【揭秘K8s集群】資源調度算法優化與實戰技巧

提問者:用戶QUXE 發布時間: 2025-05-24 21:26:44 閱讀時間: 3分鐘

最佳答案

引言

Kubernetes(K8s)作為當今最風行的容器編排東西,其核心功能之一就是資本調理。資本調理算法的優化對確保K8s集群的高效運轉至關重要。本文將深刻探究K8s集群的資本調理算法優化及實在戰技能。

K8s資本調理概述

K8s資本調理是指將Pod分配到合適的Node上運轉的過程。調理過程重要分為三個階段:節點預選(Predicate)、節點優先級排序(Priority)跟節點選定(Select)。

節點預選(Predicate)

節點預選階段重要基於一系列預選規矩對集群中的每個節點停止檢查,打消那些不滿意Pod運轉基本前提的節點。這些前提包含但不限於節點的內存大小、CPU資本、端口佔用等。

節點優先級排序(Priority)

節點優先級排序階段根據預選成果,對滿意前提的節點停止優先級排序。排序規矩可能基於節點的資本利用率、機能指標、節點標籤等。

節點選定(Select)

節點選定階段根據優先級排序成果,抉擇一個最合適的節點來運轉Pod。

美團K8s資本調理戰略優化

美團針對K8s資本調理戰略停止了以下優化:

資本懇求跟限制設置

為每個容器設置合適的資本懇求跟限制,確保調理器分配充足資本來避免容器資本缺乏。

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

自定義調理戰略

美團自定義調理戰略,經由過程以下方法實現:

  • 利用自定義調理器,根據模型的複雜度、估計時光等要素調劑任務優先級。
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: custom-priority
value: 1000

節點親跟性跟反親跟性

美團經由過程設置節點親跟性跟反親跟性,避免高負載的Pod調理到同一節點上。

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集群擴容全攻略

K8s集群擴容是保持利用牢固性跟機能的關鍵。以下是一些擴容實戰技能:

程度擴容

  • 主動擴容:利用Horizontal Pod Autoscaler(HPA)主動調劑Pod正本數。
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
  • 手動擴容:利用kubectl命令手動增加Pod正本數。
kubectl scale deploy myapp-deployment --replicas=5

節點擴容

  • 利用Kubernetes集群主動擴縮容(Cluster Autoscaler)實現節點主動擴縮容。
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

總結

K8s集群的資本調理算法優化跟實戰技能對確保K8s集群的高效運轉至關重要。經由過程公道設置資本懇求跟限制、自定義調理戰略、節點親跟性跟反親跟性,以及程度擴容跟節點擴容等實戰技能,可能晉升K8s集群的機能跟牢固性。

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