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首页 手记 Crane-scheduler:基于真实负载进行调度

Crane-scheduler:基于真实负载进行调度

2022.06.01 17:55 1225浏览

作者

邱天,腾讯云高级工程师,负责腾讯云 TKE 动态调度器与重调度器产品。

背景

原生 kubernetes 调度器只能基于资源的 resource request 进行调度,然而 Pod 的真实资源使用率,往往与其所申请资源的 request/limit 差异很大,这直接导致了集群负载不均的问题:

  1. 集群中的部分节点,资源的真实使用率远低于 resource request,却没有被调度更多的 Pod,这造成了比较大的资源浪费;

  2. 而集群中的另外一些节点,其资源的真实使用率事实上已经过载,却无法为调度器所感知到,这极大可能影响到业务的稳定性。

这些无疑都与企业上云的最初目的相悖,为业务投入了足够的资源,却没有达到理想的效果。

既然问题的根源在于 resource request 与真实使用率之间的「鸿沟」,那为什么不能让调度器直接基于真实使用率进行调度呢?这就是 Crane-scheduler 设计的初衷。Crane-scheduler 基于集群的真实负载数据构造了一个简单却有效的模型,作用于调度过程中的 Filter 与 Score 阶段,并提供了一种灵活的调度策略配置方式,从而有效缓解了 kubernetes 集群中各种资源的负载不均问题。换句话说,Crane-scheduler 着力于调度层面,让集群资源使用最大化的同时排除了稳定性的后顾之忧,真正实现「降本增效」。

整体架构

如上图所示,Crane-scheduler 依赖于 Node-exporter 与 Prometheus 两个组件,前者从节点收集负载数据,后者则对数据进行聚合。而 Crane-scheduler 本身也包含两个部分:

  1. Scheduler-Controller 周期性地从 Prometheus 拉取各个节点的真实负载数据, 再以 Annotation 的形式标记在各个节点上;

  2. Scheduler 则直接在从候选节点的 Annotation 读取负载信息,并基于这些负载信息在 Filter 阶段对节点进行过滤以及在 Score 阶段对节点进行打分;

基于上述架构,最终实现了基于真实负载对 Pod 进行有效调度。

调度策略

下图是官方提供的 Pod 的调度上下文以及调度框架公开的扩展点:

Crane-scheduler 主要作用于图中的 Filter 与 Score 阶段,并对用户提供了一个非常开放的策略配置。这也是 Crane-Scheduler 与社区同类型的调度器最大的区别之一:

  1. 前者提供了一个泛化的调度策略配置接口,给予了用户极大的灵活性;
  2. 后者往往只能支持 cpu/memory 等少数几种指标的感知调度,且指标聚合方式,打分策略均受限。
    在 Crane-scheduler 中,用户可以为候选节点配置任意的评价指标类型(只要从 Prometheus 能拉到相关数据),不论是常用到的 CPU/Memory 使用率,还是 IO、Network Bandwidth 或者 GPU 使用率,均可以生效,并且支持相关策略的自定义配置。

数据拉取

如「整体架构」中所述,Crane-scheduler 所需的负载数据均是通过 Controller 异步拉取。这种数据拉取方式:

  1. 一方面,保证了调度器本身的性能;

  2. 另一方面,有效减轻了 Prometheus 的压力,防止了业务突增时组件被打爆的情况发生。

此外,用户可以直接 Describe 节点,查看到节点的负载信息,方便问题定位:

[root@test01 ~]# kubectl describe node test01
Name:               test01
...
Annotations:        cpu_usage_avg_5m: 0.33142,2022-04-18T00:45:18Z
                    cpu_usage_max_avg_1d: 0.33495,2022-04-17T23:33:18Z
                    cpu_usage_max_avg_1h: 0.33295,2022-04-18T00:33:18Z
                    mem_usage_avg_5m: 0.03401,2022-04-18T00:45:18Z
                    mem_usage_max_avg_1d: 0.03461,2022-04-17T23:33:20Z
                    mem_usage_max_avg_1h: 0.03425,2022-04-18T00:33:18Z
                    node.alpha.kubernetes.io/ttl: 0
                    node_hot_value: 0,2022-04-18T00:45:18Z
                    volumes.kubernetes.io/controller-managed-attach-detach: true
...

