Kubernetes Pod排程：從基礎到高階實戰技巧

techlead_krischang發表於2024-05-20

本文深入探討了Kubernetes中的Pod排程機制，包括基礎概念、高階排程技術和實際案例分析。文章詳細介紹了Pod排程策略、Taints和Tolerations、節點親和性，以及如何在高流量情況下最佳化Pod排程和資源管理。

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一、引言

Kubernetes（簡稱K8s）已成為現代雲端計算和容器化環境中不可或缺的一部分。它作為一個強大的容器編排系統，使得部署、管理和擴充套件應用程式變得高效且自動化。其中，Pod排程是Kubernetes架構中最為關鍵的部分之一，它決定著容器化應用的執行效率、資源利用率以及系統的整體穩定性。

在Kubernetes叢集中，Pod是最小的部署單位，代表著一個或多個容器的集合。Pod的排程，即決定這些Pod在叢集中的哪個節點上執行，是一個複雜且富有挑戰的過程。正確理解和掌握Pod排程的機制，對於任何使用Kubernetes的組織和技術人員來說，都是至關重要的。

本文將深入探討Kubernetes中的Pod排程機制，從基礎概念到高階技巧，再到實戰案例的分析，旨在為高階技術專家提供一個全面、深入的指南。透過本文，您將瞭解Pod排程的工作原理、如何最佳化排程策略，以及在複雜環境中應對各種挑戰的方法。

二、Kubernetes Pod基礎

在深入探討Pod排程之前，瞭解什麼是Pod以及它的基本特性非常重要。Pod是Kubernetes中最基本的可部署物件，它代表了叢集中的一個應用例項。一個Pod可以包含一個或多個容器，這些容器共享儲存、網路資源，且被設計為緊密協作。

  • Pod的定義和特點：

    • 單一實體：儘管一個Pod可以包含多個容器，但它們作為一個整體進行排程和管理。
    • 共享資源：Pod內的容器共享IP地址和埠空間，能夠透過localhost互相通訊。
    • 臨時性：Pod通常是短暫的，例如在節點故障或排程策略變更時，Pod可能被銷燬和重建。

  • Pod的生命週期：

    • Pending：Pod已被建立，但部分容器尚未啟動。
    • Running：所有容器都已被建立，至少有一個在執行。
    • Succeeded/Failed：所有容器正常終止/至少有一個容器非正常終止。
    • Unknown：Pod狀態未知，通常是與Pod通訊出現問題。

  • 程式碼示例：建立一個基本的Pod。

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx

這個YAML檔案定義了一個簡單的Pod，名為my-pod，包含一個名為my-container的容器，使用的映象是nginx。

三、Pod排程概念

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在Kubernetes中，Pod排程是一個決定Pod在哪個節點上執行的過程。這個過程涉及許多複雜的考量，從節點的資源可用性到Pod的特定需求。理解這些概念對於最佳化應用的效能和可靠性至關重要。

3.1 排程器的工作原理

Kubernetes排程器的主要職責是為新建立的Pod選擇一個合適的節點。排程過程分為兩個主要階段：篩選和打分。

  • 篩選階段：在這一階段，排程器檢查所有的節點，以確定哪些節點具備執行該Pod所需的資源（如CPU、記憶體）和其他要求（如節點選擇器標籤）。

  • 打分階段：透過篩選的節點接下來會進行打分。排程器根據一系列標準（如節點親和性、資源利用率等）為每個節點評分，最高分的節點將被選為Pod的執行地點。

3.2 排程決策的因素

多種因素可以影響Pod的排程決策：

  • 資源需求與限制：Pod規格中可以指定所需的最小資源（如CPU和記憶體）。只有滿足這些要求的節點才會被考慮作為Pod的執行地點。

  • 親和性與反親和性：這些設定允許Pod指定它們傾向或避免排程到特定的節點。例如，兩個高度協作的Pod可能會設定親和性規則，以確保它們被排程到相同或相鄰的節點上。

  • 汙點與容忍：節點可以設定汙點以阻止某些Pod在其上執行，除非這些Pod具有匹配的容忍設定。

  • 節點選擇器：節點選擇器允許Pod指定應該在具有特定標籤的節點上執行。

3.3 程式碼示例：定義Pod的排程策略

下面是一個YAML檔案示例，展示瞭如何為Pod定義排程策略。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-scheduled-pod
spec:
  containers:
  - name: my-container
    image: nginx
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: disktype
            operator: In
            values:
            - ssd
  tolerations:
  - key: "key"
    operator: "Equal"
    value: "value"
    effect: "NoSchedule"

