自定义资源优先级调度 -

阿里云容器计算服务ACS支持在Pod标签中声明使用计算类型（Compute Class）和算力质量（Compute QoS）。由于不同类型实例的库存是在动态变化的，可能会因为资源库存等因素导致某种类型的实例无法创建。通过自定义资源优先级调度，您可以为Pod同时指定多种计算类型或算力质量，调度器将按先后顺序依次尝试创建对应类型的Pod实例，并通过Pod deletion cost机制控制应用的逆序缩容。本文介绍如何在ACS集群中使用自定义资源优先级调度。

前提条件

已安装调度器组件kube-scheduler，且版本满足以下要求。
ACS集群版本
调度器组件版本
1.30
v1.30.3-aliyun-1.1.1及以上（即当前所有版本）
1.28
v1.28.9-aliyun-1.1.0及以上
1.26
v1.26.3-aliyun-1.1.0及以上
已安装acs-virtual-node组件，版本为v2.12.0-acs.4或以上。

注意事项

自定义资源优先级调度目前仅支持通用型和性能型计算类型。具体信息，请参见计算类型定义。

ACS自定义资源优先级调度基于Kubernetes社区提供的Pod deletion cost功能控制Pod实例缩容顺序。Pod deletion cost代表了删除开销，通常值越小表示会被优先缩容，事实上缩容算法会考虑多种因素，这取决于应用控制器的具体实现。若Pod在创建时已经填写了controller.kubernetes.io/pod-deletion-cost注解，值会被自定义资源优先级调度策略覆盖。关于Pod deletion cost的更多信息，请参见Pod deletion cost。

使用方式

ACS集群以虚拟节点的形式提供资源。Pod的资源属性主要包括可用区、计算类型和算力质量。为此，ACS定义了ResourcePolicy调度策略，支持在配置中通过spec.selector标记一类Pod，并同时配置多种资源属性。调度器将在资源库存不足时，按照配置顺序创建其他类型的实例。ResourcePolicy调度策略使用方式如下。

创建ResourcePolicy调度策略。

apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: ResourcePolicy
metadata:
  name: rp-demo
  namespace: default
spec:
  selector: # 在selector中标记Pod，表示带有app=stress标签的Pod将遵循此调度策略
    app: stress
  units: # 在units中定义调度顺序
  - resource: acs # 优先申请best-effort类型的资源
    podLabels:
      alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
      alibabacloud.com/compute-qos: best-effort
  - resource: acs # 前者库存不足时，申请default类型的资源
    podLabels:
        alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
        alibabacloud.com/compute-qos: default

创建一个任意类型的工作负载（例如Job），并在labels中关联ResourcePolicy。

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: demo-job
  namespace: default
spec:
  parallelism: 3
  template:
    metadata:
      labels:
        app: stress # 关联ResourcePolicy中spec.selector定义的配置
    spec:
      containers:
      - name: demo-job
        image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/acs/stress:v1.0.4
        args:
          - 'infinity'
        command:
          - sleep
        resources:
          requests:
            cpu: "1"
            memory: "1Gi"
          limits:
            cpu: "1"
            memory: "1Gi"
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 4

高级配置参数

以下ResourcePolicy的详细YAML示例展示了自定义资源优先级调度的高级配置参数格式。

apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: ResourcePolicy
metadata:
  name: rp-demo
  namespace: default
spec:
  # 以下为应用配置，用于标记一部分pod，符合该条件的Pod将遵循此调度策略
  selector:
    app: stress
  # 以上为应用配置

  # 以下为资源配置，用于描述调度顺序
  units:
  - resource: acs # resource类型必须指定为acs
    podLabels: # 优先申请"general-purpose"+"best-effort"类型的资源
      alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
      alibabacloud.com/compute-qos: best-effort
    nodeSelector: # 支持通过nodeSelector指定虚拟节点的可用区
      topology.kubernetes.io/zone: cn-hangzhou-i
  - resource: acs # 前者库存不足时，再申请"general-purpose"+"default"类型的资源
    podLabels:
      alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
      alibabacloud.com/compute-qos: default
  # 以上为资源配置
 # 其他字段适用于非ACS集群，ResourcePolicy创建后会有默认值，无需关注

应用配置

应用配置由一组标签组成，只有带有该标签的Pod会遵循此策略，您可以根据应用类型配置不同的资源顺序。

配置项	类型	说明	示例
selector	map[string]string	同时带有这些标签的Pod将按本ResourcePolicy规则调度。	`selector: app: stress stage: pre-publish`

