面试题：容器化Kubernetes多租户Namespace下资源配额与调度优化策略

Question

在Kubernetes容器化的多租户场景中，每个Namespace都有不同的资源需求和优先级。如何合理设置Namespace的资源配额，以避免某个租户过度占用资源影响其他租户？同时，在调度层面，怎样设计调度策略，使得资源能够在Namespace之间高效分配，例如根据Namespace的优先级和资源使用情况进行动态调度？请详细阐述实现思路和涉及到的关键技术点。

Answer 1

合理设置Namespace的资源配额

1. 实现思路：
   • 利用Kubernetes的ResourceQuota对象，它可以对一个Namespace内的资源进行限制。例如，可以限制Pod数量、CPU、内存等资源的总量。
   • 针对不同租户的Namespace，根据其业务需求和资源要求，设置不同的ResourceQuota。对于资源需求较高且优先级高的租户，可以分配较多的资源配额；对于资源需求较低的租户，设置相对较少的配额。
2. 关键技术点：
   • ResourceQuota的配置：需要熟悉ResourceQuota的API和配置字段。例如，limits.cpu、limits.memory等字段用于限制CPU和内存的总量，pods字段用于限制Pod的数量。示例配置如下：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: tenant - a - quota
  namespace: tenant - a
spec:
  hard:
    pods: "10"
    requests.cpu: "2"
    requests.memory: "4Gi"
    limits.cpu: "4"
    limits.memory: "8Gi"

• 资源类型的理解：要清楚理解不同资源类型的含义和关系。例如，requests表示Pod申请的资源量，limits表示Pod可使用的最大资源量。设置合理的requests和limits对于资源管理至关重要。

设计调度策略以实现资源高效分配

1. 实现思路：
   • 基于优先级调度：为每个Namespace设置优先级。可以通过自定义标签（如priority: high、priority: medium、priority: low）来标识Namespace的优先级。
   • 动态资源分配：利用Kubernetes的调度器扩展机制，如自定义调度器或使用基于优先级的调度算法。根据Namespace的优先级和当前资源使用情况进行动态调度。例如，当有新的Pod需要调度时，调度器优先考虑高优先级Namespace的Pod，并且在资源分配时，优先满足高优先级Namespace的资源请求。
2. 关键技术点：
   • 自定义调度器开发：如果使用自定义调度器，需要熟悉Kubernetes的调度器框架（如kube - scheduler的扩展点）。可以使用Go语言编写自定义调度器，实现自定义的调度逻辑。例如，在调度算法中，首先筛选出高优先级Namespace的Pod进行调度，然后根据节点的资源情况进行分配。
   • 基于优先级的调度算法：设计合理的基于优先级的调度算法。可以考虑综合Namespace的优先级、Pod的资源请求、节点的资源剩余量等因素。例如，计算每个节点对于不同优先级Namespace Pod的“适合度”，优先将Pod调度到适合度最高的节点上。这可能涉及到一些计算逻辑，如计算节点剩余资源与Pod请求资源的比例等。
   • 使用污点（Taints）和容忍（Tolerations）：可以通过为节点设置污点，并且让不同优先级Namespace的Pod具有相应的容忍度，来实现对特定节点的资源隔离和优先调度。例如，对于高优先级Namespace的Pod，可以设置节点污点，只有高优先级Pod的容忍度与之匹配，从而确保高优先级Pod优先使用这些节点资源。