首页 > 其他分享 >改造 Kubernetes 自定义调度器

改造 Kubernetes 自定义调度器

时间:2024-05-26 11:56:10浏览次数:10  
标签:node err 自定义 Kubernetes args 调度 framework go MemoryTraffic

原文出处:改造 Kubernetes 自定义调度器 | Jayden's Blog (jaydenchang.top)

Overview

Kubernetes 默认调度器在调度 Pod 时并不关心特殊资源例如磁盘、GPU 等,因此突发奇想来改造调度器,在翻阅官方调度器框架[1]、调度器配置[2]和参考大佬的文章[3]后,自己也来尝试改写一下。

环境配置

相关软件版本:

  • Kubernetes 版本:v1.19.0
  • Docker 版本:v26.1.2
  • Prometheus 版本:v2.49
  • Node Exporter 版本:v1.7.0

集群内有 1 个 master 和 3 个 node。

实验部分

项目总览

项目结构如下:

.
├── Dockerfile
├── deployment.yaml
├── go.mod
├── go.sum
├── main.go
├── pkg
│   ├── cpu
│   │   └── cputraffic.go
│   ├── disk
│   │   └── disktraffic.go
│   ├── diskspace
│   │   └── diskspacetraffic.go
│   ├── memory
│   │   └── memorytraffic.go
│   ├── network
│   │   └── networktraffic.go
│   └── prometheus.go
├── scheduler
├── scheduler.conf
└── scheduler.yaml

插件部分

下面以构建内存插件为例。

定义插件名称、变量和结构体

const MemoryPlugin = "MemoryTraffic"
var _ = framework.ScorePlugin(&MemoryTraffic{})

type MemoryTraffic struct {
    prometheus *pkg.PrometheusHandle
    handle framework.FrameworkHandle
}

下面来实现 framework.FrameworkHandle 的接口。

先定义插件初始化入口

func New(plArgs runtime.Object, h framework.FrameworkHandle) (framework.Plugin, error) {
    args := &MemoryTrafficArgs{}
    if err := fruntime.DecodeInto(plArgs, args); err != nil {
        return nil, err
    }

    klog.Infof("[MemoryTraffic] args received. Device: %s; TimeRange: %d, Address: %s", args.DeviceName, args.TimeRange, args.IP)

    return &MemoryTraffic{
        handle:     h,
        prometheus: pkg.NewProme(args.IP, args.DeviceName, time.Minute*time.Duration(args.TimeRange)),
    }, nil
}

实现 Score 接口,Score 进行初步打分

func (n *MemoryTraffic) Score(ctx context.Context, state *framework.CycleState, p *corev1.Pod, nodeName string) (int64, *framework.Status) {
    nodeBandwidth, err := n.prometheus.MemoryGetGauge(nodeName)
    if err != nil {
        return 0, framework.NewStatus(framework.Error, fmt.Sprintf("error getting node bandwidth measure: %s", err))
    }
    bandWidth := int64(nodeBandwidth.Value)
    klog.Infof("[MemoryTraffic] node '%s' bandwidth: %v", nodeName, bandWidth)
    return bandWidth, nil
}

实现 NormalizeScore,对上一步 Score 的打分进行修正

func (n *MemoryTraffic) NormalizeScore(ctx context.Context, state *framework.CycleState, pod *corev1.Pod, scores framework.NodeScoreList) *framework.Status {
    var higherScore int64
    for _, node := range scores {
        if higherScore < node.Score {
            higherScore = node.Score
        }
    }
    // 计算公式为,满分 - (当前内存使用 / 总内存 * 100)
    // 公式的计算结果为,内存使用率越大的节点,分数越低
    for i, node := range scores {
        scores[i].Score = node.Score * 100 / higherScore
        klog.Infof("[MemoryTraffic] Nodes final score: %v", scores[i].Score)
    }

    klog.Infof("[MemoryTraffic] Nodes final score: %v", scores)
    return nil
}

配置插件名称和返回 ScoreExtension

func (n *MemoryTraffic) Name() string {
    return MemoryPlugin
}

// 如果返回framework.ScoreExtensions 就需要实现framework.ScoreExtensions
func (n *MemoryTraffic) ScoreExtensions() framework.ScoreExtensions {
    return n
}

Prometheus 部分

首先来编写查询内存可用率的 PromQL

const memoryMeasureQueryTemplate = ` (avg_over_time(node_memory_MemAvailable_bytes[30m]) / avg_over_time(node_memory_MemTotal_bytes[30m])) * 100 * on(instance) group_left(nodename) (node_uname_info{nodename="%s"})`

然后来声明 PrometheusHandle

type PrometheusHandle struct {
    deviceName string
    timeRange  time.Duration
    ip         string
    client     v1.API
}

另外在插件部分也要声明查询 Prometheus 的参数结构体

type MemoryTrafficArgs struct {
    IP         string `json:"ip"`
    DeviceName string `json:"deviceName"`
    TimeRange  int    `json:"timeRange"`
}

