Kubernetes(简称K8s)作为现代云原生应用的基石,其作业管理是确保应用高效运行的关键。以下是一些最佳实践和设置,可以帮助你轻松提升K8s集群的效率。

1. 资源请求和限制

资源请求是Pod所需资源量的下限,而资源限制是Pod可以使用的最大资源量。合理设置这两个参数可以避免资源浪费,同时确保Pod有足够的资源执行任务。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: example-pod
spec:
  containers:
  - name: example-container
    image: example-image
    resources:
      requests:
        memory: "64Mi"
        cpu: "250m"
      limits:
        memory: "128Mi"
        cpu: "500m"

2. 自定义调度策略

Kubernetes默认的调度策略可能不是针对时效性优化的。通过配置PriorityClass和自定义调度器,可以根据任务的优先级、预计执行时间等因素进行调度,确保关键任务优先执行。

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000

3. 节点亲和性和反亲和性

通过配置节点亲和性和反亲和性,可以将特定的Pod调度到具有特定标签的节点上,避免高负载节点调度多个资源密集型任务,从而提升整体执行效率。

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: "role"
          operator: In
          values:
          - compute

4. 横向扩展与自动伸缩

结合Horizontal Pod Autoscaler(HPA)和Cluster Autoscaler,可以根据负载自动调整Pod副本数或动态扩展集群节点,确保资源充足时尽量多并行任务,负载高时也能避免资源竞争。

apiVersion: autoscaling/v2beta2
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

5. GPU 调度和资源管理

对于需要GPU的应用,可以使用NVIDIA Device Plugin for Kubernetes等插件确保GPU资源的高效分配。

apiVersion: kubeflow.org/v1beta1
kind: NginxInference
metadata:
  name: example-nginx-inference
spec:
  replicas: 1
  image: nginx
  gpus: 1

6. 监控和日志

合理配置监控和日志记录,可以帮助你及时发现问题并优化集群性能。

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: PrometheusRule
metadata:
  name: example-prometheus-rule
spec:
  groups:
  - name: example-group
    rules:
    - record: "example-metric"
      expr: "cpu_usage{job="example-job"} > 90"

通过以上这些最佳设置,你可以轻松提升K8s集群的效率,确保应用稳定、高效地运行。