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一篇带你学习Kubernetes Descheduler 使用

2023-04-21  微信公众号   k8s技术圈
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从 kube-scheduler 的角度来看,它是通过一系列算法计算出最佳节点运行 Pod,当出现新的 Pod 进行调度时,调度程序会根据其当时对 Kube.NETes 集群的资源描述做出最佳调度决定,但是 Kubernetes 集群是非常动态的,由于整个集群范围内的变化,比如一个节点为了维护,我们先执行了驱逐操作,这个节点上的所有 Pod 会被驱逐到其他节点去,但是当我们维护完成后,之前的 Pod 并不会自动回到该节点上来,因为 Pod 一旦被绑定了节点是不会触发重新调度的,由于这些变化,Kubernetes 集群在一段时间内就可能会出现不均衡的状态,所以需要均衡器来重新平衡集群。

当然我们可以去手动做一些集群的平衡,比如手动去删掉某些 Pod,触发重新调度就可以了,但是显然这是一个繁琐的过程,也不是解决问题的方式。为了解决实际运行中集群资源无法充分利用或浪费的问题,可以使用 descheduler 组件对集群的 Pod 进行调度优化,descheduler 可以根据一些规则和配置策略来帮助我们重新平衡集群状态,其核心原理是根据其策略配置找到可以被移除的 Pod 并驱逐它们,其本身并不会进行调度被驱逐的 Pod,而是依靠默认的调度器来实现,目前支持的策略有:

这些策略都是可以启用或者禁用的,作为策略的一部分,也可以配置与策略相关的一些参数,默认情况下,所有策略都是启用的。另外,还有一些通用配置,如下:

我们可以通过如下所示的 DeschedulerPolicy 来配置:

apiVersion: "descheduler/v1alpha2"
kind: "DeschedulerPolicy"
nodeSelector: "node=node1" # 如果没有设置,所有内容都将被处理,无需进行此设置。
maxNoOfPodsToEvictPerNode: 5000 # 如果没有设置,就不需要进行限制。
maxNoOfPodsToEvictPerNamespace: 5000
profiles:
  - name: ProfileName
    pluginConfig:
    - name: "DefaultEvictor"
      args:
        evictSystemCriticalPods: true
        evictFailedBarePods: true
        evictLocalStoragePods: true
        nodeFit: true
    plugins:
      evict:
        enabled:
          - "DefaultEvictor"
      deschedule:
        enabled:
          - ...
      balance:
        enabled:
          - ...
      [...]
 

安装

descheduler​ 可以以 CronJob​ 或者 Deployment​ 的形式运行在 k8s 集群内,同样我们可以使用 Helm Chart 来安装 descheduler:

 

➜ helm repo add descheduler https://kubernetes-sigs.Github.io/descheduler/

 

通过 Helm Chart 我们可以配置 descheduler​ 以 CronJob​ 或者 Deployment​ 方式运行,默认情况下 descheduler​ 会以一个 critical pod​ 运行,以避免被自己或者 kubelet 驱逐了,需要确保集群中有 system-cluster-critical​ 这个 Priorityclass:

➜ kubectl get priorityclass system-cluster-critical
NAME                      VALUE        GLOBAL-DEFAULT   AGE
system-cluster-critical   2000000000   false            87d

 

使用 Helm Chart 安装默认情况下会以 CronJob​ 的形式运行,执行周期为 schedule: "*/2 * * * *"​,这样每隔两分钟会执行一次 descheduler 任务,默认的配置策略如下所示:

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: descheduler
data:
  policy.yaml: |
    apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
    kind: "DeschedulerPolicy"
    strategies:
      LowNodeUtilization:
        enabled: true
        params:
          nodeResourceUtilizationThresholds:
            targetThresholds:
              cpu: 50
              memory: 50
              pods: 50
            thresholds:
              cpu: 20
              memory: 20
              pods: 20
      RemoveDuplicates:
        enabled: true
      RemovePodsHavingTooManyRestarts:
        enabled: true
        params:
          podsHavingTooManyRestarts:
            includingInitContainers: true
            podRestartThreshold: 100
      RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity:
        enabled: true
      RemovePodsViolatingNodeAffinity:
        enabled: true
        params:
          nodeAffinityType:
          - requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
      RemovePodsViolatingNodeTaints:
        enabled: true
      RemovePodsViolatingTopologySpreadConstraint:
        enabled: true
        params:
          includeSoftConstraints: false

 

通过配置 DeschedulerPolicy​ 的 strategies​,可以指定 descheduler 的执行策略,这些策略都是可以启用或禁用的,下面我们会详细介绍,这里我们使用默认策略即可,使用如下命令直接安装即可:

➜ helm upgrade --install descheduler descheduler/descheduler --set image.repository=cnych/descheduler -n kube-system

 

部署完成后会创建一个 CronJob 资源对象来平衡集群状态:

➜ kubectl get cronjob -n kube-system
NAME          SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGE
descheduler   */2 * * * *   False     1        8s              117s
➜ kubectl get job -n kube-system
NAME                   COMPLETIONS   DURATION   AGE
descheduler-28032982   1/1           15s        17s
➜ kubectl get pods -n kube-system -l job-name=descheduler-28032982
NAME                         READY   STATUS      RESTARTS   AGE
descheduler-28032982-vxn24   0/1     Completed   0          31s

 

正常情况下就会创建一个对应的 Job 来执行 descheduler 任务,我们可以通过查看日志可以了解做了哪些平衡操作:

➜ kubectl logs -f descheduler-28032982-vxn24 -nkube-system
I0420 08:22:10.019936       1 named_certificates.go:53] "Loaded SNI cert" index=0 certName="self-signed loopback" certDetail=""apiserver-loopback-client@1681978930" [serving] validServingFor=[apiserver-loopback-client] issuer="apiserver-loopback-client-ca@1681978929" (2023-04-20 07:22:09 +0000 UTC to 2024-04-19 07:22:09 +0000 UTC (now=2023-04-20 08:22:10.019885292 +0000 UTC))"
I0420 08:22:10.020138       1 secure_serving.go:210] Serving securely on [::]:10258
I0420 08:22:10.020301       1 tlsconfig.go:240] "Starting DynamicServingCertificateController"
I0420 08:22:10.021237       1 policyconfig.go:211] converting Deschedule plugin: %sRemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity
I0420 08:22:10.021255       1 policyconfig.go:211] converting Deschedule plugin: %sRemovePodsViolatingNodeAffinity
I0420 08:22:10.021262       1 policyconfig.go:211] converting Deschedule plugin: %sRemovePodsViolatingNodeTaints
I0420 08:22:10.021269       1 policyconfig.go:202] converting Balance plugin: %sRemovePodsViolatingTopologySpreadConstraint
I0420 08:22:10.021280       1 policyconfig.go:202] converting Balance plugin: %sLowNodeUtilization
I0420 08:22:10.021296       1 policyconfig.go:202] converting Balance plugin: %sRemoveDuplicates
I0420 08:22:10.021312       1 policyconfig.go:211] converting Deschedule plugin: %sRemovePodsHavingTooManyRestarts
# ......
I0420 08:22:11.630980       1 removeduplicates.go:162] "Duplicate found" pod="kruise-system/kruise-controller-manager-7d78fc5c97-pxsqx"
I0420 08:22:11.630997       1 removeduplicates.go:103] "Processing node" node="node2"
I0420 08:22:11.631052       1 removeduplicates.go:103] "Processing node" node="node3"
I0420 08:22:11.631113       1 removeduplicates.go:103] "Processing node" node="master1"
I0420 08:22:11.631184       1 removeduplicates.go:194] "Adjusting feasible nodes" owner={namespace:kruise-system kind:ReplicaSet name:kruise-controller-manager-7d78fc5c97 imagesHash:openkruise/kruise-manager:v1.3.0} from=4 to=3
I0420 08:22:11.631200       1 removeduplicates.go:203] "Average occurrence per node" node="node1" ownerKey={namespace:kruise-system kind:ReplicaSet name:kruise-controller-manager-7d78fc5c97 imagesHash:openkruise/kruise-manager:v1.3.0} avg=1
I0420 08:22:11.647438       1 evictions.go:162] "Evicted pod" pod="kruise-system/kruise-controller-manager-7d78fc5c97-pxsqx" reasnotallow="" strategy="RemoveDuplicates" node="node1"
I0420 08:22:11.647494       1 descheduler.go:408] "Number of evicted pods" totalEvicted=1
I0420 08:22:11.647583       1 reflector.go:227] Stopping reflector *v1.Namespace (0s) from k8s.io/client-go/informers/factory.go:150
I0420 08:22:11.647702       1 reflector.go:227] Stopping reflector *v1.PriorityClass (0s) from k8s.io/client-go/informers/factory.go:150
I0420 08:22:11.647761       1 tlsconfig.go:255] "Shutting down DynamicServingCertificateController"
I0420 08:22:11.647764       1 reflector.go:227] Stopping reflector *v1.Node (0s) from k8s.io/client-go/informers/factory.go:150
I0420 08:22:11.647811       1 secure_serving.go:255] Stopped listening on [::]:10258
......

