NUMA亲和性调度

背景信息

当节点运行许多CPU绑定的Pod时，工作负载可以迁移到不同的CPU核心，这取决于Pod是否被限制以及调度时哪些CPU核心可用。许多工作负载对此迁移不敏感，因此在没有任何干预的情况下工作正常。但是，在CPU缓存亲和性和调度延迟显著影响工作负载性能的工作负载中，如果CPU是从不同的NUMA节点分配的，会导致额外的延迟。因此kubelet允许使用拓扑管理器（Topology Manager）替代CPU管理策略来确定节点的分配。

CPU Manager和拓扑管理器都是kubelet组件，但有以下限制：

• K8s默认调度器不感知NUMA拓扑。因此，可能会调度到不满足NUMA拓扑要求的节点上，然后工作负载实例启动失败。这对于Tensorflow作业来说是不可接受的。如果节点上有任何工作进程或ps失败，则作业将失败。
• 管理器是节点级的，导致无法匹配整个集群中NUMA拓扑的最佳节点。

Volcano的目标是解决调度程序NUMA拓扑感知的限制，以便实现以下目标：

• 避免将Pod调度到NUMA拓扑不匹配的节点。
• 将Pod调度到NUMA拓扑的最佳节点。

更多资料请查看社区NUMA亲和性插件指导链接：https://github.com/volcano-sh/volcano/blob/master/docs/design/numa-aware.md

支持范围

• 支持CPU资源拓扑调度
• 支持Pod级拓扑策略

Pod调度预测

当Pod设置了拓扑策略时，Volcano会根据Pod设置的拓扑策略预测匹配的节点列表。调度过程如下：

1. 根据Pod设置的Volcano拓扑策略，筛选具有相同策略的节点。Volcano提供的拓扑策略与拓扑管理器相同。
2. 在设置了相同策略的节点中，筛选CPU拓扑满足该策略要求的节点进行调度。

假设单个节点CPU总量为32U，由2个NUMA节点提供资源，分配如下：

Pod设置拓扑策略后，调度情况如图1所示。

• 当Pod的CPU申请值为9U时，设置拓扑策略为“best-effort”，Volcano会匹配拓扑策略同样为“best-effort”的节点-1，且该策略允许调度至多个NUMA节点，因此9U的申请值会被分配到2个NUMA节点，该Pod可成功调度至节点-1。
• 当Pod的CPU申请值为9U时，设置拓扑策略为“restricted”，Volcano会匹配拓扑策略同样为“restricted”的节点-2/节点-3，且单NUMA节点CPU总量满足9U的申请值，但单NUMA节点剩余可用的CPU量无法满足，因此该Pod无法调度。
• 当Pod的CPU申请值为17U时，设置拓扑策略为“restricted”，Volcano会匹配拓扑策略同样为“restricted”的节点-2/节点-3，且单NUMA节点CPU总量无法满足17U的申请值，可允许分配到2个NUMA节点，该Pod可成功调度至节点-3。
• 当Pod的CPU申请值为17U时，设置拓扑策略为“single-numa-node”，Volcano会匹配拓扑策略同样为“single-numa-node”的节点，但由于单NUMA节点CPU总量均无法满足17U的申请值，因此该Pod无法调度。

图1 NUMA调度策略对比

调度优先级

不管是什么拓扑策略，都是希望把Pod调度到当时最优的节点上，这里通过给每一个节点进行打分的机制来排序筛选最优节点。

原则：尽可能把Pod调度到需要跨NUMA节点最少的工作节点上。

打分公式如下：

score = weight * (100 - 100 * numaNodeNum / maxNumaNodeNum)

参数说明：

• weight：NUMA Aware Plugin的权重。
• numaNodeNum：表示工作节点上运行该Pod需要NUMA节点的个数。
• maxNumaNodeNum：表示所有工作节点中该Pod的最大NUMA节点个数。

例如，假设有三个节点满足Pod的CPU拓扑策略，且NUMA Aware Plugin的权重设为10：

• Node A：由1个NUMA节点提供Pod所需的CPU资源，即numaNodeNum=1
• Node B：由2个NUMA节点提供Pod所需的CPU资源，即numaNodeNum=2
• Node C：由4个NUMA节点提供Pod所需的CPU资源，即numaNodeNum=4

则根据以上公式，maxNumaNodeNum=4

• score(Node A) = 10 * (100 - 100 * 1 / 4) = 750
• score(Node B) = 10 * (100 - 100 * 2 / 4) = 500
• score(Node C) = 10 * (100 - 100 * 4 / 4) = 0

因此最优节点为Node A。

Volcano开启NUMA亲和性调度

1. 开启静态（static）CPU管理策略，具体请参考 开启CPU管理策略。
2. 配置CPU拓扑策略。
   1. 登录CCE控制台，单击集群名称进入集群，在左侧选择“节点管理”，在右侧选择“节点池”页签，单击节点池名称后的“ 配置管理”。
   2. 将kubelet的拓扑管理策略（topology-manager-policy）的值修改为需要的CPU拓扑策略即可。

      有效拓扑策略为“none”、“best-effort”、“restricted”、“single-numa-node”，具体策略对应的调度行为请参见Pod调度预测。

3. 开启numa-aware插件功能和resource_exporter功能。

   Volcano 1.7.1及以上版本

   1. 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，单击“编辑”，并在“参数配置”中设置Volcano调度器配置参数。

