Descheduler 实现 K8S Pod 二次调度

前言

Kubernetes中的调度是将待处理的pod绑定到节点的过程，由Kubernetes的一个名为kube-scheduler的组件执行。调度程序的决定，无论是否可以或不能调度容器，都由其可配置策略指导，该策略包括一组规则，称为谓词和优先级。调度程序的决定受到其在第一次调度时出现新pod时的Kubernetes集群视图的影响。由于Kubernetes集群非常动态且状态随时间而变化，因此可能需要将已经运行的pod重新调试到其它节点上，已达到节点使用资源平衡。

kube-scheduler 简介

kube-scheduler 是 Kubernetes 集群的默认调度器，并且是集群 控制面 的一部分。

对每一个新创建的 Pod 或者是未被调度的 Pod，kube-scheduler 会选择一个最优的 Node 去运行这个 Pod。然而，Pod 内的每一个容器对资源都有不同的需求，而且 Pod 本身也有不同的资源需求。因此，Pod 在被调度到 Node 上之前，根据这些特定的资源调度需求，需要对集群中的 Node 进行一次过滤。

在一个集群中，满足一个 Pod 调度请求的所有 Node 称之为 可调度节点。如果没有任何一个 Node 能满足 Pod 的资源请求，那么这个 Pod 将一直停留在未调度状态直到调度器能够找到合适的 Node。

调度器先在集群中找到一个 Pod 的所有可调度节点，然后根据一系列函数对这些可调度节点打分，然后选出其中得分最高的 Node 来运行 Pod。之后，调度器将这个调度决定通知给 kube-apiserver，这个过程叫做 绑定。

在做调度决定时需要考虑的因素包括：单独和整体的资源请求、硬件/软件/策略限制、亲和以及反亲和要求、数据局域性、负载间的干扰等等。

kube-scheduler 调度流程

kube-scheduler 给一个 pod 做调度选择包含两个步骤：

• 过滤：过滤阶段会将所有满足 Pod 调度需求的 Node 选出来。例如，PodFitsResources 过滤函数会检查候选 Node 的可用资源能否满足 Pod 的资源请求。在过滤之后，得出一个 Node 列表，里面包含了所有可调度节点；通常情况下，这个 Node 列表包含不止一个 Node。如果这个列表是空的，代表这个 Pod 不可调度。
• 打分：打分阶段，调度器会为 Pod 从所有可调度节点中选取一个最合适的 Node。根据当前启用的打分规则，调度器会给每一个可调度节点进行打分。最后，kube-scheduler 会将 Pod 调度到得分最高的 Node 上。如果存在多个得分最高的 Node，kube-scheduler 会从中随机选取一个。

kube-scheduler 具体介绍参考 https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling/kube-scheduler/

为什么需要二次调试 Pod

• 一些节点不足或过度使用。
• 原始调度决策不再适用，因为在节点中添加或删除了污点或标签，不再满足 pod/node 亲和性要求。
• 某些节点发生故障，其pod已移至其他节点
• 集群添加新节点

因此，可能会在群集中不太理想的节点上安排多个pod。Descheduler根据其政策，发现可以移动并移除它们的pod。请注意，在当前的实现中，Descheduler 不会安排更换被驱逐的pod，而是依赖于默认的调度程序。

解决节点上Pod不平衡方法

这就是本文想讲的 Descheduler 项目，根据该项目二次调度策略来解决上面所说的问题。具体策略说明如下：

RemoveDuplicates 策略

该策略确保只有一个Pod与在同一节点上运行的副本集（RS），Replication Controller（RC），Deployment或Job相关联。如果还有更多，则将这些重复的容器逐出，以更好地在群集中扩展容器。如果某些节点由于任何原因而崩溃，并且它们上的Pod移至其他节点，导致多个与RS或RC关联的Pod（例如在同一节点上运行），则可能发生此问题。一旦出现故障的节点再次准备就绪，便可以启用此策略以驱逐这些重复的Pod。当前，没有与该策略关联的参数。要禁用此策略，策略应如下所示：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemoveDuplicates":
     enabled: false

LowNodeUtilization 策略

该策略发现未充分利用的节点，并且如果可能的话，从其他节点驱逐pod，希望在这些未充分利用的节点上安排被驱逐的pod的重新创建。此策略的参数配置在 nodeResourceUtilizationThresholds。

节点的利用率低是由可配置的阈值决定的 thresholds。thresholds 可以按百分比为cpu，内存和pod数量配置阈值 。如果节点的使用率低于所有（cpu，内存和pod数）的阈值，则该节点被视为未充分利用。目前，pods的请求资源需求被考虑用于计算节点资源利用率。

