工作负载重新平衡(Descheduler)
Kubernetes 调度是一个瞬时决策。当创建 Pod 时,kube-scheduler 会根据当时的集群状态选择最合适的节点。随着集群不断变化,最初的决策可能会变得过时:节点可能变得过载或利用不足,taint 或 label 可能发生变化,亲和性规则可能被更新,故障节点可能恢复,新节点也可能被加入。
Alauda Build of Descheduler 插件通过识别违反调度策略或被放置在不太合适节点上的运行中 Pod,驱逐这些 Pod,并允许默认调度器将替换 Pod 放置到更合适的节点上,从而帮助你重新平衡集群。
descheduler 本身不会调度替换 Pod。它只会调用 Kubernetes eviction API。默认调度器会重新调度由 Deployment、ReplicaSet、StatefulSet 或 Job 等控制器管理的 Pod。
使用 descheduler 的典型场景包括:
- 节点利用不足或利用过高。
- 在 Pod 被调度后,node labels、node taints、Pod affinity 或 Pod anti-affinity 需求发生了变化。
- 节点故障导致 Pod 被迁移到较少数量的节点上,而恢复后的节点应重新承载工作负载。
- 新增了节点,希望将现有工作负载重新分布。
- Pod 重启次数过多,或者运行时间超过了预期生命周期。
目录
Pod 驱逐规则和适用性了解 Descheduler 策略在 ACP 中安装 Descheduler配置调度策略运行模式编辑策略 YAML示例:重新平衡利用率过高的节点常见策略定制示例:生命周期和健康清理示例:亲和性、taints 和拓扑漂移验证安装和驱逐1. 检查插件安装状态2. 验证策略 ConfigMap3. 查看 Descheduler 运行情况和日志4. 检查 Pod 事件运维建议Pod 驱逐规则和适用性
为保持集群稳定性,descheduler 在决定驱逐哪些 Pod 时必须保持保守。除非你已确认工作负载可以安全重建,并且驱逐在运维上是可接受的,否则请保留这些保护措施。
- 受保护的 Pod:
- 位于系统或平台命名空间中的 Pod,例如
kube-system和 ACP 平台命名空间。如果你添加了命名空间 include 或 exclude 规则,请继续将平台命名空间排除在外。 priorityClassName设置为system-cluster-critical或system-node-critical的关键 Pod。- Static Pod、mirrored Pod 或未由控制器管理的独立 Pod,因为这些 Pod 不会被自动重建。
- 与 DaemonSet 关联的 Pod。
- 使用本地存储的 Pod,除非策略显式禁用了
PodsWithLocalStorage保护。
- 位于系统或平台命名空间中的 Pod,例如
- Pod Disruption Budgets (PDBs):descheduler 使用 eviction 子资源。如果驱逐 Pod 会违反其 PDB,则不会驱逐该 Pod。
- 驱逐顺序:当有多个 Pod 满足条件时,会优先选择较低优先级的 Pod;对于相同优先级的 Pod,BestEffort Pod 会先于 Burstable 和 Guaranteed Pod 被驱逐。
- 显式驱逐覆盖:带有注解
descheduler.alpha.kubernetes.io/evict的 Pod 即使在某些内部 descheduler 检查中通常会被跳过,也仍然有资格被驱逐。该注解不会绕过 PDB 保护。仅在你清楚该 Pod 将如何被重建时使用。 - 驱逐偏好:带有注解
descheduler.alpha.kubernetes.io/prefer-no-eviction的 Pod 会请求 descheduler 避免驱逐它。该偏好是建议性还是强制性的,取决于DefaultEvictor的noEvictionPolicy设置。
了解 Descheduler 策略
descheduler 策略启用策略插件。请选择与运维目标匹配的策略;避免在同一个策略配置文件中启用方向相反的策略,例如同时使用 LowNodeUtilization 分散工作负载和 HighNodeUtilization 压缩工作负载。
常见策略组:
在 ACP 中安装 Descheduler
Alauda Build of Descheduler 在 ACP 中作为 Cluster Plugin 进行打包和管理。
-
上传插件包:
- 从 Alauda Customer Portal 获取
Alauda Build of Descheduler插件包。 - 使用
