摘要：在这种情况下，以防干扰其他集群租户，调度器可能会考虑将作为驱逐的候选对象。其结果是负载均衡和调度之间交互作用。
每当谈及Kubernetes，我们经常听到诸如资源管理、调度和负载均衡等术语。虽然Kubernetes提供了许多功能，但更关键的还是要了解这些概念，只有这样才能更好地理解如何放置、管理并恢复工作负载。在这篇文章中，我提供了每个功能的概述，并解释了它们是如何在Kubernetes中实现的，以及它们如何相互作用，以提供高效的容器工作负载管理。
资源管理资源管理是对基础设施资源的有效配置。在Kubernetes中，资源可以通过容器或pod来请求、分配或消耗。拥有一个通用的资源管理模型是非常必要的，因为在Kubernetes中，包括调度器、负载均衡器、工作池管理器甚至应用程序本身的许多组件，都需要有资源意识。如果资源利用不足，这就意味着浪费，意味着成本效益低下。如果资源被过度订购，可能会导致应用程序故障、停机或错误的SLA等。
资源以它所描述的资源类型的单位来表示。例如，内存的字节数或计算容量的毫秒级。Kubernetes为定义资源及其各种属性提供了明确的规范。
虽然，当今使用的主要资源类型是CPU和内存，但资源模型是可扩展的，允许多种系统以及由用户自定义的资源类型。其他类型包括网络带宽、网络操作和存储空间。
资源规格在不同的环境下具有不同的含义。在Kubernetes中指定资源的三种主要方式如下：
ResourceRequest指的是为容器或Pod请求的一组资源。例如，对于每个Pod实例，一个Pod可以请求1.5个CPU和600MB内存。ResourceRequest可以视为描述应用服务对资源的“需求”。
ResourceLimit是指容器或pod可以消耗的组合资源的上限。例如，如果一个pod在运行时使用了超过2.5个CPU或1.2GB的内存，我们可能会认为它由于内存泄漏或其他问题而变得“流氓”了。在这种情况下，以防干扰其他集群租户，调度器可能会考虑将pod作为驱逐的候选对象。
ResourceCapacity规范描述了集群节点上可用的资源量。例如，一个物理集群主机可能具有48个内核和64GB或RAM。集群可以由具有不同资源容量的节点组成。容量规范可以被视为描述资源“供应”。
调度在Kubernetes中，调度是将pod （由调度器管理的基本实体）与可用资源相匹配的过程。调度器考虑资源需求、资源可用性以及其他用户提供的约束和策略指令，如服务质量、亲和性/反亲和性需求、数据局部性等等。本质上，调度器的作用是将资源“供应”匹配到工作负载“需求”，如下所示:
一些调度约束（简称FitPredicates）是强制性的。例如，如果pod需要具有四个CPU内核和2GB内存的集群节点，则该pod将保持在一个暂挂状态，直到找到满足此要求的集群主机为止。
在其他情况下，可能有多个主机满足强制性标准。在这种情况下，PriorityFunctions被视为反映调度首选项。基本上，调度器采用满足强制性FitPredicates的主机列表，根据用户可配置的优先级功能的结果对每个主机打分，并找到满足最大调度优先级数量的最佳优化配置方案。
在Kubernetes中，工作负载可以由数量不定的pod组成，每个pod都具有特定的资源需求。此外，工作负载和集群都是动态的，并具有伸缩性和自动扩展功能，因此，由于需要调度程序不断地重新评估位置决策，pod的数量可能会发生变化。另外，由于Kubernetes的功能类似于cron作业，调度器需要考虑的不仅是当前的供应、需求和集群状态，还需要考虑未来工作负载的预留容量。
把调度挑战想象成俄罗斯方块游戏，理解起来就不会那么难了。我们的目标是尽可能紧密地打包所有部分（有效利用资源）。但是，它们是多维的（需要特定的内存、CPU、标签选择器等等），而不是二维的游戏片段（pod）。无法匹配游戏的部分类似于无法运行的应用程序。游戏板不是静态的，它随着主机进出服务和服务规模的变化而变化。这就是Kubernetes调度的挑战。
负载均衡负载均衡最终涉及将应用负载均匀地扩展到可变数量的集群节点上，以便有效利用资源。应用程序服务需是可伸缩的，即使关闭单个节点或组件出现故障仍可访问。负载均衡与调度相比是另一个不同的挑战，但这两个概念具有关联性。
Kubernetes依靠pod的概念来实现水平伸缩。提示：pod是与在同一主机上运行的应用程序功能相关的容器集合。要实现可伸缩，共享一个公共标签的多个pod将跨多个集群主机运行。复制控制器负责确保应用程序中目标数量的pod正在运行，并根据需要创建或销毁pod，以满足此目标。每个pod都将在集群上拥有自己的虚拟IP地址，并可以随时间而变，这就是服务的切入点。
Kubernetes的服务抽象出一组pod，提供了一个网络端点。因为服务IP地址（如pod）具有仅在群集内可路由的IP，所以服务通常与入口资源耦合，提供了将外部IP地址和端口代理到服务端点的方法。这就使应用程序可用于外部世界。尽管在Kubernetes（包括使用云提供商提供的负载均衡器）中实现负载均衡有多种方式，但最通常使用的方式是上文介绍的涉及入站和服务的方式。
总结这一切与调度有什么关系？如上所述，通过pod的自动可伸缩功能，通过观察到的CPU使用率动态，Kubernetes可以据此调整由复制控制器管理的pod数量。控制器定期查询资源指标API以获取每个pod的利用率，将其与创建自动伸缩控制器时指定的目标CPU利用率进行比较，并根据结果指示复制控制器来调整pod副本的目标数量。
其结果是负载均衡和调度之间交互作用。当外部客户端创建负载时，通过入口访问应用程序服务，pod所使用的CPU将会增加或下降。超出某些阈值，自动伸缩控制器将与复制控制器和调度程序进行交互，根据负载调整pod数量。该服务将会提供修改后的pod数及其位置，因此，pod数可能已经改变的事实对内网客户和外部客户来说是透明的。
平衡资源需求与应用需求的微妙之处就在于自动伸缩控制器、复制控制器和Kubernetes调度程序在资源需求、供应、约束和优先级方面的持续性的互相协调。所有这些都是在客户端应用程序意识不到的情况下进行的。Kubernetes之所以成为容器化的工作负载领域广受欢迎的编排解决方案。就在于它能够高效、透明和可靠地执行这些操作，以便应用程序正常运行。
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