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在Kubernetes集群中，調度（Scheduling）指調度器組件（kube-scheduler）根據集群整體資源規劃，將待運行的Pod分配到最合適的節點上，以實現應用高可用、提高集群資源利用率等目的。ACK針對不同工作負載提供了更靈活、更豐富的調度策略，包括任務調度、拓撲感知調度、QoS感知調度、重調度等。

閱讀前提示

本文面向集群運維人員（包括集群資源管理員）、應用開發人員提供集群調度方案。您可以根據您的業務場景、業務角色選擇合適的調度策略。
- 集群運維人員：關心集群成本，確保集群資源能夠被最大化地利用，避免資源浪費。同時關心集群的高可用，希望平衡好節點間的負載均衡，通過合理的調度避免單點故障。
- 應用開發人員：希望通過簡便的辦法部署和管理應用，且應用能夠根據其性能要求獲取所需的CPU、GPU、內存等資源。
為了幫助您更好地使用ACK提供的調度策略，建議您在使用功能前參見Kubernetes官方文檔了解調度器（Scheduler）、節點標簽（Label）、驅逐（Evict）、拓撲分布約束（Topology Spread Constraints）等調度相關的基本概念。
此外，ACK Scheduler的默認調度策略與社區Kubernetes調度器保持一致，包括Filter（過濾）和Score（評分）兩個環節。

Kubernetes原生調度策略

Kubernetes原生的調度策略可以分為節點調度策略和Pod間（Inter-Pod）調度策略。

節點調度策略：聚焦于節點的特性和資源情況，讓Pod能夠被調度到符合其需求的節點上。
Pod間調度策略：聚焦于如何控制Pod之間的分布和定位，以優化Pod的總體布局，保障應用的高可用性。

策略	策略說明	適用場景
nodeSelector	一種較為簡單的定向調度機制，使用標簽（Label）的鍵值對對節點進行打標，然后在Pod配置中使用節點選擇器（NodeSelector）的方式，將Pod調度至帶有相應Label的節點上。例如，您可以使用NodeSelector調度應用至指定節點或調度應用至指定節點池。	基礎的節點選擇功能，但無法支持更復雜的調度功能，例如軟性調度規則等。
nodeAffinity	相較于NodeSelector更靈活、更精細的Pod的調度策略。例如，節點親和性（Node Affinity）支持配置硬性調度規則（`requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution`），確保Pod必須調度到指定節點上，以及軟性的調度規則（`preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution`），使Pod盡可能調度到滿足偏好條件的節點上。	基礎的節點選擇功能。親和性可以根據節點的某些特性（例如地區、機型、硬件配置等）指定Pod應該運行在哪些節點上；反親和性可以指定Pod不應該運行在某些特定節點上，以實現跨節點分散部署，提升應用的可用性。
污點和容忍	污點（Taint）主要由鍵（key）、值（value）和效果（effect）組成，常見的效果包括`NoSchedule`、`PreferNoSchedule`和`NoExecute`。當節點打上污點后，只有在YAML配置中聲明了與節點污點匹配的容忍（Tolerations）的Pod才允許調度到此節點上。	為某些應用保留專用的節點資源，例如為AI/ML工作負載的Pod預留GPU節點資源。 ACK還支持為節點池添加污點或標簽，使得某些應用可以調度到指定節點池。具體操作，請參見創建節點池、編輯節點池。基于污點和容忍的Pod驅逐，例如為不健康的節點添加`NoExecute`的污點，將其上沒有匹配容忍的Pod驅逐，并防止新的Pod調度。
podAffinity和podAntiAffinity	通過Pod標簽來指定Pod應該調度或不被調度到某些節點上。例如，與節點親和性類似，`podAffinity`字段支持配置硬性調度規則（`requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution`）和軟性調度規則（`preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution`）。	讓需要協同的Pod調度到相同或臨近的節點，從而減少網絡延遲、提高通信效率，例如將前端服務和的后端服務部署在同一節點上。將關鍵應用分散在不同節點或故障域上，例如將數據庫的不同副本部署在不同節點上。

ACK提供的調度策略

如果Kubernetes原生調度策略無法滿足您更為復雜的業務訴求，例如指定不同實例資源的順序擴容及逆序縮容、基于節點實際資源使用情況的負載感知調度，在離線混部架構下的QoS保障、Pod的重調度及重調度后的負載均衡等，您可以參照下文選擇ACK提供的調度策略。

配置調度資源優先級

適用角色：集群運維人員
說明：如果您的ACK集群中存在不同種類的實例資源，例如ECS和ECI，且不同資源有不同的付費類型，例如包年包月、按量付費和搶占實例等，推薦您配置調度資源優先級，指定應用實例Pod被調度到不同類型節點資源的順序，并實現逆序縮容。

策略

策略說明

典型場景

參考文檔

自定義彈性資源優先級調度

支持在應用發布或擴容過程中自定義ResourcePolicy，設置應用Pod被調度到不同類型節點資源的順序，例如先調度到包年包月ECS，再調度到按量計費ECS，最后調度到ECI。