 

从日志中我们就可以清晰的知道因为什么策略驱逐了哪些 Pods。

PDB

由于使用 descheduler​ 会将 Pod 驱逐进行重调度,但是如果一个服务的所有副本都被驱逐的话,则可能导致该服务不可用。如果服务本身存在单点故障,驱逐的时候肯定就会造成服务不可用了,这种情况我们强烈建议使用反亲和性和多副本来避免单点故障,但是如果服务本身就被打散在多个节点上,这些 Pod 都被驱逐的话,这个时候也会造成服务不可用了,这种情况下我们可以通过配置 PDB(PodDisruptionBudget) 对象来避免所有副本同时被删除,比如我们可以设置在驱逐的时候某应用最多只有一个副本不可用,则创建如下所示的资源清单即可:

# pdb-demo.yaml
apiVersion: policy/v1
kind: PodDisruptionBudget
metadata:
  name: pdb-demo
spec:
  maxUnavailable: 1 # 设置最多不可用的副本数量,或者使用 minAvailable,可以使用整数或百分比
  selector:
    matchLabels: # 匹配Pod标签
      App: demo

 

关于 PDB 的更多详细信息可以查看官方文档:https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/configure-pdb/。

所以如果我们使用 descheduler​ 来重新平衡集群状态,那么我们强烈建议给应用创建一个对应的 PodDisruptionBudget 对象进行保护。

策略

PodLifeTime:驱逐超过指定时间限制的 pod

该策略用于驱逐比 maxPodLifeTimeSeconds​ 更旧的 Pods,可以通过 podStatusPhases 来配置哪类状态的 Pods 会被驱逐,建议为每个应用程序创建一个 PDB,以确保应用程序的可用性,比如我们可以配置如下所示的策略来驱逐运行超过 7 天的 Pod:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "PodLifeTime":
    enabled: true
    params:
      maxPodLifeTimeSeconds: 604800 # Pods 运行最多7天

 

RemoveDuplicates

该策略确保只有一个和 Pod 关联的 RS、Deployment 或者 Job 资源对象运行在同一节点上。如果还有更多的 Pod 则将这些重复的 Pod 进行驱逐,以便更好地在集群中分散 Pod。如果某些节点由于某些原因崩溃了,这些节点上的 Pod 漂移到了其他节点,导致多个与 RS 关联的 Pod 在同一个节点上运行,就有可能发生这种情况,一旦出现故障的节点再次准备就绪,就可以启用该策略来驱逐这些重复的 Pod。

图片

配置策略的时候,可以指定参数 excludeOwnerKinds 用于排除类型,这些类型下的 Pod 不会被驱逐:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemoveDuplicates":
    enabled: true
    params:
      removeDuplicates:
        excludeOwnerKinds:
          - "ReplicaSet"
 

LowNodeUtilization

该策略主要用于查找未充分利用的节点,并从其他节点驱逐 Pod,以便 kube-scheduler 重新将它们调度到未充分利用的节点上。该策略的参数可以通过字段 nodeResourceUtilizationThresholds 进行配置。

节点的利用率不足可以通过配置 thresholds 阈值参数来确定,可以通过 CPU、内存和 Pods 数量的百分比进行配置。如果节点的使用率均低于所有阈值,则认为该节点未充分利用。

图片

此外,还有一个可配置的阈值 targetThresholds​,用于计算可能驱逐 Pods 的潜在节点,该参数也可以配置 CPU、内存以及 Pods 数量的百分比进行配置。thresholds​ 和 targetThresholds 可以根据你的集群需求进行动态调整,如下所示示例:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "LowNodeUtilization":
    enabled: true
    params:
      nodeResourceUtilizationThresholds:
        thresholds:
          "cpu": 20
          "memory": 20
          "pods": 20
        targetThresholds:
          "cpu": 50
          "memory": 50
          "pods": 50

 

需要注意的是:

如果未指定任何资源类型,则默认是 100%,以避免节点从未充分利用变为过度利用。和 LowNodeUtilization​ 策略关联的另一个参数是 numberOfNodes,只有当未充分利用的节点数大于该配置值的时候,才可以配置该参数来激活该策略,该参数对于大型集群非常有用,其中有一些节点可能会频繁使用或短期使用不足,默认情况下,numberOfNodes 为 0。

RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity

该策略可以确保从节点中删除违反 Pod 反亲和性的 Pod,比如某个节点上有 podA 这个 Pod,并且 podB 和 podC(在同一个节点上运行)具有禁止它们在同一个节点上运行的反亲和性规则,则 podA 将被从该节点上驱逐,以便 podB 和 podC 运行正常运行。当 podB 和 podC 已经运行在节点上后,反亲和性规则被创建就会发送这样的问题。

图片

要禁用该策略,直接配置成 false 即可:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity":
    enabled: false

RemovePodsViolatingNodeTaints

该策略可以确保从节点中删除违反 NoSchedule​ 污点的 Pod,比如有一个名为 podA 的 Pod,通过配置容忍 key=value:NoSchedule 允许被调度到有该污点配置的节点上,如果节点的污点随后被更新或者删除了,则污点将不再被 Pods 的容忍满足,然后将被驱逐:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemovePodsViolatingNodeTaints":
    enabled: true

RemovePodsViolatingNodeAffinity

该策略确保从节点中删除违反节点亲和性的 Pod。比如名为 podA 的 Pod 被调度到了节点 nodeA,podA 在调度的时候满足了节点亲和性规则 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution,但是随着时间的推移,节点 nodeA 不再满足该规则了,那么如果另一个满足节点亲和性规则的节点 nodeB 可用,则 podA 将被从节点 nodeA 驱逐,如下所示的策略配置示例:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemovePodsViolatingNodeAffinity":
    enabled: true
    params:
      nodeAffinityType:
        - "requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution"

 

RemovePodsViolatingTopologySpreadConstraint

该策略确保从节点驱逐违反拓扑分布约束的 Pods,具体来说,它试图驱逐将拓扑域平衡到每个约束的 ​​maxSkew​​ 内所需的最小 Pod 数,不过该策略需要 k8s 版本高于 1.18 才能使用。

默认情况下,此策略仅处理硬约束,如果将参数 ​​includeSoftConstraints​​ 设置为 True,也将支持软约束。

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemovePodsViolatingTopologySpreadConstraint":
    enabled: true
    params:
      includeSoftConstraints: false

RemovePodsHavingTooManyRestarts

该策略确保从节点中删除重启次数过多的 Pods,它的参数包括 podRestartThreshold​(这是应将 Pod 逐出的重新启动次数),以及包括InitContainers,它确定在计算中是否应考虑初始化容器的重新启动,策略配置如下所示:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "RemovePodsHavingTooManyRestarts":
    enabled: true
    params:
      podsHavingTooManyRestarts:
        podRestartThreshold: 100
        includingInitContainers: true
 

Filter Pods

在驱逐 Pods 的时候,有时并不需要所有 Pods 都被驱逐,descheduler 提供了两种主要的方式进行过滤:命名空间过滤和优先级过滤。

命名空间过滤

该策略可以配置是包含还是排除某些名称空间。可以使用该策略的有:

比如只驱逐某些命令空间下的 Pods,则可以使用 include 参数进行配置,如下所示:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "PodLifeTime":
    enabled: true
    params:
      podLifeTime:
        maxPodLifeTimeSeconds: 86400
      namespaces:
        include:
          - "namespace1"
          - "namespace2"
 

又或者要排除掉某些命令空间下的 Pods,则可以使用 exclude 参数配置,如下所示:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "PodLifeTime":
    enabled: true
    params:
      podLifeTime:
        maxPodLifeTimeSeconds: 86400
      namespaces:
        exclude:
          - "namespace1"
          - "namespace2"

 

优先级过滤

所有策略都可以配置优先级阈值,只有在该阈值以下的 Pod 才会被驱逐,我们可以通过设置 thresholdPriorityClassName​(将阈值设置为指定优先级类别的值)或 thresholdPriority​(直接设置阈值)参数来指定该阈值。默认情况下,该阈值设置为 system-cluster-critical 这个 PriorityClass 类的值。

比如使用 thresholdPriority:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "PodLifeTime":
    enabled: true
    params:
      podLifeTime:
        maxPodLifeTimeSeconds: 86400
      thresholdPriority: 10000

 

或者使用 thresholdPriorityClassName 进行过滤:

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"
kind: "DeschedulerPolicy"
strategies:
  "PodLifeTime":
    enabled: true
    params:
      podLifeTime:
        maxPodLifeTimeSeconds: 86400
      thresholdPriorityClassName: "priorityclass1"

 

不过需要注意不能同时配置 thresholdPriority​ 和 thresholdPriorityClassName,如果指定的优先级类不存在,则 descheduler 不会创建它,并且会引发错误。

注意事项

当使用 descheduler 驱除 Pods 的时候,需要注意以下几点:

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