violet工具将其发布到平台。有关详细的 CLI 说明,请参阅 CLI Tools。 - 导航到 Administrator > Marketplace > Upload Packages,并确认该包已出现在 Cluster Plugin 选项卡下。
- 从 Alauda Customer Portal 获取
-
安装插件:
- 导航到 Administrator > Marketplace > Cluster Plugins。
- 选择目标集群,找到 Alauda Build of Descheduler 插件,并单击 Install。
- 如有需要,在动态表单中调整安装时的配置选项,然后确认安装。
配置调度策略
插件安装后,不要直接编辑 Helm values。已安装的插件会渲染 Kubernetes 资源,而运行时 descheduler 策略会以 YAML 形式存储在 descheduler ConfigMap 中。
运行模式
- CronJob(推荐):descheduler 作为 Job 定期运行。当集群状态稳定时,这种模式可以避免运行持久化智能体。更新后的策略 YAML 会在下一次计划的 Job 中加载。
- Deployment:descheduler 作为持续运行的 Pod 运行,并按照插件安装时配置的间隔对集群进行协调。更新策略 YAML 后,请重启 descheduler Pod,以便运行中的进程重新加载配置。
编辑策略 YAML
定位 descheduler 策略 ConfigMap:
在编辑之前先备份当前策略:
编辑上一个命令返回的 ConfigMap:
在 data.policy.yaml 中,请保留现有策略,只合并你需要更改的字段。不要用示例替换整个策略,因为这样可能会移除现有的保护、已启用策略、命名空间过滤器或驱逐限制。
示例:重新平衡利用率过高的节点
此示例启用 LowNodeUtilization,并设置与常见分散型 descheduling 相同的阈值模式:CPU、内存和 Pod 容量低于 20% 的节点属于利用不足;上述任一资源高于 50% 的节点属于利用过高。
相关策略片段:
注意:
thresholds和targetThresholds必须定义相同的资源键。- 有效百分比范围为
0到100。 - 对于同一资源,
thresholds不能大于targetThresholds。 - 只有当至少存在一个利用不足的节点和一个利用过高的节点时,该策略才会运行。
- 默认情况下,node utilization 是根据 Pod resource requests 和 node allocatable resources 计算的。如果你需要基于实际使用量的 descheduling,请在策略中配置受支持的 metrics provider 和
metricsUtilization。
常见策略定制
示例:生命周期和健康清理
此片段会驱逐运行超过 24 小时的 Pod,以及容器重启超过 100 次的 Pod:
示例:亲和性、taints 和拓扑漂移
此片段会驱逐不再匹配更新后的 node taints、必需 node affinity、Pod 间反亲和性或硬 topology spread 约束的 Pod:
验证安装和驱逐
1. 检查插件安装状态
确认 ModuleInfo 已转换为 Running 状态:
2. 验证策略 ConfigMap
检查策略 YAML 是否包含预期的策略和保护措施:
3. 查看 Descheduler 运行情况和日志
如果作为 CronJob 运行,请列出已完成或正在运行的 Job:
如果作为 Deployment 运行,请确认正在运行的 Pod,并在策略变更后将其重启:
获取 descheduler 日志,以检查节点评估、被跳过的 Pod 和驱逐操作:
驱逐日志示例:
4. 检查 Pod 事件
当 Pod 被 descheduler 驱逐时,请检查 Pod 事件和 Pod 描述。事件原因会因策略而异,因此不要只依赖单一的 reason=Descheduled 过滤条件。
运维建议
- 从较小范围开始:限制命名空间、设置保守的驱逐限制,并在扩大策略范围前验证日志。
- 在启用可能驱逐大量 Pod 的策略之前,确保工作负载具有控制器并且副本数充足。
- 对关键应用保持 PDB 处于最新状态。descheduler 会遵守 PDB,但缺少 PDB 就没有中断预算。
- 仅当调度器或 autoscaler 已配置为压缩 Pod 时,才使用
HighNodeUtilization。否则,被驱逐的 Pod 可能会再次被分散。 - 除非工作负载具有明确且经过测试的恢复路径,否则不要禁用本地存储、DaemonSet、系统关键或独立 Pod 的保护。
- 对于基于实际使用量的决策,请确认已配置 metrics provider,且所选策略会使用这些指标;否则利用率策略将基于 requests。