應用縮容時，集群也會優先刪除ECI上的Pod，釋放ECI的節點資源，然后刪除按量計費ECS上的Pod，最后再刪除包年包月ECS上的Pod。

指定優先使用或避免使用的節點，平衡集群中節點的資源利用率。
應用對節點性能要求高時，優先讓應用Pod調度到較高性能的節點上。
應用對節點性能要求不高時，優先讓應用Pod調度到搶占式實例或有剩余計算資源的節點，降低資源使用成本。

自定義彈性資源優先級調度

任務調度

適用角色：集群運維人員
說明：Kubernetes調度器能夠根據預設的規則決定將Pod放置在哪個節點上運行，但并不適用于批處理任務下Pod的協同調度。在此基礎上，ACK為批量計算的任務支持了Gang Scheduling、Capacity Scheduling能力。

策略	策略說明	典型場景	參考文檔
Gang Scheduling	可在并發系統中將All-or-Nothing作業中多個相關聯的進程調度到不同處理器上同時運行，即相關Pod要么全部被調度，要么都不被調度，防止因部分進程的異常而導致整個關聯進程組阻塞的問題。	批處理作業：作業中有多個相互依賴的任務組，需要同時處理。分布式計算：例如機器學習訓練任務或其他需要嚴格協調運行的分布式應用。高性能計算：作業可能需要整套的資源同時可用才能開始執行。	使用Gang scheduling
Capacity Scheduling	允許集群為特定的命名空間或用戶組預留一定的資源容量，并在集群資源緊張時，通過資源共享的方式來提升整體資源的利用率。	多租戶場景下，不同租戶使用資源的周期和方式不同，造成集群的整體資源利用率較低，期望在固定資源分配的基礎上允許資源的借用和回收。	使用Capacity Scheduling

親和性調度

適用角色：集群運維人員
說明：您可以基于Kubernetes原生調度策略將工作負載調度至指定的實例資源上，例如FPGA節點、Arm節點等。在此基礎上，ACK集群還進一步豐富了調度能力，讓Pod可以在多個不同的拓撲域上重試，直至找到一個能夠滿足整個作業的拓撲域。

策略	策略說明	典型場景	參考文檔
拓撲感知調度	調度器為作業添加Gang調度標識，限制Pod必須同時獲得所需的資源，并結合拓撲感知調度能力實現Pod，直到找到一個能夠滿足整個作業拓撲域的功能。您還可以使用節點池的部署集能力，將Pod調度到屬于同一低延時部署集的ECS實例中，進一步提高作業性能。	機器學習或大數據分析類作業中，Pod與Pod間通常有較大的網絡通信需求。期望能讓作業在多個拓撲域上重試，直至找到能夠提供足夠資源的拓撲域，減少作業的執行時間。	拓撲感知調度節點池部署集最佳實踐
調度工作負載至FPGA節點	通過`nodeSelector`將工作負載調度到具有FPGA設備的節點上。	異構計算場景下，為了有效利用FPGA設備，期望將工作負載調度到具有FPGA設備的節點上。	創建FPGA集群調度負載至FPGA節點
調度工作負載至Arm節點	ACK集群默認會將所有工作負載調度到x86架構的Worker節點。您可以通過`nodeSelector`或`nodeAffinity`將工作負載調度到Arm節點上。	集群中既有Arm節點，又有非Arm節點（例如x86節點），期望只兼容Arm架構的工作負載能夠調度到Arm節點，多架構鏡像優先調度到Arm節點。	配置Arm節點池調度至Arm節點

負載感知調度

適用角色：集群運維人員、應用開發人員
說明：Kubernetes原生調度策略下，調度器主要基于資源的分配情況進行調度，即通過檢查Pod的資源Requests與節點上尚未被分配的資源來確定是否應該在此節點上運行該Pod。但節點的利用率會隨著時間、集群環境、工作負載的流量或請求等動態變化，Kubernetes調度器并不能感知節點實際的資源負載情況。

策略	策略說明	典型場景	參考文檔
負載感知調度	通過參考節點負載的歷史統計并對新調度Pod進行預估，ACK調度器可以感知節點真實使用的資源量，將Pod優先調度到負載較低的節點，實現節點負載均衡的目標，避免出現因單個節點負載過高而導致的應用程序或節點故障。	對請求壓力或訪問延遲等指標有明確的要求、對資源質量較為敏感的延時敏感型應用。	使用負載感知調度

說明

推薦您搭配使用負載熱點打散重調度功能使用，防止Pod調度完成后集群再次出現負載極不均衡的情況。

QoS感知調度

適用角色：集群運維人員、應用開發人員
說明：您可以為Pod配置特定的QoS（Quality of Service）類，包括Guaranteed、Burstable、BestEffort。在節點資源不足時，kubelet可以根據Pod的QoS類決定驅逐的順序。針對不同QoS類的應用，ACK提供差異化的SLO（Service Level Objectives）功能，以提升延遲敏感型應用的性能表現和服務質量，同時盡可能保證低優任務的資源使用。

