重调度（Descheduler）
集群中的调度是将pending状态的Pod分配到节点运行的过程，在CCE集群之中，Pod的调度依赖于集群中的调度器（kube-scheduler或者Volcano调度器）。调度器是通过一系列算法计算出Pod运行的最佳节点，但是Kubernetes集群环境是存在动态变化的，例如某一个节点需要维护，这个节点上的所有Pod会被驱逐到其他节点，但是当维护完成后，之前被驱逐的Pod并不会自动回到该节点上来，因为Pod一旦被绑定了节点是不会触发重新调度的。由于这些变化，集群在一段时间之后就可能会出现不均衡的状态。
为了解决上述问题，Volcano调度器可以根据设置的策略，驱逐不符合配置策略的Pod，让其重新进行调度，达到均衡集群负载、减少资源碎片化的目的。
重调度功能特性
负载感知重调度（LoadAware）
在K8s集群治理过程中，常常会因CPU、内存等高使用率状况而形成热点，既影响了当前节点上Pod的稳定运行，也会导致节点发生故障的几率的激增。为了应对集群节负载不均衡等问题，动态平衡各个节点之间的资源使用率，需要基于节点的相关监控指标，构建集群资源视图，在集群治理阶段，通过实时监控，在观测到节点资源率较高、节点故障、Pod 数量较多等情况时，可以自动干预，迁移资源使用率高的节点上的一些Pod到利用率低的节点上。
使用该插件时，highThresholds需要大于lowThresholds，否则重调度器无法启用。
- 正常节点：资源利用率大于等于30%且小于等于80%的节点。此节点的负载水位区间是期望达到的合理区间范围。
- 热点节点：资源利用率高于80%的节点。热点节点将驱逐一部分Pod，降低负载水位，使其不超过80%。重调度器会将热点节点上面的Pod调度到空闲节点上面。
- 空闲节点：资源利用率低于30%的节点。
CPU和内存资源碎片率整理策略（HighNodeUtilization）
从分配率低的节点上驱逐Pod。这个策略必须与Volcano调度器的binpack策略或者kube-scheduler调度器的MostAllocated策略一起使用。阈值可以分为CPU和内存两种资源角度进行配置。
前提条件
- 已创建v1.19.16及以上版本的集群，具体操作请参见购买集群。
- 集群中已安装1.11.5及以上版本的Volcano插件，具体操作请参见Volcano调度器。
约束与限制
- 重调度之后的Pod，需要调度器进行调度，重调度器并未进行任何对于Pod和节点的标记行为，所以被驱逐的Pod调度到节点的行为完全被调度器控制，存在驱逐之后，被驱逐的Pod调度到原来节点的可能性。
- 重调度功能暂不支持Pod间存在反亲和性的场景。如果使用重调度功能驱逐某个Pod后，由于该Pod与其他已运行的Pod存在反亲和性，调度器仍可能将其调度回驱逐前的节点上。
- 配置负载感知重调度（LoadAware）时，Volcano调度器需要同时开启负载感知调度；配置CPU和内存资源碎片率整理策略（HighNodeUtilization）时，Volcano调度器需要同时开启binpack调度策略。
配置负载感知重调度策略
配置负载感知重调度（LoadAware）时，Volcano调度器需要同时开启负载感知调度，示例步骤如下。
- 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件中心”，在右侧找到Volcano调度器，单击“安装”或“编辑”。
- 在“参数配置”中修改高级配置，配置负载感知重调度策略，同时开启负载感知调度usage插件（该插件为Volcano开源能力，详情请参见usage）。
{ "colocation_enable": "", "default_scheduler_conf": { "actions": "allocate, backfill", "tiers": [ { "plugins": [ { "name": "priority" }, { "enablePreemptable": false, "name": "gang" }, { "name": "conformance" }, { "name": "usage", "arguments": { "usage.weight": 5, "thresholds": { "CPUUsageAvg.5m": 60, "MEMUsageAvg.5m": 65 } } } ] }, { "plugins": [ { "enablePreemptable": false, "name": "drf" }, { "name": "predicates" }, { "name": "nodeorder" } ] }, { "plugins": [ { "name": "cce-gpu-topology-predicate" }, { "name": "cce-gpu-topology-priority" }, { "name": "cce-gpu" } ] }, { "plugins": [ { "name": "nodelocalvolume" }, { "name": "nodeemptydirvolume" }, { "name": "nodeCSIscheduling" }, { "name": "networkresource" } ] } ] }, "deschedulerPolicy": { "profiles": [ { "name": "ProfileName", "pluginConfig": [ { "args": { "ignorePvcPods": true, "nodeFit": true, "priorityThreshold": { "value": 100 } }, "name": "DefaultEvictor" }, { "args": { "evictableNamespaces": { "exclude": ["kube-system"] }, "metrics": { }, "targetThresholds": { "cpu": 80, "memory": 85 }, "thresholds": { "cpu": 30, "memory": 30 } }, "name": "LoadAware" } ], "plugins": { "balance": { "enabled": ["LoadAware"] } } } ] }, "descheduler_enable": "true", "deschedulingInterval": "10m" }表1 集群重调度策略关键参数 参数
说明
descheduler_enable
集群重调度策略开关。
- true：启用集群重调度策略。
- false：不启用集群重调度策略。
deschedulingInterval
重调度的周期。
deschedulerPolicy
集群重调度策略，详情请参见表2。
表2 deschedulerPolicy配置参数 参数
说明
profiles.[].plugins.balance.enable.[]
指定集群重调度策略类型。
LoadAware：表示使用负载感知重调度策略。
profiles.[].pluginConfig.[].name
使用负载感知重调度策略时，会使用以下配置：
- DefaultEvictor：默认驱逐策略。
