Kubernetes 资源装箱策略详解：优化集群资源利用率

Kubernetes 资源装箱策略详解：优化集群资源利用率

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概述

在 Kubernetes 集群中，高效的资源调度对于提升整体资源利用率至关重要。本文将深入探讨 Kubernetes 调度器中的两种资源装箱（Bin Packing）策略：MostAllocated 和 RequestedToCapacityRatio，帮助管理员根据实际需求优化集群资源分配。

什么是资源装箱

资源装箱是一种优化资源分配的调度策略，其核心思想是尽可能将工作负载紧凑地安排在少数节点上，而不是分散在整个集群中。这种策略特别适合以下场景：

• 需要提高稀缺资源的利用率
• 希望减少集群中活跃节点的数量以节省成本
• 处理具有特定资源需求的工作负载

MostAllocated 策略

工作原理

MostAllocated 策略基于一个简单原则：优先选择资源利用率更高的节点。它会计算每个节点上已分配资源与总资源的比率，比率越高的节点得分越高。

配置示例

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- pluginConfig:
  - args:
      scoringStrategy:
        resources:
        - name: cpu
          weight: 1
        - name: memory
          weight: 1
        - name: intel.com/foo
          weight: 3
        type: MostAllocated
    name: NodeResourcesFit

适用场景

• 集群资源有限，需要最大化利用
• 工作负载对资源需求相对稳定
• 不需要复杂的资源分配策略

RequestedToCapacityRatio 策略

工作原理

RequestedToCapacityRatio 提供了更精细的控制能力，允许管理员：

1. 为不同资源类型设置不同的权重
2. 自定义资源利用率与节点得分的映射关系
3. 特别优化扩展资源（如GPU、FPGA等）的分配

核心配置参数

1. shape：定义利用率与得分的函数关系
2. resources：指定参与计分的资源及其权重

配置示例

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1
kind: KubeSchedulerConfiguration
profiles:
- pluginConfig:
  - args:
      scoringStrategy:
        resources:
        - name: intel.com/foo
          weight: 5
        requestedToCapacityRatio:
          shape:
          - utilization: 0
            score: 0
          - utilization: 100
            score: 10
        type: RequestedToCapacityRatio
    name: NodeResourcesFit

高级调优

1. 形状函数调优

通过调整 shape 可以改变调度器的行为倾向：

• 装箱优先（高利用率得高分）

  shape:
    - utilization: 0
      score: 0
    - utilization: 100
      score: 10
  

• 分散优先（低利用率得高分）

  shape:
    - utilization: 0
      score: 10
    - utilization: 100
      score: 0
  

2. 资源权重设置

不同资源可以设置不同权重，影响最终节点得分：

resources:
  - name: gpu
    weight: 5
  - name: cpu
    weight: 3
  - name: memory
    weight: 1

实际应用建议

1. 混合工作负载集群：对CPU密集型和工作内存型应用使用不同权重
2. GPU等昂贵资源：设置高权重确保高效利用
3. 测试验证：在生产环境部署前，使用模拟负载测试不同配置
4. 监控调整：持续监控调度效果，根据实际运行情况调整参数

性能考量

• 复杂策略会增加调度器计算开销
• 大规模集群中，简单的 MostAllocated 可能更高效
• 对特殊资源优化时，RequestedToCapacityRatio 提供更好的灵活性

总结

Kubernetes 的资源装箱策略为集群管理员提供了强大的工具来优化资源利用率。通过理解 MostAllocated 和 RequestedToCapacityRatio 的工作原理和配置方法，可以根据实际业务需求制定最适合的调度策略，在资源利用和性能之间取得最佳平衡。

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