在這個示例中，Pod被設定為僅在具有disktype:ssd標籤的節點上執行，並且它容忍具有特定汙點的節點。

3.4 高階排程功能

Kubernetes還提供了一些高階功能，以支援更復雜的排程需求：

  • Pod親和性與反親和性：這些設定允許Pod指定它們傾向或避免與特定的其他Pod共同排程。

  • 自定義排程策略：可以透過編寫自定義排程器來實現更復雜的排程邏輯。

  • 優先順序和搶佔：Pod可以設定優先順序，較高優先順序的Pod可以搶佔

較低優先順序Pod的位置，這對於確保關鍵任務始終有足夠資源非常重要。

3.5 排程策略的動態性

Kubernetes排程器的一個關鍵特性是其動態性。隨著叢集狀態的變化（如節點的增加或減少、資源的變化），排程器能夠適應這些變化，重新調整Pod的分配。這種動態性確保了叢集資源的有效利用和應用效能的最最佳化。

3.6 排程器的自定義和擴充套件

Kubernetes允許透過自定義排程策略和演算法來擴充套件排程器的功能。這為滿足特定應用需求和最佳化叢集效能提供了巨大的靈活性。例如，可以開發專門的排程器以支援特定的硬體需求，如GPU或高效能運算。

3.7 排程模擬和測試

在實際部署之前，可以使用各種工具和策略來模擬和測試Pod的排程策略。這有助於識別潛在的問題和效能瓶頸，確保在生產環境中的平穩執行。

3.8 環境約束和排程

在某些情況下，環境因素（如資料中心的地理位置、網路拓撲或安全要求）也會影響Pod的排程決策。在設計排程策略時考慮這些約束，對於保證應用的可靠性和合規性至關重要。

四、高階排程技術

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在Kubernetes的世界中，高階排程技術是實現精細化、高效和可靠容器排程的關鍵。這些技術不僅提高了資源利用率，也確保了高效能和高可用性。以下是幾種核心的高階排程技術。

4.1 Taints 和 Tolerations

Taints（汙點）和Tolerations（容忍）是Kubernetes中一對強大的功能，用於確保Pod只在適當的節點上執行。

  • Taints：可以在節點上應用taint，這樣只有具有匹配toleration的Pod才能被排程到該節點上。Taints透過三個屬性定義：鍵(key)、值(value)和效果(effect)。效果通常是NoSchedule（不在此節點上排程新Pod）、PreferNoSchedule（儘量避免排程新Pod）或NoExecute（不排程新Pod且驅逐已存在的Pod）。

  • Tolerations：Pod可以定義tolerations以表明它們可以容忍一個或多個taint。這允許對Pod進行更細粒度的排程控制。

  • 應用場景：例如，將taint應用於擁有特殊硬體（如GPU）的節點，確保只有真正需要這些資源的Pod才能排程到這些節點上。

4.2 節點選擇器和節點親和性

節點選擇器（Node Selector）和節點親和性（Node Affinity）提供了對Pod排程位置的更細緻控制。

  • 節點選擇器：簡單但有限的方式來約束Pod可以排程的節點。透過在Pod規格中指定nodeSelector，Pod只會被排程到具有匹配標籤的節點上。

  • 節點親和性：是節點選擇器的擴充套件，提供了更豐富的表示式，允許您指定規則集合，這些規則可以是硬性的（必須滿足）或軟性的（儘量滿足）。

  • 程式碼示例：使用節點親和性。

    apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: disktype
            operator: In
            values:
            - ssd

4.3 優先順序和搶佔

在資源緊張的環境中，優先順序和搶佔機制確保高優先順序的應用可以獲得所需的資源。

  • 優先順序：Pod可以有優先順序，高優先順序的Pod可以搶佔低優先順序Pod的位置。

  • 搶佔：當高優先順序的Pod找不到合適的節點時，排程器會嘗試透過驅逐一個或多個低優先順序的Pod來為其騰出空間。

4.4 自定義排程器

Kubernetes允許您建立自定義排程器來替代或並行於預設排程器執行。這提供了極大的靈活性，允許您實現特定於應用的排程邏輯。

  • 自定義排程器的建立：可以透過實現新的排程演算法或調整現有策略來建立自定義排程器。

  • 多排程器策略：在同一個叢集中可以執行多個排程器，不同的Pod可以指定使用不同的排程器。

4.5 跨叢集排程

跨叢集排程是在多個Kubernetes叢集之間進行Pod排程的高階技術，適用於大型或地理分散的部署。

  • 聯邦排程：透過Kubernetes聯邦化（Federation），可以管理跨多個叢集的資源，使得Pod可以根據負載、資源可用性或地理位置跨叢集排程。

  • 策略與挑戰：實現跨叢集排程需要考慮網路策略、資料一致性和延遲等因素。

4.6 容量排程和擴充套件

自動化的容量排程和擴充套件機制允許Pod根據實際負載和效能指標動態排程和擴充套件。

  • 水平Pod自動擴縮容（HPA）：根據CPU使用率或其他指標自動增加或減少Pod的數量。

  • 叢集自動擴縮容（CA）：根據需求自動增加或減少叢集中的節點數。

4.7 Pod拓撲擴充套件約束

Pod拓撲擴充套件約束（Pod Topology Spread Constraints）是一種高階排程特性，用於控制Pod在叢集中的分佈，以實現高可用性和容錯性。