资源配置

资源配置由一个列表组成，列表中的每个单元描述了详细的资源属性，对于符合应用配置条件的Pod，调度器将按每个单元的属性依次尝试创建，当库存不足时自动尝试下一个单元。当所有单元的库存都不足时，Pod会处于Pending状态，调度器会持续按顺序重试，直至创建成功。下表中描述了每个单元中配置字段的详细含义。

配置项	类型	说明	取值	示例
resource	string	资源类型，必填。仅支持acs。	acs	`resource: acs`
nodeSelector	map[string]string	通过label标记筛选虚拟节点，例如可用区范围。	支持的标签范围详见节点亲和性调度。	`nodeSelector: topology.kubernetes.io/zone: cn-hangzhou-i`
podLabels[alibabacloud.com/compute-class]	string	描述Pod申请的计算类型（Compute Class）。	general-purpose（默认值） performance	`general-purpose`
podLabels[alibabacloud.com/compute-qos]	string	描述Pod申请的算力质量（Compute QoS）。	default（默认值） best-effort	`default`

操作示例

本示例演示通过ResourcePolicy为应用依次申请default和best-effort算力质量的资源。

使用以下内容创建resource-policy.yaml。声明了对于app=stress标签的Pod，申请计算类型为performance、算力质量为default的资源。

apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: ResourcePolicy
metadata:
  name: stress-demo
  namespace: default
spec:
  selector:
    app: stress
  units:
  - resource: acs
    podLabels:
      alibabacloud.com/compute-class: performance
      alibabacloud.com/compute-qos: default

执行以下命令，将ResourcePolicy部署到集群。
```
kubectl apply -f resource-policy.yaml
```

使用以下内容创建stress-dep.yaml。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: stress
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: stress
  template:
    metadata:
      labels: # 与ResourcePolicy中的配置保持一致
        app: stress
    spec:
      containers:
      - name: stress
        image: registry-cn-hangzhou.ack.aliyuncs.com/acs/stress:v1.0.4
        command:
        - "sleep"
        - "infinity"
        resources:
          limits:
            cpu: '1'
            memory: 1Gi
          requests:
            cpu: '1'
            memory: 1Gi

执行以下命令，将stress应用部署到集群。
```
kubectl apply -f stress-dep.yaml
```

执行以下命令，查看Pod状态。

kubectl get pod -L alibabacloud.com/compute-class,alibabacloud.com/compute-qos

预期输出：

# 输出结果受资源库存等因素影响，请以实际为准
NAME               READY   STATUS    RESTARTS   AGE   COMPUTE-CLASS   COMPUTE-QOS
stress-xxxxxxxx1   1/1     Running   0          53s   performance     default

使用以下内容，更新上述resource-policy.yaml文件。增加了资源属性描述，要求按以下顺序申请资源：

先申请计算类型为general-purpose、算力质量为best-effort的资源。
上述资源库存不足时，再申请计算类型为performance、算力质量为default的资源。

apiVersion: scheduling.alibabacloud.com/v1alpha1
kind: ResourcePolicy
metadata:
  name: stress-demo
  namespace: default
spec:
  selector:
    app: stress
  units:
  - resource: acs
    podLabels:
      alibabacloud.com/compute-class: general-purpose
      alibabacloud.com/compute-qos: best-effort
  - resource: acs
    podLabels:
      alibabacloud.com/compute-class: performance
      alibabacloud.com/compute-qos: default

执行以下命令，更新集群内的ResourcePolicy策略。更新后的策略将对后续新创建的Pod生效。
```
kubectl apply -f resource-policy.yaml
```
执行以下命令，将步骤3创建的stress应用，扩容为2个副本。
```
kubectl scale deployment stress --replicas=2
```

执行以下命令，查看Pod状态。

kubectl get pod -L alibabacloud.com/compute-class,alibabacloud.com/compute-qos

预期输出：

# 输出结果受资源库存等因素影响，请以实际为准
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE     COMPUTE-CLASS     COMPUTE-QOS
stress-xxxxxxxx1         1/1     Running   0          2m14s   performance       default
stress-xxxxxxxx2         1/1     Running   0          33s     general-purpose   best-effort

可以看到新扩容的副本，计算类型和算力质量分别为general-purpose和best-effort。

ACS集群版本	调度器组件版本
1.30	v1.30.3-aliyun-1.1.1及以上（即当前所有版本）
1.28	v1.28.9-aliyun-1.1.0及以上
1.26	v1.26.3-aliyun-1.1.0及以上