【揭秘K8s集群】资源调度算法优化与实战技巧

引言

Kubernetes（K8s）作为当今最风行的容器编排东西，其核心功能之一就是资本调理。资本调理算法的优化对确保K8s集群的高效运转至关重要。本文将深刻探究K8s集群的资本调理算法优化及实在战技能。

K8s资本调理概述

K8s资本调理是指将Pod分配到合适的Node上运转的过程。调理过程重要分为三个阶段：节点预选（Predicate）、节点优先级排序（Priority）跟节点选定（Select）。

节点预选（Predicate）

节点预选阶段重要基于一系列预选规矩对集群中的每个节点停止检查，打消那些不满意Pod运转基本前提的节点。这些前提包含但不限于节点的内存大小、CPU资本、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成果，对满意前提的节点停止优先级排序。排序规矩可能基于节点的资本利用率、机能指标、节点标签等。

节点选定（Select）

节点选定阶段根据优先级排序成果，抉择一个最合适的节点来运转Pod。

美团K8s资本调理战略优化

美团针对K8s资本调理战略停止了以下优化：

资本恳求跟限制设置

为每个容器设置合适的资本恳求跟限制，确保调理器分配充足资本来避免容器资本缺乏。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
    - name: my-container
      resources:
        limits:
          cpu: "1000m"
          memory: "500Mi"
        requests:
          cpu: "500m"
          memory: "200Mi"

自定义调理战略

美团自定义调理战略，经由过程以下方法实现：

• 利用自定义调理器，根据模型的复杂度、估计时光等要素调剂任务优先级。

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: custom-priority
value: 1000

节点亲跟性跟反亲跟性

美团经由过程设置节点亲跟性跟反亲跟性，避免高负载的Pod调理到同一节点上。

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集群扩容是保持利用牢固性跟机能的关键。以下是一些扩容实战技能：

程度扩容

• 主动扩容：利用Horizontal Pod Autoscaler（HPA）主动调剂Pod正本数。

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：利用kubectl命令手动增加Pod正本数。

kubectl scale deploy myapp-deployment --replicas=5

节点扩容

• 利用Kubernetes集群主动扩缩容（Cluster Autoscaler）实现节点主动扩缩容。

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集群的资本调理算法优化跟实战技能对确保K8s集群的高效运转至关重要。经由过程公道设置资本恳求跟限制、自定义调理战略、节点亲跟性跟反亲跟性，以及程度扩容跟节点扩容等实战技能，可能晋升K8s集群的机能跟牢固性。