- LoadAware：负载感知重调度策略。
profiles.[].pluginConfig.[].args
集群重调度策略的具体配置。
- 对于DefaultEvictor配置，配置参数如下：
- ignorePvcPods：是否忽略挂载PVC的Pod，true表示忽略，false表示不忽略。该忽略动作未根据PVC类型（LocalPV/SFS/EVS等）进行区分。
- nodeFit：是否重调度时是否考虑节点上存在的调度配置，例如节点亲和性、污点等。true表示考虑，false表示不考虑。
- priorityThreshold：优先级设置。当Pod的优先级大于或者等于该值时，不会被驱逐。示例如下：
{ "value": 100 }
- 对于LoadAware配置，配置参数如下：
- evictableNamespaces：驱逐策略的适用命名空间，默认范围设置为除kube-system命名空间。示例如下：
{ "exclude": ["kube-system"] } - metrics：监控数据采集方式，当前支持通过Prometheus 直接查询。
- targetThresholds：节点驱逐Pod的阈值，当节点上高于此阈值时，上面的Pod会被驱逐。示例如下：
{ "cpu": 60, "memory": 65 } - thresholds：节点承载Pod的阈值，当节点低于此阈值时，表示该节点可以承载被驱逐的Pod。示例如下：
{ "cpu": 30, "memory": 30 }
- evictableNamespaces：驱逐策略的适用命名空间，默认范围设置为除kube-system命名空间。示例如下：
- 完成以上配置后，单击“确定”。
配置资源碎片整理策略
配置CPU和内存资源碎片率整理策略（HighNodeUtilization）时，Volcano调度器需要同时开启binpack调度策略，示例步骤如下。
- 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，单击左侧导航栏的“插件中心”，在右侧找到Volcano调度器，单击“安装”或“编辑”。
- 在“参数配置”中修改高级配置，配置资源碎片整理策略。
{ "colocation_enable": "", "default_scheduler_conf": { "actions": "allocate, backfill", "tiers": [ { "plugins": [ { "name": "priority" }, { "enablePreemptable": false, "name": "gang" }, { "name": "conformance" }, { "arguments": { "binpack.weight": 5 }, "name": "binpack" } ] }, { "plugins": [ { "enablePreemptable": false, "name": "drf" }, { "name": "predicates" }, { "name": "nodeorder" } ] }, { "plugins": [ { "name": "cce-gpu-topology-predicate" }, { "name": "cce-gpu-topology-priority" }, { "name": "cce-gpu" } ] }, { "plugins": [ { "name": "nodelocalvolume" }, { "name": "nodeemptydirvolume" }, { "name": "nodeCSIscheduling" }, { "name": "networkresource" } ] } ] }, "deschedulerPolicy": { "profiles": [ { "name": "ProfileName", "pluginConfig": [ { "args": { "ignorePvcPods": true, "nodeFit": true, "priorityThreshold": { "value": 100 } }, "name": "DefaultEvictor" }, { "args": { "evictableNamespaces": { "exclude": ["kube-system"] }, "thresholds": { "cpu": 25, "memory": 25 } }, "name": "HighNodeUtilization" } ], "plugins": { "balance": { "enabled": ["HighNodeUtilization"] } } } ] }, "descheduler_enable": "true", "deschedulingInterval": "10m" }表3 集群重调度策略关键参数 参数
说明
descheduler_enable
集群重调度策略开关。
- true：启用集群重调度策略。
- false：不启用集群重调度策略。
deschedulingInterval
重调度的周期。
deschedulerPolicy
集群重调度策略，详情请参见表4。
表4 deschedulerPolicy配置参数 参数
说明
profiles.[].plugins.balance.enable.[]
指定集群重调度策略类型。
HighNodeUtilization：表示使用资源碎片整理策略。
profiles.[].pluginConfig.[].name
使用负载感知重调度策略时，会使用以下配置：
- DefaultEvictor：默认驱逐策略。
- HighNodeUtilization：资源碎片整理策略。
profiles.[].pluginConfig.[].args
集群重调度策略的具体配置。
- 对于DefaultEvictor配置，配置参数如下：
- ignorePvcPods：是否忽略挂载PVC的Pod，true表示忽略，false表示不忽略。
- nodeFit：是否重调度时是否考虑节点上存在的调度配置，例如节点亲和性、污点等。true表示考虑，false表示不考虑。
- priorityThreshold：优先级设置。当Pod的优先级大于或者等于该值时，不会被驱逐。示例如下：
{ "value": 100 }
- 对于HighNodeUtilization配置，配置参数如下：
- evictableNamespaces：驱逐策略的适用命名空间，默认范围设置为除kube-system命名空间。示例如下：
{ "exclude": ["kube-system"] } - thresholds：节点驱逐Pod的阈值，当节点低于此阈值时，该节点上的Pod会被驱逐。示例如下：
{ "cpu": 25, "memory": 25 }
- evictableNamespaces：驱逐策略的适用命名空间，默认范围设置为除kube-system命名空间。示例如下：
- 完成以上配置后，单击“确定”。
使用案例
资源碎片整理策略（HighNodeUtilization）使用案例
常见问题
当输入参数错误时，会有报警事件，例如：输入的配置不符合阈值范围、输入的配置格式不正确。如下图所示，可以按照事件提示进行修改。
