41、Kubernetes高级调度:Pod优先级与污点容忍度详解

Kubernetes高级调度:Pod优先级与污点容忍度详解

在Kubernetes的世界里,高级调度是确保资源高效利用和关键工作负载稳定运行的重要手段。本文将深入探讨Kubernetes中的Pod优先级和污点容忍度这两个重要特性,通过详细的解释和实际操作示例,帮助你更好地理解和运用这些特性。

Pod优先级

Kubernetes允许为Pod关联一个优先级。当资源有限时,如果请求调度一个高优先级的新Pod,Kubernetes调度器可能会驱逐低优先级的Pod,以便为新的高优先级Pod腾出空间。

例如,在一个银行的Kubernetes集群中,支付服务和银行网站是两种不同的工作负载。显然,处理支付业务比运行网站更为重要。通过配置Pod优先级,可以防止低优先级的工作负载影响集群中的关键工作负载,特别是当集群开始接近其资源容量时。这种驱逐低优先级Pod以调度更关键Pod的技术,比添加额外节点更快,并且有助于更好地管理集群上的流量高峰。

优先级类(PriorityClass)

为Pod关联优先级的方法是定义一个名为PriorityClass的对象。该对象包含一个介于1到10亿之间的数字表示优先级,数字越大,优先级越高。定义好优先级类后,通过将PriorityClass与Pod关联,为Pod分配优先级。默认情况下,如果Pod没有关联优先级类,它将被分配默认优先级类(如果可用),或者优先级值为0。

可以使用以下命令获取优先级类的列表:

kubectl get priorityclasses

示例输出如下:
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【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过SimulinkMatlab进行系统建模仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性有限时间收敛特性,实现对电机转速电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究实际设计提供可复现的技术方案代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
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