Kubernetes资源拓扑感知调度优化策略

“Kubernetes 资源拓扑感知调度优化.doc”主要探讨了在Kubernetes环境中，如何通过增强资源拓扑感知和调度优化来提升计算效率和服务质量。文档由星辰算力团队撰写，该团队负责腾讯内部的CPU和异构算力服务。 ### 背景与问题 1. **业务规模增长**：随着腾讯内部云原生项目的增加，容器平台规模不断扩大，Kubernetes成为了容器管理的事实标准。 2. **资源竞争**：在单个宿主机上运行多个容器时，如果没有进行资源隔离，高负载情况下可能出现资源争抢，导致程序性能下降，表现为上下文切换时间和CPU缓存失效增加。 3. **调度挑战**：Kubernetes原生调度器无法充分考虑节点的资源拓扑信息，可能使Pod调度失败，引发Pod反复创建、调度、生产失败的问题。 ### 调度场景与需求 1. **服务类型**：腾讯星辰算力平台主要服务于离线计算场景，需要处理日益增长的算力需求，提高资源利用率和服务质量。 2. **精细化调度**：现有的Kubernetes调度策略不足以应对复杂算力场景，需要更深入地考虑节点的资源拓扑，以避免不兼容的资源分配。 3. **资源拓扑感知**：调度器需要理解节点的资源结构，如CPU和GPU的拓扑，以避免调度冲突，确保Pod成功部署并高效运行。 ### 解决方案与实践 1. **资源隔离与限制**：通过精细化的资源分配策略，限制容器间的资源竞争，确保在高CPU利用率下保持稳定性能。 2. **自研调度器**：为了解决Kubernetes原生调度器的局限，星辰算力团队可能开发了自定义的调度器，能够感知和利用节点的资源拓扑信息，优化Pod的调度决策。 3. **混部方案**：利用离线虚拟机与在线业务的云主机混部，提高资源利用率，但需要解决因混部导致的节点可用CPU核心数变化问题。 4. **VMF支持**：腾讯星辰算力团队借助自研内核调度器VMF，实现了离线虚拟机和在线虚拟机的和谐共存，保证离线计算不干扰在线业务。 该文档详细阐述了Kubernetes环境下，如何通过资源拓扑感知和调度优化来提升计算资源的管理和利用效率，尤其是在大规模和复杂业务场景下的解决方案。这些实践对于大型企业或云服务提供商优化自身容器平台的性能和效率具有重要的参考价值。