  • 工作原理：可以指定Pod應該如何跨不同的拓撲域（如節點、區域）分佈，以避免單點故障和提高應用的彈性。

  • 應用示例：確保在不同的可用區中執行Pod的副本，以防止區域性故障影響服務。

4.8 排程器外掛和擴充套件點

Kubernetes排程器支援外掛化，允許在排程過程中的不同階段插入自定義邏輯。

  • 排程器擴充套件點：包括預過濾、過濾、後過濾、評分、歸一化評分等。

  • 自定義外掛：可以開發外掛來實現特定的排程需求，如基於應用特定指標的排程決策。

4.9 容器資源管理和排程

容器資源管理對於最佳化Pod的效能和排程至關重要。

  • 資源請求和限制：在Pod規格中指定CPU和記憶體的請求和限制，以確保Pod獲得必要的資源。

  • 資源過載和搶佔：處理資源緊張的情況，如何在保證關鍵服務執行的同時進行資源搶佔。

五、案例研究：實戰應用

場景描述

假設我們有一個大型電子商務平臺，該平臺使用Kubernetes叢集來部署和管理其服務。在特定的促銷活動期間，流量激增，對應用的可用性和效能提出了極高的要求。為了應對這種流量峰值，我們需要確保Pod能夠有效地排程，並且資源得到合理利用。

遇到的問題

  1. 資源瓶頸：在流量高峰期間，某些節點由於過度負載而響應緩慢，導致服務中斷。
  2. 排程延遲：由於突發的高流量，新Pod的啟動和排程出現了明顯的延遲。
  3. 不均衡的資源分佈：一些節點資源利用率過高，而其他節點則資源閒置。

解決方案

1.自動擴縮容

利用Kubernetes的水平Pod自動擴縮容（HPA）和叢集自動擴縮容（CA）特性來動態管理資源。

  • HPA：根據CPU和記憶體使用情況自動增減Pod的數量，以應對流量變化。
  • CA：在需要時增加更多的節點，並在流量下降時減少節點，以節省成本。

2.最佳化Pod排程策略

調整Pod的排程策略，確保Pod在叢集中均勻分佈，避免某些節點過載。

  • Pod親和性和反親和性：透過定義適當的親和性規則，確保相關服務的Pod分佈在不同的節點上，以提高可用性。
  • Pod拓撲擴充套件約束：確保Pod在不同的可用區均勻分佈，避免單一區域的故障影響整個服務。

3.高階排程特性的應用

使用Taints和Tolerations以及自定義排程器來進一步最佳化資源分配。

  • Taints和Tolerations：為處理高流量的節點設定taints，只允許具有特定tolerations的Pod在這些節點上執行。
  • 自定義排程器：開發一個自定義排程器，根據實時流量和資源使用情況來最佳化Pod的排程決策。

4.效能監控和實時調整

實施全面的監控和日誌記錄系統，以實時追蹤叢集的效能和資源使用情況。

  • 監控工具：使用Prometheus和Grafana等工具監控資源使用情況和服務效能。
  • 實時調整：

基於監控資料，快速調整排程策略和資源分配，以應對實時的效能需求和資源限制。

5.災難恢復和故障轉移

建立災難恢復計劃和故障轉移機制，以確保服務在遇到不可預見的問題時仍能持續執行。

  • 多區域部署：將服務部署在不同的地理位置，確保單一區域的故障不會影響整個平臺。
  • 快速恢復策略：實現快速故障檢測和自動化恢復流程，減少服務中斷時間。

6.測試和最佳化

在生產部署之前進行全面的測試，包括壓力測試和效能測試，以驗證排程策略和資源配置的有效性。

  • 效能測試：模擬高流量情況，測試系統的響應能力和資源分配的有效性。
  • 最佳化迭代：根據測試結果對排程策略和資源配置進行調整和最佳化。

7.反饋迴圈和持續改進

建立反饋機制，持續收集和分析效能資料，以不斷改進排程策略和資源管理。

  • 持續監控：實施持續的效能監控，確保及時發現並解決任何問題。
  • 改進迭代：基於收集的資料和反饋進行持續的排程策略和資源管理最佳化。

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TeahLead KrisChang，10+年的網際網路和人工智慧從業經驗，10年+技術和業務團隊管理經驗，同濟軟體工程本科，復旦工程管理碩士，阿里雲認證雲服務資深架構師，上億營收AI產品業務負責人。

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