用户可以自定义负载数据的类型与拉取周期,默认情况下,数据拉取的配置如下:

  syncPolicy:
    ## cpu usage
    - name: cpu_usage_avg_5m
      period: 3m
    - name: cpu_usage_max_avg_1h
      period: 15m
    - name: cpu_usage_max_avg_1d
      period: 3h
    ## memory usage
    - name: mem_usage_avg_5m
      period: 3m
    - name: mem_usage_max_avg_1h
      period: 15m
    - name: mem_usage_max_avg_1d
      period: 3h

Filter 策略

用户可以在 Filter 策略中配置相关指标的阈值,若候选节点的当前负载数据超过了任一所配置的指标阈值,则这个节点将会被过滤,默认配置如下:

  predicate:
    ## cpu usage
    - name: cpu_usage_avg_5m
      maxLimitPecent: 0.65
    - name: cpu_usage_max_avg_1h
      maxLimitPecent: 0.75
    ## memory usage
    - name: mem_usage_avg_5m
      maxLimitPecent: 0.65
    - name: mem_usage_max_avg_1h
      maxLimitPecent: 0.75

Score 策略

用户可以在 Score 策略中配置相关指标的权重,候选节点的最终得分为不同指标得分的加权和,默认配置如下:

  priority:
    ### score = sum((1 - usage) * weight) * MaxScore / sum(weight)
    ## cpu usage
    - name: cpu_usage_avg_5m
      weight: 0.2
    - name: cpu_usage_max_avg_1h
      weight: 0.3
    - name: cpu_usage_max_avg_1d
      weight: 0.5
    ## memory usage
    - name: mem_usage_avg_5m
      weight: 0.2
    - name: mem_usage_max_avg_1h
      weight: 0.3
    - name: mem_usage_max_avg_1d
      weight: 0.5

调度热点

在实际生产环境中,由于 Pod 创建成功以后,其负载并不会立马上升,这就导致了一个问题:如果完全基于节点实时负载对 Pod 调度,常常会出现调度热点(短时间大量 pod 被调度到同一个节点上)。为了解决这个问题,我们设置了一个单列指标 Hot Vaule,用来评价某个节点在近段时间内被调度的频繁程度,对节点实时负载进行对冲。最终节点的 Priority 为上一小节中的 Score 减去 Hot Value。Hot Value 默认配置如下:

  hotValue:
    - timeRange: 5m
      count: 5
    - timeRange: 1m
      count: 2

**注:**该配置表示,节点在 5 分钟内被调度 5 个 pod,或者 1 分钟内被调度 2 个 pod,HotValue 加 10 分。

案例分享

Crane-scheduler 目前有众多公有云用户,包括斗鱼直播、酷狗、一汽大众、猎豹移动等公司均在使用,并给予了产品不错的反馈。这里我们先分享一个某公有云用户的真实案例。该客户集群中的业务大多是内存消耗型的,因此极易出现内存利用率很高的节点,并且各个节点的内存利用率分布也很不平均,如下图所示:

了解到用户的情况后,我们推荐其使用 Crane-scheduler,组件运行一段时间后,该用户集群内各节点的内存利用率数据分布发生了显著变化,如下图 :

可见,用户集群的内存使用率更加趋于均衡。

另外, Crane-scheduler 也在公司内部各个 BG 的自研上云环境中,也得到了广泛的使用。下面是内部自研上云平台 TKEx-CSIG 的两个生产集群的 CPU 使用率分布情况,其中集群 A 未部署 Crane-scheduler:

集群 B 部署了组件并运行过一段时间:

很明显,在集群 B 中,节点 CPU 使用率分布在两端( < 10% 与 > 80%)所占的比例,要显著小于集群 A,并且整体分布也更加紧凑,相对而言更加均衡与健康。

衍生阅读:什么是 Crane

为推进云原生用户在确保业务稳定性的基础上做到真正的极致降本,腾讯推出了业界第一个基于云原生技术的成本优化开源项目 Crane( Cloud Resource Analytics and Economics )。Crane 遵循 FinOps 标准,旨在为云原生用户提供云成本优化一站式解决方案。

Crane-scheduler 作为 Crane 的调度插件实现了基于真实负载的调度功能,旨在从调度层面帮助业务降本增效。

近期,Crane 成功加入 CNCF Landscape,欢迎关注项目:https://github.com/gocrane/crane。

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