策略	策略說明	典型場景	參考文檔
CPU Burst	受CPU Limit機制的約束，操作系統會按照一定的時間周期約束資源使用，導致容器可能遭遇資源分配的限流，即CPU Throttled。CPU Burst功能可以讓容器在空閑時積累一些CPU時間片，用于滿足突發時的資源需求，以提升容器性能、降低延遲指標，進而提升應用的服務質量。	容器應用在啟動加載階段CPU資源消耗較高，但在加載完成后的日常狀態下其CPU用量相對正常的場景。 CPU資源需求可能會突然增長，需要快速應對突增的業務流量，例如電商、在線游戲等Web服務和應用。	CPU Burst性能優化策略
CPU拓撲感知調度	針對性能敏感型應用，將Pod固定在節點上的CPU核心運行，緩解因CPU上下文切換、跨NUMA訪存導致的應用性能下降問題。	應用尚未完成對云原生場景的適配，例如在設置線程數量時未考慮容器規格（而是整機物理核數量），導致應用出現性能下降問題。應用運行在神龍裸金屬（Intel、AMD）等多核機器上，且出現大量因跨NUMA訪存帶來的應用性能下降問題。應用對CPU上下文切換十分敏感，無法承受因此帶來的性能抖動。	CPU拓撲感知調度
GPU拓撲感知調度	集群中同時部署了多張GPU卡時，多個GPU密集型工作負載的Pod同時運行時，Pod之間可能會爭搶節點的GPU資源，導致Pod在不同的GPU之間（甚至是NUMA Node之間）頻繁地切換，影響程序性能。GPU拓撲感知調度能夠將工作負載適當地分配到不同GPU卡上，減少跨越NUMA節點的內存訪問，提升應用性能和響應速度。	需要在大規模分布式計算中實現高效的數據傳輸和處理，例如高性能計算。機器學習和深度學習，需要大量GPU資源進行學習和訓練，并合理將訓練任務分配到各個 GPU。圖形渲染和游戲開發，需要合理地分配渲染任務至不同的GPU。	GPU拓撲感知調度概述啟用NUMA拓撲感知調度
動態資源超賣	將集群中已分配但未使用的資源量化并提供給低優先級任務使用，以實現對集群資源的超賣。需要結合以下單機QoS策略使用，以避免應用間的性能干擾。彈性資源限制：在整機資源用量安全水位下，控制低優先級Pod可使用的CPU資源量，保障節點內容器穩定運行。容器CPU QoS：基于容器的QoS等級，優先保障高優先級應用的CPU性能。容器內存QoS：基于容器的QoS等級，優先保障高優先級應用Pod的內存性能，延遲其觸發整機內存回收的時間。容器L3 Cache及內存帶寬隔離：基于容器的QoS等級，優先保障高優先級應用L3 cache和MBA內存帶寬等資源的使用。	需要通過混部的方式提升集群資源利用率。典型的在離線混部的場景包括機器學習訓練和推理、大數據批處理作業和數據分析、在線服務和離線備份服務等。	動態資源超賣彈性資源限制容器CPU QoS 容器內存QoS 容器L3 Cache及內存帶寬隔離在離線混部概述
動態修改Pod資源參數	在Kubernetes 1.27及更早版本中，如需在Pod運行中臨時修改容器參數，只能更新PodSpec后重新提交，這種方式會觸發Pod刪除重建。ACK支持在不重啟Pod的情況下，修改CPU、內存、磁盤IO等單機隔離參數。	僅適用于Pod資源（CPU、內存資源）的臨時性調整。	動態修改Pod資源參數

重調度

適用角色：集群運維人員、應用開發人員
說明：Kubernetes調度器會根據當前的集群狀態決定如何將一個Pod調度到合適的節點上。但集群的狀態會不斷變化，出于某些原因，您可能需要將運行中的Pod移動到其他節點，即將Pod重調度到其他節點。

策略	策略說明	典型場景	參考文檔
重調度	在集群利用率不均而產生熱點節點、節點屬性變化導致存量Pod調度規則不匹配等場景下，您可能需要將部署在某個節點上調度不合理的Pod重新調度到另一個節點，確保Pod在最佳節點上運行，從而保障集群的高可用性和工作負載的高效運行。	集群的工作負載分布不均，造成某些節點過載，例如在離線混部場景下不同應用被調度到同一節點上。集群的總體資源利用率較低，期望下線部分節點以節約成本。集群存在大量資源碎片，導致集群資源總量充足，但單節點上資源不足。節點新增或移除了污點或標簽。	重調度概述啟用重調度功能
負載熱點打散重調度	將負載感知調度和熱點打散重調度結合使用，不僅能夠實時感知集群內節點負載的變化，還能自動優化超過負載水位安全閾值的節點，防止出現負載極端不均衡的情況。		使用負載熱點打散重調度

常見問題

如果您在使用調度功能時遇到問題，可參見調度FAQ進行排查。

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調度概述