Kubernetes 中基于策略的资源分配

た入场券 2022-06-13 09:39 157阅读 0赞

> 本文是[才云科技][Link 1]（CaiCloud）5月6日沙龙“Kubernetes Meetup 中国 2017”IBM中国系统部软件架构师马达的演讲实录。[PPT下载][PPT]

![IBM中国系统部软件架构师马达][IBM]

IBM中国系统部软件架构师马达

大家好，很高兴能参加这次活动，今天主要会讲到关于策略的资源调度，做自己的产品也好，基本都是由资源调度为强项，我现在主要负责 Kubernetes 这边，主要做 Batch Job Admission and flexible resource allocation。最近也是在跟 Google 的人去聊如何基于策略去调度。我2005年开始做技术，这个题目大概就是这个，关于这个 Kuberentes\#269，如果感兴趣，大家可以去上面看一看，还有这个 @k82cn，可以点进去看一下。

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为什么我们要去做这样的事情？现在 Kubernetes，大家去部署所有的东西，感觉蛮不错的。我们为什么还要去聊这件事，这个最早的时候是很早的一个理念，我们当时大概分了几个步骤，[mesos][] 有自己的调度，最主要是资源的管理和资源的分配，然后我们上层由 Kubernetes 去管理，然后是 spark，这两个是有专门的项目去做，现在的 spark 是 Kubernetes 的一个模式，然后我们自己去做了一个叫 session scheduler 的事情。Google 有一个人也在做，他们的想法，现在 spark 也是有一定的资源管理能力。

包括我们在做这个事情的时候也在想，这个系统是不是可以把 mesos 的功能放在 spark 里面去做。他里面自己搞的一个策略分配，这个图在哪里提供，在 Kubernetes 提供。我们有一个网站，这是我们内部的一个产品，所以这个说的比较少。当时这个想法在社区里面跟他们聊了一下，他们比较感兴趣，做了一些 PPT 聊了一下，这个项目在去年11月份开始到现在落地，大家可以去看一下。这个 PPT 也是基于以前的，加了一些内容。

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这个是主要做的几件事情，Run multiple type of workloads in DataCenter 我们希望在数据中心里面，好的东西是多种多样的。然后我们也希望有其他的一些服务，对资源划分的话，资源现在看没有动态的划分，我们按照组织来分机器，有一些是研发，大家在分机器的时候，应该是这个组织有多少机器，大家有相应的预算去买机器，但是每个公司对机器的使用率程度不一样。有的部门机器蛮紧张的，有时候跟项目运行时间、跟整体的休假时间、跟产品上线的时间都是有关系的。

之前跟很多互联网公司聊都有这样的情况，公司想把所有的机器以资源调配的方式把它管理起来，所以有很多用这个。整个需求无论对传统的企业，像银行、电信，这个需求都是在这儿的。通过社区的人会有这样的想法，我们会做这样的事情。

当时忽略了几个意见，现在 Kubernetes 有解决用户的问题，第一个 Quota 就是部门上限能用多少，如果你想用的话，资源在哪儿，如果其他的 Quota，这个部门机器不要钱可以抢占，但是 Quota 是没有的。你这个部门能做这么多的机器，不要超过了这个。如果不用的时候，大家可以彼此共享的。

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还提到说 multiple scheduler，如果资源不够的话，会造成很多的冲突。然后另外还提到 auto sualing，这个做完了以后，没有一个全面的调度。这两个是提的一个主要的功能，他有一个 rescheduling，当你整个运行一段时间之后，之前做的决定是最优的，有些机器可能最造成一些碎片，但是没办法，所以 Rescheduling 在过一段时间之后从全局再看一遍，调节一个更优的。所以这个事情只有在 Rescheduling 才有存在的意义。

对于这种短作业一般跑几分钟就完事了，这个也是社区里面来做的事情。然后 Work Specific，这个做的事情就是删除，再重新来做。在整个体系下，把这两个都考虑进去了，所以现在尽量不再去添加新的顶级的默认支持。另外就是 Controlller，就是定义什么行为就做什么行为，他基于原数据来做的。通过修改这些原数据的状态来驱动其他协作，从整体架构是不太一样的。你自己去调度修改你的原数据值就可以了。

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这个大概是分了几个步骤，我们会以一个 Batchjob Controller ，我们把资源调度和现有的功能分开，对资源调度这一块现在有一个问题，资源调度的分配是经过完全验证的，这个是100%没有问题的。另外一个问题我不知道大家有没有看过 borg 的事情，完全是基于这个来做的。

