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Kubernetes 调度和资源管理

Kubernetes 调度和资源管理是其核心功能，负责在集群中高效分配和管理计算资源。通过调度策略、资源限制和优先级控制，Kubernetes 能够确保应用的性能、可靠性和高可用性。

调度的基本概念

Kubernetes 调度是指将工作负载（如 Pod）分配到合适的节点上运行的过程。调度器（kube-scheduler）是 Kubernetes 的核心组件之一，专门负责此任务。

调度过程

调度请求：
- 当用户提交一个 Pod 时，API Server 将其加入调度队列。
节点筛选（Filtering）：
- 调度器根据一系列预定义规则过滤出满足要求的节点（候选节点）。
节点打分（Scoring）：
- 为每个候选节点打分，选择分数最高的节点作为目标节点。
绑定 Pod：
- 将 Pod 绑定到目标节点，并通过 API Server 通知对应节点的 kubelet 启动 Pod。

调度算法

默认调度器采用了插件化设计，支持多种调度算法，包括：
- 预选算法：用于过滤不满足条件的节点。
- 优选算法：为符合条件的节点打分，选择最优节点。
用户可以自定义调度逻辑，甚至替换默认调度器。

资源管理

Kubernetes 通过资源配额和优先级控制实现资源的合理分配和管理，确保应用的稳定运行并防止资源滥用。

资源类型

计算资源：
- CPU：以核为单位，可以指定小数（如 0.5 表示半个 CPU 核）。
- 内存：以字节为单位，支持 Ki、Mi、Gi 等单位。
存储资源：
- 使用 PersistentVolume（PV）和 PersistentVolumeClaim（PVC）管理存储。
网络资源：
- 管理 Pod 的网络流量和带宽。

资源限制

通过 resources 字段定义 Pod 或容器的资源限制：

requests：
- 资源的最低请求值，调度器根据此值选择合适的节点。
limits：
- 资源的最大使用值，容器运行时不能超过。

示例：

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

资源配额（Resource Quotas）

用于限制命名空间内资源的总使用量，防止单个用户或应用占用过多资源。
配置示例：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-quota
spec:
  hard:
    pods: "10"
    requests.cpu: "4"
    requests.memory: "8Gi"
    limits.cpu: "10"
    limits.memory: "16Gi"

调度策略

默认调度策略

资源需求匹配：根据 Pod 的 resources.requests 找到能够满足需求的节点。

节点亲和性和反亲和性：

控制 Pod 部署到特定节点或避免特定节点。

示例：

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: kubernetes.io/hostname
          operator: In
          values:
          - node1

Pod 亲和性和反亲和性：

控制 Pod 部署到与其他特定 Pod 相同或不同的节点。

示例：

affinity:
  podAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      labelSelector:
        matchLabels:
          app: web
      topologyKey: "kubernetes.io/hostname"

自定义调度策略

Taints 和 Tolerations：

用于限制 Pod 被调度到带有特定污点的节点上。

示例：

taints:
- key: "dedicated"
  value: "batch-processing"
  effect: "NoSchedule"
tolerations:
- key: "dedicated"
  operator: "Equal"
  value: "batch-processing"
  effect: "NoSchedule"

Priority and Preemption：

优先级定义 Pod 的重要性，优先级高的 Pod 会抢占低优先级 Pod 的资源。

配置优先级类：

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
preemptionPolicy: PreemptLowerPriority
globalDefault: false
description: "This priority class is for high priority pods."

资源监控与自动化

HPA（Horizontal Pod Autoscaler）

根据应用负载自动扩缩 Pod 的副本数。
基于指标：
- CPU 使用率
- 内存使用率
- 自定义指标（如 QPS）

示例：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: example-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: example-deployment
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50