面试题：容器化 - Kubernetes集群性能优化中的资源调度策略

配置Pod的资源请求和限制

资源请求（Requests）：
- 定义：Pod向Kubernetes声明其运行所需的最小资源量，如CPU和内存。例如，对于一个简单的Web应用Pod，可以这样定义其CPU和内存请求：
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: web - app - pod
spec:
  containers:
  - name: web - app - container
    image: my - web - app - image
    resources:
      requests:
        cpu: "200m" # 200 millicpu，即0.2个CPU核心
        memory: "512Mi" # 512 mebibytes内存
```
- 作用：帮助Kubernetes调度器更合理地分配Pod到有足够资源的节点上，避免将过多资源需求的Pod调度到资源不足的节点，从而减少节点资源紧张时Pod的频繁重启或无法调度的情况。
资源限制（Limits）：
- 定义：设置Pod能够使用的最大资源量。例如，在上述Web应用Pod基础上添加资源限制：
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: web - app - pod
spec:
  containers:
  - name: web - app - container
    image: my - web - app - image
    resources:
      requests:
        cpu: "200m"
        memory: "512Mi"
      limits:
        cpu: "500m"
        memory: "1Gi" # 1 gibibyte内存
```
- 作用：防止某个Pod无节制地占用节点资源，避免因单个Pod的资源使用异常而导致节点上其他Pod无法正常运行，保障整个集群的稳定性。

利用节点亲和性、污点和容忍度分配工作负载

节点亲和性（Node Affinity）：
- 软亲和性（PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution）：
  - 定义：希望Pod优先调度到满足某些条件的节点上，但不是强制要求。例如，希望某个数据分析Pod优先调度到具有高性能GPU的节点上：
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: data - analysis - pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      - weight: 100
        preference:
          matchExpressions:
          - key: gpu - type
            operator: In
            values:
            - high - performance - gpu
  containers:
  - name: data - analysis - container
    image: my - data - analysis - image
```
  - 作用：在满足集群整体资源调度的基础上，尽量将特定类型的Pod调度到合适的节点，提高Pod的运行效率，同时也能更合理地利用节点资源，避免资源浪费。
- 硬亲和性（RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution）：
  - 定义：Pod必须调度到满足某些条件的节点上。例如，一个数据库Pod必须调度到具有大容量存储的节点：
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: database - pod
spec:
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
          - key: storage - capacity
            operator: Gt
            values:
            - "10Ti"
  containers:
  - name: database - container
    image: my - database - image
```
  - 作用：确保关键Pod能够运行在满足其特定资源需求的节点上，保证业务的正常运行。但如果符合条件的节点资源紧张，可能会导致Pod长时间无法调度。
污点（Taints）和容忍度（Tolerations）：
- 污点（Taints）：
  - 定义：给节点设置污点，标记该节点不适合运行某些Pod。例如，给一个即将进行维护的节点设置污点：
```
kubectl taint nodes node - name maintenance = true:NoSchedule
```
  上述命令给node - name节点设置了一个名为maintenance=true的污点，并且效果为NoSchedule，表示新的Pod不会被调度到该节点。
  - 作用：可以将节点标记为特殊用途或暂时不可用，避免在节点资源紧张或需要维护时，仍有新的Pod被调度上去，影响集群性能或导致业务故障。
- 容忍度（Tolerations）：
  - 定义：Pod通过设置容忍度来声明可以运行在具有特定污点的节点上。例如，一个用于节点维护的Pod可以设置容忍度：
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: maintenance - pod
spec:
  tolerations:
  - key: "maintenance"
    operator: "Equal"
    value: "true"
    effect: "NoSchedule"
  containers:
  - name: maintenance - container
    image: my - maintenance - image
```
  - 作用：使得特定的Pod能够运行在带有污点的节点上，在保证节点特殊标记的同时，又能灵活地将需要的Pod调度到该节点，平衡集群资源的使用。

这些策略对集群整体性能的影响

资源请求和限制：
- 积极影响：通过明确Pod的资源需求和限制，避免了资源的过度分配和竞争，提高了资源利用率，保障了各个Pod的稳定运行，进而提升了整个集群的性能和可靠性。
- 潜在影响：如果设置不合理，例如请求资源过高导致可调度Pod数量减少，或限制资源过低影响Pod的正常功能，可能会降低集群的整体处理能力。
节点亲和性：
- 积极影响：软亲和性有助于优化资源利用，将合适的Pod调度到合适的节点，提高Pod运行效率；硬亲和性确保关键业务Pod运行在满足特定资源条件的节点，保证业务稳定。这都有助于提升集群整体性能。
- 潜在影响：不合理的亲和性规则可能导致部分节点资源闲置，而其他节点资源紧张，影响集群资源的均衡利用，进而影响整体性能。
污点和容忍度：
- 积极影响：可以灵活控制节点的调度可用性，在节点维护或有特殊用途时，保证集群的整体稳定性和性能不受影响，同时又能让特定Pod运行在特殊节点上，提高资源的利用效率。
- 潜在影响：如果污点和容忍度设置不当，可能会导致一些不必要的Pod运行在有问题或特殊用途的节点上，从而影响节点和集群的性能。

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面试题：容器化 - Kubernetes集群性能优化中的资源调度策略

知识考点

面试题答案

配置Pod的资源请求和限制

利用节点亲和性、污点和容忍度分配工作负载

这些策略对集群整体性能的影响