极限挑战：AI算法实习生与导师“线上杠”推倒K8S调度器-优快云博客

标题：极限挑战：AI算法实习生与导师“线上杠”推倒K8S调度器

场景设定

深夜11点，某智能客服中心正处于高峰期，线上推荐服务突然出现延迟激增的问题，系统响应时间从原来的100ms飙升至500ms以上。算法实习生小明（刚毕业）和导师老张第一时间被叫醒处理故障。

技术对决：实习生与导师的“线上杠”

实习生小明的思路

小明相信延迟问题的根源在于 Kubernetes（K8S）调度器的分配策略。他认为，当前的调度器未能充分考虑推荐服务的负载特征，导致某些 Pod 被分配到了资源紧张的节点上，从而引发延迟。

使用Arthas分析内存问题 小明首先怀疑是系统中的某个Pod内存占用过高，导致调度器分配不当。他使用Arthas工具对线上服务的内存占用进行实时监控，发现部分Pod的内存使用率高达95%，而其他Pod却相对空闲。
```
jattach <pid> -l
```
通过Arthas，小明发现某些Pod在处理推荐请求时，模型加载和特征处理阶段消耗了大量内存，而调度器并未根据这些动态特征进行优化。
自定义调度器引入多模态特征 小明决定通过自定义调度器解决这个问题。他编写了一个基于多模态特征的调度策略，将Pod的内存使用率、CPU利用率以及推荐服务的实时负载作为调度因子。通过扩展K8S调度器，他实现了以下功能：
- 资源感知调度：优先将Pod调度到资源充足的节点。
- 负载均衡：根据Pod的实时负载动态调整调度策略。
- 多模态特征：结合推荐服务的特征维度（如用户行为、上下文信息等）进行更精细化的调度。
他使用K8S的调度器扩展机制，通过Scheduler插件实现了自定义调度逻辑。
```
apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
```
他还为推荐服务Pod配置了自定义调度标签，确保调度器能够识别这些关键特征。
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: recommendation-pod
  labels:
    app: recommendation
spec:
  schedulerName: custom-scheduler
```

导师老张的思路

导师老张则坚持认为，延迟问题的根本原因是算法模型本身过于复杂，导致推理时间过长。他认为需要通过优化模型结构来解决根本问题。

联邦学习优化模型 老张决定使用联邦学习技术对推荐模型进行优化。他希望通过将模型分解为多个小型子模型，并在分布式节点上进行训练，从而减少单个模型的计算复杂度。

# 联邦学习模型优化
from flax import linen as nn
import jax.numpy as jnp

class RecommendationModel(nn.Module):
    def setup(self):
        self.fc1 = nn.Dense(128)
        self.fc2 = nn.Dense(64)
        self.fc3 = nn.Dense(1)

    def __call__(self, x):
        x = nn.relu(self.fc1(x))
        x = nn.relu(self.fc2(x))
        return self.fc3(x)

通过联邦学习，老张将模型的推理部分拆分到多个Pod中，试图通过并行计算来加速推理过程。

模型优化与压缩 老张还尝试通过模型压缩技术（如知识蒸馏、剪枝和量化）来降低模型的推理时间。他使用TensorFlow的模型优化工具对推荐模型进行了压缩。
```
# 模型压缩示例
import tensorflow_model_optimization as tfmot

pruned_model = tfmot.sparsity.keras.prune_low_magnitude(model)
```