centos k8s部署怎样进行资源调度 - 问答

CentOS上Kubernetes资源调度的实施步骤与策略

一、基础环境准备

在CentOS上部署Kubernetes集群前，需完成以下系统级配置：

系统更新与工具安装：运行yum update -y更新系统；安装必要工具包（如docker、kubelet、kubeadm、kubectl）。
服务配置调整：关闭防火墙（systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld）和SELinux（setenforce 0）；配置静态网络（避免DHCP导致节点IP变动）。
Kubernetes组件部署：添加Kubernetes官方YUM源，安装kubelet、kubeadm、kubectl；初始化Master节点（kubeadm init），配置kubectl（mkdir -p $HOME/.kube; sudo cp -i /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config）。
网络插件安装：部署Pod网络插件（如Calicokubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml或Flannelkubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/flannel-io/flannel/master/Documentation/kube-flannel.yml），确保Pod间通信正常。

二、核心资源调度策略

资源调度是Kubernetes集群高效运行的关键，需结合资源限制、调度规则和优化机制综合配置：

1. 资源请求与限制（Requests/Limits）

定义：requests是容器启动的最小资源量（调度器据此选择节点）；limits是容器可使用的最大资源量（超限时会被OOMKilled或限速）。
作用：避免资源争用，确保关键应用获得足够资源。

示例：

resources:
  requests:
    memory: "64Mi"
    cpu: "250m"
  limits:
    memory: "128Mi"
    cpu: "500m"

2. 服务质量（QoS）分级

Kubernetes根据requests和limits的设置，将Pod分为三个QoS等级：

Guaranteed（高优先级）：requests == limits（如requests.cpu="500m", limits.cpu="500m"），适用于关键业务（如数据库）。
Burstable（中优先级）：requests < limits（如requests.cpu="250m", limits.cpu="500m"），适用于普通应用（如Web服务）。
BestEffort（低优先级）：未设置requests/limits，适用于批处理任务（如日志收集），资源不足时会被优先驱逐。

3. 调度规则配置

定向调度：
- nodeName：强制将Pod调度到指定节点（如nodeName: node1），适用于节点有特殊硬件（如GPU）的场景。
- nodeSelector：通过节点标签匹配调度（如nodeSelector: {disktype: ssd}），需提前为节点添加标签（kubectl label nodes node1 disktype=ssd）。
亲和性与反亲和性：
- nodeAffinity：基于节点标签的复杂调度（如requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution表示必须满足条件；preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution表示优先满足）。
- podAffinity：将相关Pod调度到同一节点（如topologyKey: kubernetes.io/hostname），提升应用访问速度（如Redis主从部署在同一节点）。
- podAntiAffinity：将相关Pod调度到不同节点（如topologyKey: zone），提升容灾能力（如避免同一应用的多个Pod同时故障）。
污点与容忍（Taints/Tolerations）：
- 污点：标记节点特殊属性（如kubectl taint nodes node1 key=value:NoSchedule），普通Pod无法调度到该节点。
- 容忍：Pod通过tolerations声明可容忍的污点（如tolerations: [{key: "key", operator: "Equal", value: "value", effect: "NoSchedule"}]），适用于专用节点（如GPU节点）。

4. 资源拓扑感知调度

CPU Manager：开启CPU Manager（在kubelet配置中设置--cpu-manager-policy=static），为需要独占CPU的Pod（如高性能计算应用）分配独占CPU核心，减少CPU争用。
Topology Spread Constraints：通过topologySpreadConstraints字段实现Pod跨拓扑域（如节点、机架、可用区）均匀分布（如maxSkew: 1表示最多允许1个Pod的差异；topologyKey: zone表示按可用区分发），提升集群容错性。

5. 动态资源管理

Horizontal Pod Autoscaler（HPA）：根据CPU/内存利用率自动扩缩Pod数量（如kubectl autoscale deployment my-deployment --cpu-percent=80 --min=2 --max=10），应对流量波动。
GPU资源管理：安装NVIDIA设备插件（kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.14.1/nvidia-device-plugin.yml），支持GPU资源调度（如resources: {nvidia.com/gpu: 1}）。

三、资源配额与限制

ResourceQuota：限制命名空间内资源总量（如Pod数量、CPU、内存），避免单个命名空间占用过多集群资源。示例：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: resource-test
spec:
  hard:
    pods: "50"
    requests.cpu: "1"
    requests.memory: "1Gi"
    limits.cpu: "2"
    limits.memory: "2Gi"

LimitRange：为未指定requests/limits的Pod设置默认值（如default: {cpu: "500m", memory: "128Mi"}），确保资源使用的规范性。

四、监控与优化

监控工具：使用Prometheus+Grafana监控集群资源使用情况（如CPU、内存、Pod状态），及时发现资源瓶颈。
内核与etcd优化：调整内核参数（如增大文件句柄上限ulimit -n 65536）、配置高可用etcd集群（如3节点etcd），提升调度器性能。

通过以上步骤和策略，可在CentOS上实现Kubernetes集群的高效资源调度，确保应用稳定运行和资源合理利用。

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