      ...
          "default_scheduler_conf": {
              "actions": "allocate, backfill, preempt",
              "tiers": [
                  {
                      "plugins": [
                          {
                              "name": "priority"
                          },
                          {
                              "name": "gang"
                          },
                          {
                              "name": "conformance"
                          }
                      ]
                  },
                  {
                      "plugins": [
                          {
                              "name": "drf"
                          },
                          {
                              "name": "predicates"
                          },
                          {
                              "name": "nodeorder"
                          }
                      ]
                  },
                  {
                      "plugins": [
                          {
                              "name": "cce-gpu-topology-predicate"
                          },
                          {
                              "name": "cce-gpu-topology-priority"
                          },
                          {
                              "name": "cce-gpu"
                          },
                          {
                              // add this also enable resource_exporter
                              "name": "numa-aware", 
                              // the weight of the NUMA Aware Plugin
                              "arguments": { 
                                 "weight": "10"
                              }
                          }
                      ]
                  },
                  {
                      "plugins": [
                          {
                              "name": "nodelocalvolume"
                          },
                          {
                              "name": "nodeemptydirvolume"
                          },
                          {
                              "name": "nodeCSIscheduling"
                          },
                          {
                              "name": "networkresource"
                          }
                      ]
                  }
              ]
          },
      ...

   Volcano 1.7.1以下版本

   1. Volcano插件开启resource_exporter_enable参数，用于收集节点numa拓扑信息。

      {
         "plugins": {
            "eas_service": {
               "availability_zone_id": "",
               "driver_id": "",
               "enable": "false",
               "endpoint": "",
               "flavor_id": "",
               "network_type": "",
               "network_virtual_subnet_id": "",
               "pool_id": "",
               "project_id": "",
               "secret_name": "eas-service-secret"
            }
         },
         "resource_exporter_enable": "true"
      }

      开启后可以查看当前节点的numa拓扑信息。

      kubectl get numatopo 
      NAME              AGE
      node-1            4h8m
      node-2            4h8m
      node-3            4h8m

   2. 启用Volcano numa-aware算法插件。
      kubectl edit cm -n kube-system volcano-scheduler-configmap

      kind: ConfigMap
      apiVersion: v1
      metadata:
        name: volcano-scheduler-configmap
        namespace: kube-system
      data:
        default-scheduler.conf: |-
          actions: "allocate, backfill, preempt"
          tiers:
          - plugins:
            - name: priority
            - name: gang
            - name: conformance
          - plugins:
            - name: overcommit
            - 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
              arguments:
                NetworkType: vpc-router
            - name: numa-aware # add it to enable numa-aware plugin
              arguments:
                weight: 10 # the weight of the NUMA Aware Plugin

使用Volcano设置NUMA亲和性调度

1. 以下为使用Volcano设置NUMA亲和性调度的示例。
   1. 示例一：在无状态工作负载中配置NUMA亲和性。

      kind: Deployment
      apiVersion: apps/v1
      metadata:
        name: numa-tset
      spec:
        replicas: 1
        selector:
          matchLabels:
            app: numa-tset
        template:
          metadata:
            labels:
              app: numa-tset
            annotations:
              volcano.sh/numa-topology-policy: single-numa-node    # set the topology policy
          spec:
            containers:
              - name: container-1
                image: nginx:alpine
                resources:
                  requests:
                    cpu: 2           # 必须为整数，且需要与limits中一致
                    memory: 2048Mi
                  limits:
                    cpu: 2           # 必须为整数，且需要与requests中一致
                    memory: 2048Mi
            imagePullSecrets:
            - name: default-secret

   2. 示例二：创建一个Volcano Job，并使用NUMA亲和性。

      apiVersion: batch.volcano.sh/v1alpha1
      kind: Job
      metadata:
        name: vj-test
      spec:
        schedulerName: volcano
        minAvailable: 1
        tasks:
          - replicas: 1
            name: "test"
            topologyPolicy: best-effort   # set the topology policy for task 
            template:
              spec:
                containers:
                  - image: alpine
                    command: ["/bin/sh", "-c", "sleep 1000"]
                    imagePullPolicy: IfNotPresent
                    name: running
                    resources:
                      limits:
                        cpu: 20
                        memory: "100Mi"
                restartPolicy: OnFailure

2. NUMA调度分析。

   假设NUMA节点情况如下：

   工作节点	节点策略拓扑管理器策略	NUMA 节点 0 上的可分配 CPU	NUMA 节点 1 上的可分配 CPU
   node-1	single-numa-node	16U	16U
   node-2	best-effort	16U	16U
   node-3	best-effort	20U	20U

   则根据以上示例，

   • 示例一中，Pod的CPU申请值为2U，设置拓扑策略为“single-numa-node”，因此会被调度到相同策略的node-1。
   • 示例二中，Pod的CPU申请值为20U，设置拓扑策略为“best-effort”，它将被调度到node-3，因为node-3可以在单个NUMA节点上分配Pod的CPU请求，而node-2需要在两个NUMA节点上执行此操作。

确认NUMA使用情况

您可以通过lscpu命令查看当前节点的CPU概况：

# 查看当前节点的CPU概况
lscpu
...
CPU(s):              32
NUMA node(s):        2
NUMA node0 CPU(s):   0-15
NUMA node1 CPU(s):   16-31

然后查看NUMA节点使用情况。

# 查看当前节点的CPU分配
cat /var/lib/kubelet/cpu_manager_state
{"policyName":"static","defaultCpuSet":"0,10-15,25-31","entries":{"777870b5-c64f-42f5-9296-688b9dc212ba":{"container-1":"16-24"},"fb15e10a-b6a5-4aaa-8fcd-76c1aa64e6fd":{"container-1":"1-9"}},"checksum":318470969}

以上示例中表示，节点上运行了两个容器，一个占用了NUMA node0的1-9核，另一个占用了NUMA node1的16-24核。