编写初始化 Prometheus 插件入口

func NewProme(ip, deviceName string, timeRace time.Duration) *PrometheusHandle {
    client, err := api.NewClient(api.Config{Address: ip})
    if err != nil {
        klog.Fatalf("[Prometheus Plugin] FatalError creating prometheus client: %s", err.Error())
    }
    return &PrometheusHandle{
        deviceName: deviceName,
        ip:         ip,
        timeRange:  timeRace,
        client:     v1.NewAPI(client),
    }
}

编写通用查询接口,可供其他类型资源查询

func (p *PrometheusHandle) query(promQL string) (model.Value, error) {
    results, warnings, err := p.client.Query(context.Background(), promQL, time.Now())
    if len(warnings) > 0 {
        klog.Warningf("[Prometheus Query Plugin] Warnings: %v\n", warnings)
    }

    return results, err
}

获取内存可用率接口

func (p *PrometheusHandle) MemoryGetGauge(node string) (*model.Sample, error) {
    value, err := p.query(fmt.Sprintf(memoryMeasureQueryTemplate, node))
    fmt.Println(fmt.Sprintf(memoryMeasureQueryTemplate, node))
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("[MemoryTraffic Plugin] Error querying prometheus: %w", err)
    }

    nodeMeasure := value.(model.Vector)
    if len(nodeMeasure) != 1 {
        return nil, fmt.Errorf("[MemoryTraffic Plugin] Invalid response, expected 1 value, got %d", len(nodeMeasure))
    }
    return nodeMeasure[0], nil

}

然后在程序入口里启用插件并执行

func main() {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    command := app.NewSchedulerCommand(
        app.WithPlugin(network.NetworkPlugin, network.New),
        app.WithPlugin(disk.DiskPlugin, disk.New),
        app.WithPlugin(diskspace.DiskSpacePlugin, diskspace.New),
        app.WithPlugin(cpu.CPUPlugin, cpu.New),
        app.WithPlugin(memory.MemoryPlugin, memory.New),
    )
    // 对于外部注册一个plugin
    // command := app.NewSchedulerCommand(
    // 	app.WithPlugin("example-plugin1", ExamplePlugin1.New))

    if err := command.Execute(); err != nil {
        fmt.Fprintf(os.Stderr, "%v\n", err)
        os.Exit(1)
    }
}

配置部分

为方便观察,这里使用二进制方式运行,准备运行时的配置文件

apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1
kind: KubeSchedulerConfiguration
clientConnection:
  kubeconfig: /etc/kubernetes/scheduler.conf
profiles:
- schedulerName: custom-scheduler
  plugins:
    score:
      enabled:
      - name: "CPUTraffic"
        weight: 3
      - name: "MemoryTraffic"
        weight: 4
      - name: "DiskSpaceTraffic"
        weight: 3
      - name: "NetworkTraffic"
        weight: 2
      disabled:
      - name: "*"
  pluginConfig:
    - name: "NetworkTraffic"
      args:
        ip: "http://172.19.32.140:9090"
        deviceName: "eth0"
        timeRange: 60   
    - name: "CPUTraffic"
      args:
        ip: "http://172.19.32.140:9090"
        deviceName: "eth0"
        timeRange: 0
    - name: "MemoryTraffic"
      args:
        ip: "http://172.19.32.140:9090"
        deviceName: "eth0"
        timeRange: 0
    - name: "DiskSpaceTraffic"
      args:
        ip: "http://172.19.32.140:9090"
        deviceName: "eth0"
        timeRange: 0

kubeconfig 处为 master 节点的 scheduler.conf,以实际路径为准,内包含集群的证书哈希,ip 为部署 Prometheus 节点的 ip,端口为 Promenade 配置中对外暴露的端口。

将二进制文件和 scheduler.yaml 放至 master 同一目录下运行:

./scheduler --logtostderr=true \
	--address=127.0.0.1 \
	--v=6 \
	--config=`pwd`/scheduler.yaml \
	--kubeconfig="/etc/kubernetes/scheduler.conf" \

验证结果

准备一个要部署的 Pod,使用指定的调度器名称

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: gin
  namespace: default
  labels:
    app: gin
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: gin
  template:
    metadata:
      labels:
        app: gin
    spec:
      schedulerName: my-custom-scheduler  # 使用自定义调度器
      containers:
      - name: gin
        image: jaydenchang/k8s_test:latest
        imagePullPolicy: Always
        command: ["./app"]
        ports:
        - containerPort: 9999
          protocol: TCP

最后的可以查看日志,部分日志如下:

I0808 17:32:35.138289   27131 memorytraffic.go:83] [MemoryTraffic] node 'node1' bandwidth: %!s(int64=2680340)
I0808 17:32:35.138763   27131 memorytraffic.go:70] [MemoryTraffic] Nodes final score: [{node1 2680340} {node2 0}]
I0808 17:32:35.138851   27131 memorytraffic.go:70] [MemoryTraffic] Nodes final score: [{node1 71} {node2 0}]
I0808 17:32:35.138911   27131 memorytraffic.go:73] [MemoryTraffic] Nodes final score: [{node1 71} {node2 0}]
I0808 17:32:35.139565   27131 default_binder.go:51] Attempting to bind default/go-deployment-66878c4885-b4b7k to node1
I0808 17:32:35.141114   27131 eventhandlers.go:225] add event for scheduled pod default/go-deployment-66878c4885-b4b7k
I0808 17:32:35.141714   27131 eventhandlers.go:205] delete event for unscheduled pod default/go-deployment-66878c4885-b4b7k
I0808 17:32:35.143504   27131 scheduler.go:609] "Successfully bound pod to node" pod="default/go-deployment-66878c4885-b4b7k" node="no
de1" evaluatedNodes=2 feasibleNodes=2
I0808 17:32:35.104540   27131 scheduler.go:609] "Successfully bound pod to node" pod="default/go-deployment-66878c4885-b4b7k" node="no
de1" evaluatedNodes=2 feasibleNodes=2

参考链接


  1. Scheduling Framework | Kubernetes ↩︎

  2. Scheduler Configuration | Kubernetes ↩︎

  3. 基于Prometheus的Kubernetes网络调度器 | Cylon's Collection (oomkill.com) ↩︎

标签:node,err,自定义,Kubernetes,args,调度,framework,go,MemoryTraffic
From: https://www.cnblogs.com/jaydenchang/p/18213489

相关文章

  • 写入自定义 ASP.NET Core 中间件
    中间件是一种装配到应用管道以处理请求和响应的软件。ASP.NETCore提供了一组丰富的内置中间件组件,但在某些情况下,你可能需要写入自定义中间件。自定义中间件类通常,中间件封装在类中,并且通过扩展方法公开。一、内联中间件(不推荐) 请考虑以下内联中间件,该中间件通过查询字......
  • 【升级版本】基于多目标粒子群算法的微电网优化调度【风光、储能、柴油、燃气、电网交
     ......
  • sqlite 不支持毫秒怎么办,可以用sqlalchemy自定义类型
    fromsqlalchemyimportDECIMAL,Index,String,Date,Integer,Text,CHAR,SmallInteger,Float,Time,case,and_,extract,Boolean,Enum,TypeDecorator#自定义类型classDateTimeString(TypeDecorator):impl=Stringdefprocess_bind_param(self,value......
  • Kubernetes Service 之原理与 ClusterIP 和 NodePort 用法
    KubernetesService之原理与ClusterIP和NodePort用法Service定义在Kubernetes中,由于Pod是有生命周期的,如果Pod重启它的IP可能会发生变化以及升级的时候会重建Pod,我们需要Service服务去动态的关联这些Pod的IP和端口,从而使我们前端用户访问不受后端变更......
  • 自定义一个SpringBoot场景启动器
    前言一个刚刚看完SpringBoot自动装配原理的萌新依据自己的理解写下的文章,如有大神发现错误,敬请斧正,不胜感激。分析SpringBoot自动配置原理SpringBoot的启动从被@SpringBootApplication修饰的启动类开始,@SpringBootApplicaiotn注解中最重要的注解是@EnableAutoConfigurat......
  • IceRPC之深入理解调度管道->快乐的RPC
    作者引言很高兴啊,我们来到了IceRPC之深入理解调度管道->快乐的RPC,为上篇的续篇,深入理解常见的调度类型,基础引导,有点小压力,打好基础,才能让自已不在迷茫,快乐的畅游世界。传入请求了解如何处理传入的请求接收传入的请求调度器的调度方法接受传入的请求。该传入请求是由连......
  • Vue3实战笔记(40)—组件逻辑复用:自定义Hooks的完全指南
    文章目录前言一、状态管理二、副作用处理三、生命周期钩子总结前言自定义Hooks是Vue3中的一个重要特性,它允许您创建可重用的函数,以便在组件之间共享状态和逻辑。以下是一些关于自定义Hooks的常见用法。一、状态管理使用reactive或ref来创建响应式数据,并在组件中......
  • HarmonyOS 鸿蒙应用开发 - 创建自定义组件
     开发者定义的称为自定义组件。在进行UI界面开发时,通常不是简单的将系统组件进行组合使用,而是需要考虑代码可复用性、业务逻辑与UI分离,后续版本演进等因素。因此,将UI和部分业务逻辑封装成自定义组件是不可或缺的能力。1、创建自定义组件1、组件必须使用 @Component 修......
  • 头歌05-排列树实验-批处理作业调度
    """题目:给定n个作业的集合{J1,J2,…,Jn}。每个作业必须先由机器1处理,然后由机器2处理。所有任务必须先由机器1处理完成后,才能由机器2处理,并且在机器2的处理顺序必须与机器1的处理顺序一致,处理顺序一旦确定不能改变。设作业Ji需要机器1的处理时间为Ai,需要机器2的处理时间为Bi......
  • IceRPC之调度管道->快乐的RPC
    作者引言很高兴啊,我们来到了IceRPC之调度管道->快乐的RPC,基础引导,有点小压力,打好基础,才能让自已不在迷茫,快乐的畅游世界。调度管道Dispatchpipeline了解如何接受请求并返回响应。定义接受/完成请求,并返回响应的过程称为调度。调度通常由服务器连接创建:服务器连接,......