K8s 负载感知调度实践（koordinator & crane）

上篇 6 张图带你深入了解 kube-scheduler ，已经知道 kube-scheduler 的工作流程，以及如何实现自定义插件。koordinator 和 crane 都是基于Scheduler Framework 进行实现的 负载感知插件。本文不再赘述，感兴趣可以看上篇文章。

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

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

我是 Clay，下期见  👋

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