YourSchedulerName),
},
},
},
}
}
func main() {
// Use the New() function to create a new scheduler with your custom plugins
config := New()
command := app.NewSchedulerCommand(
// Use the WithConfig function to set your custom scheduler configuration
app.WithConfig(config),
)
f := command.Flags()
f.AddGoFlagSet(flag.CommandLine)
if err := command.Execute(); err != nil {
os.Exit(1)
}
}
- 编译并运行自定义调度器
go build my_scheduler.go
./my_scheduler
8. Pod 优先级和抢占 – Pod 优先级和抢占
场景描述：通过设置 Pod 的优先级和抢占策略，确保关键任务被优先处理。
Pod 配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: priority-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
priorityClassName: high-priority
9. 资源限制和请求 – 资源限制和请求
场景描述：通过为 Pod 设置资源限制和请求，调度器可以更好地优化资源利用。
Pod 配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: resource-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
resources:
limits:
cpu: "2"
memory: "1Gi"
requests:
cpu: "1"
memory: "500Mi"
10. 亲和性和反亲和性规则 – 亲和性和反亲和性规则
场景描述：使用亲和性和反亲和性规则确保 Pod 在特定节点上，或避免与其他 Pod 被调度到同一节点。
Pod 配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: affinity-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
affinity:
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: security
operator: In
values:
- "high"
topologyKey: kubernetes.io/hostname
11. Pod 中断预算 – Pod 中断预算
场景描述：使用 Pod 中断预算限制允许在维护期间中断的 Pod 数量，以确保系统稳定性。
PodDisruptionBudget 配置：
apiVersion: policy/v1beta1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
name: web-pdb
spec:
maxUnavailable: 1
selector:
matchLabels:
app: web
12. 水平 Pod 自动缩放器 – 水平扩展器
场景描述：使用水平扩展器根据 CPU 使用率或其他指标自动调整 Pod 数量，以满足应用需求。
HorizontalPodAutoscaler 配置：
apiVersion: autoscaling/v2beta2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
name: web-hpa
spec:
scaleTargetRef:
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
name: web-deployment
minReplicas: 2
maxReplicas: 10
metrics:
- type: Resource
resource:
name: cpu
target:
type: Utilization
averageUtilization: 70
13. Pod 开销 – Pod 开销
场景描述：通过设置 Pod 开销，告知调度器考虑 Pod 需要的额外资源，以避免在节点上调度过多的 Pod。
Pod 配置：
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: overhead-pod
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
resources:
requests:
memory: "64Mi"
cpu: "250m"
limits:
memory: "128Mi"
cpu: "500m"
overhead:
podFixed: 100Mi
ephemeral-storage: 1Gi
14. 节点本地 DNS 缓存 – 节点本地 DNS 缓存
场景描述：在节点上启用本地 DNS 缓存以提高 DNS 查询性能。
kubelet 配置：
apiVersion: kubelet.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeletConfiguration
clusterDomain: cluster.local
featureGates:
CoreDNSLocalCache: true
15. Pod 优先级类别 – Pod 优先级类别
场景描述：使用 Pod 优先级类别将 Pod 划分为不同的优先级，以确保关键任务被优先调度。
PriorityClass 配置：
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "High priority class"
preemptionPolicy: PreemptLowerPriority
结论
这些场景涵盖了从基础到高级的 Kubernetes 调度实际案例。根据您的需求，您可以选择适当的场景进行配置，以优化集群的资源利用率和性能。
在实际应用中，根据具体需求调整配置，确保调度器的策略符合业务和性能要求。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-854955.html
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