还有另一个可配置的阈值，targetThresholds 用于计算可以驱逐pod的潜在节点。任何节点，所述阈值之间，thresholds 并且 targetThresholds 被视为适当地利用，并且不考虑驱逐。阈值 targetThresholds 也可以按百分比配置为cpu，内存和pod数量。

这些阈值 thresholds 和 targetThresholds 可以根据您的集群要求进行调整。这是此策略的策略示例：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "LowNodeUtilization":
     enabled: true
     params:
       nodeResourceUtilizationThresholds:
         thresholds:
           "cpu" : 20
           "memory": 20
           "pods": 20
         targetThresholds:
           "cpu" : 50
           "memory": 50
           "pods": 50

与该 LowNodeUtilization 策略相关的另一个参数称为 numberOfNodes。仅当未充分利用的节点数大于配置的值时，才可以配置此参数以激活策略。这在大型群集中很有用，其中一些节点可能会频繁使用或短期使用不足。默认情况下，numberOfNodes设置为0。

RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity 策略

该策略可确保从节点中删除违反Interpod反亲和关系的pod。例如，如果某个节点上有podA，并且podB和podC（在同一节点上运行）具有禁止它们在同一节点上运行的反亲和规则，则podA将被从该节点逐出，以便podB和podC正常运行。当 podB 和 podC 已经运行在节点上后，反亲和性规则被创建就会发送这样的问题。目前，没有与该策略关联的参数。要禁用此策略，策略应如下所示：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity":
     enabled: false

RemovePodsViolatingNodeAffinity 策略

此策略可确保从节点中删除违反节点关联的pod。例如，在nodeA上调度了podA，它在调度时满足节点关联性规则requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，但随着时间的推移，nodeA不再满足该规则，那么如果另一个节点nodeB可用，它满足节点关联性规则，那么podA将被逐出nodeA。策略文件如下所示：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemovePodsViolatingNodeAffinity":
    enabled: true
    params:
      nodeAffinityType:
      - "requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution"

RemovePodsViolatingNodeTaints 策略

该策略可以确保从节点中删除违反 NoSchedule 污点的 Pod。例如，有一个名为 podA 的 Pod，通过配置容忍 key=value:NoSchedule 允许被调度到有该污点配置的节点上，如果节点的污点随后被更新或者删除了，则污点将不再被 Pod 的容忍满足，然后将被驱逐，策略文件如下所示：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemovePodsViolatingNodeTaints":
    enabled: true

Pod 驱逐机制

当 Descheduler 程序决定从节点驱逐 Pod 时，它采用以下常规机制：

• 关键Pod（priorityClassName 设置为 system-cluster-critical 或 system-node-critical）不会被驱逐。
• 永远不会驱逐不属于RC，RS，Deployment或Job的Pod（静态或镜像 Pod 或 独立Pod），因为不会重新创建这些Pod。
• 与 DaemonSets 关联的Pod不会被逐出。
• 永远不会驱逐具有本地存储的 Pod。
• 首先驱逐 Best-Effort，再驱逐 Burstable、最后驱逐 Guaranteed 的优先级。
• 带有注释 descheduler.alpha.kubernetes.io/evict 的所有类型的Pod都会被逐出。该注释用于覆盖防止驱逐的检查，用户可以选择驱逐哪个 Pod。用户应该知道如何以及是否可以重新创建容器。

注意：PDB 不受 Descheduler 控制

版本兼容性

image

部署

Descheduler 可以在k8s集群中作为 Job 或CronJob 运行。它的优点是可以多次运行而无需用户干预。该调度程序容器在 kube-system 命名空间中作为关键容器运行，以避免被自身或kubelet逐出。

项目地址：https://github.com/kubernetes-sigs/descheduler

Job 运行

$ kubectl create -f kubernetes/rbac.yaml
$ kubectl create -f kubernetes/configmap.yaml
$ kubectl create -f kubernetes/job.yaml

CronJob 运行

$ kubectl create -f kubernetes/rbac.yaml
$ kubectl create -f kubernetes/configmap.yaml
$ kubectl create -f kubernetes/cronjob.yaml

注意：上面说到的五种策略都以 ConfigMap 形式配置

例如：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: descheduler-policy-configmap
  namespace: kube-system
data:
  policy.yaml: |
    apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
    kind: "DeschedulerPolicy"
    strategies:
      "RemoveDuplicates":
         enabled: true
      "RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity":
         enabled: true
      "LowNodeUtilization":
         enabled: true
         params:
           nodeResourceUtilizationThresholds:
             thresholds:
               "cpu" : 20
               "memory": 20
               "pods": 20
             targetThresholds:
               "cpu" : 50
               "memory": 50
               "pods": 50

参考链接

• https://kubernetes.io/zh/docs/concepts/scheduling/kube-scheduler/
• https://github.com/kubernetes-sigs/descheduler
• https://zhuanlan.zhihu.com/p/73689369

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