所以当时我们在做这个的时候，商量了一下还是将他们分开了，基于策略的抢占还是做 borg 的路线。然后把之前说的基于资源调度的策略展示放在 batchjob controller  上面，至于后面是不是两个合在一起，这个要到后面去谈。现在两边都有不同的事情，两种方式都是有案例做这样的事情。很难说孰优孰劣，还是两个都去做。

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说到整个的话，根据策略去算这个 Quota 里面应该分布多少资源，这一块有很多还是在讨论的地方。关于 Quota 这一块有很多的争论，从功能上都是做一件事情，基本都支持层级的。

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所以我们讨论的时候，这一块有两个观念，一个想建立一个概念，也叫 Quota，但是现在还没有层级的，这个到后续再做。所以 Batchjob Controller 还得根据当前的来分配。如果我有100个资源，那剩下的80就分给另外的资源里面进行调取。所以抢占回来的时候，这里面的每一个点都是有策略的。比如你先抢占什么的，跑的时间最长的，刚开始跑的，没干什么事。这一块大概列了一下。一个是算他的数值，第二个是20和80，平分是一人50，所以我往回抢的时候，你只能把30个抢回来。另外这一块整个现在做的这个事情，只涉及到资源分配，这块基本算的一个数，你这一个用多少资源，具体你放在那个里面对你是最好的。其实这个现在只是一个初步的想法。

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这个是刚才说的这个事情，又提到之前说的 Quota，你一定不会超过这个，另外想把 Deserved 加进去，比如有一些特定的硬件，最后大家去聊的时候，还是希望这个暂时不要考虑，只考虑这个 Deserved，这个是 Architect Overview 的一个值，如果这个 [pods][] 到 nodes，这一块大家要不要把这个换成另外一个。基于 reserved 大家不太想做，这个也划掉了。所无我有的这些信息到 Batchjob Controller 的时候都可以算出来。所以在第二个的时候，把他归到 deserved 里面。

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另外有1.5的值，由于作业的数量是有浮动的，所以一定会去做 eviction，就是把当前的用多的资源杀掉，然后用别的抢回来。然后第三步的时候，我们可以看到有资源可以去用，这个叫 Batchjob Controller，包含任何的东西，包含多个东西。这块现在好像支持率也不是特别好，然后像刚才说的到第四步的时候，就是 scheduler。

这个是刚才所说的一个事情，重新算这个 Batchjob Controller 的一个值，就可以达到两个 CPU 和 2个mem，在另外一个里面，上了一些作业的时候，我们要重新计算这个值，然后大家平分，大家以人一个 CPU 和 mem，这个就已经有策略了。

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然后在做这个策略也好，我们之前做了一个资源的策略。第二种是你的这个根据当前的请求来进行调节的，然后我们有一个产品就跑一个。面对这一块的时候，当你跑的作业不一样的时候，我们做了第二种情况，你有了 case1，还有 case2，这里跑比较慢，这儿结束了，这儿又开始了。

这是比较复杂的事情，你这个是动态的，你不知道到底有多少的资源，这个跟下面有关联，有的说我拿最小的值去动态划分，那个也不需要拿最小的值去做。这个要去算他的值到底是多少，那个值是不断变的。

第三种的时候，它要求所有的资源都满足了以后，才能跑起来。彼此之间有等待了，你只要杀了一个，就整个都跑不了了。说白了，你的整个的 task 和 host 之间是有关联的。我要有两个 CPU，我能保证自己的 mem，这块是不同的方式和不同的结构，我们最后看资源到底一样不一样。另外我有个小的需求，能满足这个最小的需求。然后是整个的到底有多少资源，这一块还有一个事情，你像 case1 和 case2 你不知道到底什么时候结束，但是 case3 你就知道什么时候结束。

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所以这些的数据方式和 case 都要考虑，会提供统一的来做这个事情，可以灵活做自己定制的。讲了这么多 case，但也不见得可以。这个是后面的 backlog，这个放在比较靠后。这个有需要考虑的事情，现在 backlog 只考虑你的 resource。另外 deserved 的值，主要是要做基层的时候要做，所以这些后面才会去考虑。

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然后这个是 Reference，基于资源调度把他都放在一起了，这个会考虑整个空间的资源共享的一个情况，将来在1.7的版本看做什么样的资源共享，这个还在看。有一些细节还在讨论，这里面是一些相关的东西，第一个就是根据第一张图，然后这个是 borg 的那个事情，下面是刚才说的 rescheduler，这个是另外的一个人在做。暂时就是这些，谢谢大家！

原文：[Kubernetes 中基于策略的资源分配][Kubernetes]

[Link 1]: https://caicloud.io/
[PPT]: https://pan.baidu.com/s/1bObD3w
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[mesos]: https://www.kubernetes.org.cn/tags/mesos
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[Kubernetes]: https://www.kubernetes.org.cn/1928.html