K8s 负载感知调度实践(koordinator & crane)

科技   2024-11-06 11:32   四川  

背景

原生 Kubernetes 调度器仅基于资源的 Request 进行调度,在生产环境资源的真实使用率和申请率往往相差巨大,造成资源浪费的同时也会造成节点的负载不均衡

开源方案对比 koordinator VS crane

crane-scheduler 架构

前置条件是安装了 Prometheus , 从 Prometheus 中获取数据。

koord-scheduler 架构

监控指标是从  koordlet 中获取, koordlet 是一个 daemonset 类型的插件,负责收集指标,并存储在本地 Prometheus 中

对比


crane-schedulerkoord-scheduler
指标收集周期依赖于外置 Prometheus 的收集周期,默认为 30s (颗粒度较粗,不容易收集到突刺)ds 方式 的 koordlet 插件收集, 相当于每个 Node 节点都有一个 Prometheus, 收集周期默认为 1s
数值类型avg 、maxavg、p50、p90、p95、p99
在离线混部不支持支持
在线 Pod(LSE/LSR/LS)和离线 Pod(BE)
hotValue  资源预估支持支持
使用率 分母宿主机 Total 资源(不合理)Node allocatable (合理)

综上,选用 koord-scheduler 。

koordinator 使用实践

新增 UsageAggregatedDuration 为 18h 的时间段

kubectl -n koordinator-system edit  cm slo-controller-config
data:
  colocation-config: |
    {
      "enable": true,
      "metricAggregatePolicy": {
        "durations": [
          "5m",
          "10m",
          "30m",
          "18h"
        ]
      }
    }

修改 koordlet 中 Prometheus 的存储时间

kubectl -n koordinator-system edit ds koordlet
      containers:
      - args:
        - -addr=:9316
        - -cgroup-root-dir=/host-cgroup/
        - --logtostderr=true
        - --tsdb-retention-duration=18h

可以使用promtool 工具进入 Pod 查看数据:./promtool  tsdb list /metric-data/

修改 阈值 触发规则, 需要重启 koord-scheduler 才生效。

kubectl -n koordinator-system edit cm  koord-scheduler-config
            aggregated:
              usageThresholds:
                cpu: 55
                memory: 85
              usageAggregationType: "p99"
              scoreAggregationType: "p99"
            estimatedScalingFactors:
              cpu: 85
              memory: 70
kubectl -n koordinator-system rollout restart deployment koord-scheduler

考虑到 公有云资源 可能有自己的 调度实现, 所以只改 IDC 机房的调度器,增加 mutatingwebhook 进行拦截修改,有问题可以快速回退。

生效方式:

kubectl label ns ${NsName} koordinator-injection=enabled

回退方式:

kubectl label ns ${NsName} koordinator-injection-

源代码地址:https://github.com/koordinator-sh/koordinator

魔改代码地址:https://github.com/clay-wangzhi/koordinator

魔改代码 快速部署:

git clone https://github.com/clay-wangzhi/koordinator
cd koordinator/manifests
kubectl apply -f setup/
kubectl apply -f koordlet/
kubectl apply -f koord-scheduler/
kubectl apply -f koord-manager/

测试

1) 找出 负载较高的 Node

kubectl top node | sort -nk 3
kubectl get nodemetrics.slo.koordinator.sh

2) 给一个 负载较高的 Node + 几个 负载正常的 Node 打标签

kubectl label node $(NodeName) test=true

3)找到应用所在 Ns,打标,设置 SchedulerName 为 koord-scheduler 是通过 mutatingwebhook 实现的

kubectl label ns ${NsName} koordinator-injection=enabled

4)找一个应用,加上节点亲和性 和 Pod 反亲和性, 并把副本数 设置为 和 打标的 Node 数 相等

spec:
  replicas: 4
  template:
    spec:
      affinity:
        nodeAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
            nodeSelectorTerms:
            - matchExpressions:
              - key: test
                operator: In
                values:
                - "true"
        podAntiAffinity:
          requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - labelSelector:
              matchExpressions:
              - key: appid
                operator: In
                values:
                - $(AppidName)
            topologyKey: kubernetes.io/hostname

5)查看结果,当有一个 Pod 处于 Pending ,且时间 Reson 包涵如下字样,代表设置成功

参考链接:

  • Crane-Scheduler:真实工作负载感知的调度器设计与实现:https://cloud.tencent.com/developer/article/2296515?areaId=106005
  • koordinator 负载感知调度:https://koordinator.sh/zh-Hans/docs/user-manuals/load-aware-scheduling

运维开发故事
由一群志同道合的小伙伴共同维护,有运维也有开发,内容不限于Linux运维,devops工具链,k8s容器化技术,监控,日志收集,网络安全,Python或GO开发,团队成员有乔克、wanger、冬哥、素心、华仔、郑哥、夏老师
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