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Kubernetes 1.26: 动态资源分配 Alpha API
作者: Patrick Ohly (Intel)、Kevin Klues (NVIDIA)
译者: 空桐
动态资源分配是一个用于请求资源的新 API。 它是对为通用资源所提供的持久卷 API 的泛化。它可以:
- 在不同的 pod 和容器中访问相同的资源实例,
- 将任意约束附加到资源请求以获取你正在寻找的确切资源,
- 通过用户提供的参数初始化资源。
第三方资源驱动程序负责解释这些参数,并在资源请求到来时跟踪和分配资源。
动态资源分配是一个 alpha 特性,只有在启用 DynamicResourceAllocation
特性门控
和 resource.k8s.io/v1alpha1
API 组 时才启用。
有关详细信息,参阅 --feature-gates
和 --runtime-config
kube-apiserver 参数。
kube-scheduler、kube-controller-manager 和 kubelet 也需要设置该特性门控。
kube-scheduler 的默认配置仅在启用特性门控时才启用 DynamicResources
插件。
自定义配置可能需要被修改才能启用它。
一旦启用动态资源分配,就可以安装资源驱动程序来管理某些类型的硬件。 Kubernetes 有一个用于端到端测试的测试驱动程序,但也可以手动运行。 逐步说明参见下文。
API
新的 resource.k8s.io/v1alpha1
API 组提供了四种新类型:
- ResourceClass
- 定义由哪个资源驱动程序处理哪种资源,并为其提供通用参数。 在安装资源驱动程序时,由集群管理员创建 ResourceClass。
- ResourceClaim
- 定义工作负载所需的特定资源实例。 由用户创建(手动管理生命周期,可以在不同的 Pod 之间共享), 或者由控制平面基于 ResourceClaimTemplate 为特定 Pod 创建 (自动管理生命周期,通常仅由一个 Pod 使用)。
- ResourceClaimTemplate
- 定义用于创建 ResourceClaim 的 spec 和一些元数据。 部署工作负载时由用户创建。
- PodScheduling
- 供控制平面和资源驱动程序内部使用, 在需要为 Pod 分配 ResourceClaim 时协调 Pod 调度。
ResourceClass 和 ResourceClaim 的参数存储在单独的对象中, 通常使用安装资源驱动程序时创建的 CRD 所定义的类型。
启用此 Alpha 特性后,Pod 的 spec
定义 Pod 运行所需的 ResourceClaim:
此信息放入新的 resourceClaims
字段。
该列表中的条目引用 ResourceClaim 或 ResourceClaimTemplate。
当引用 ResourceClaim 时,使用此 .spec
的所有 Pod
(例如 Deployment 或 StatefulSet 中的 Pod)共享相同的 ResourceClaim 实例。
引用 ResourceClaimTemplate 时,每个 Pod 都有自己的实例。
对于 Pod 中定义的容器,resources.claims
列表定义该容器可以访问的资源实例,
从而可以在同一 Pod 中的一个或多个容器之间共享资源。
例如,init 容器可以在应用程序使用资源之前设置资源。
下面是一个虚构的资源驱动程序的示例。 此 Pod 将创建两个 ResourceClaim 对象,每个容器都可以访问其中一个。
假设已安装名为 resource-driver.example.com
的资源驱动程序和以下资源类:
apiVersion: resource.k8s.io/v1alpha1
kind: ResourceClass
name: resource.example.com
driverName: resource-driver.example.com
这样,终端用户可以按如下方式分配两个类型为
resource.example.com
的特定资源:
---
apiVersion: cats.resource.example.com/v1
kind: ClaimParameters
name: large-black-cats
spec:
color: black
size: large
---
apiVersion: resource.k8s.io/v1alpha1
kind: ResourceClaimTemplate
metadata:
name: large-black-cats
spec:
spec:
resourceClassName: resource.example.com
parametersRef:
apiGroup: cats.resource.example.com
kind: ClaimParameters
name: large-black-cats
–--
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-with-cats
spec:
containers: # 两个示例容器;每个容器申领一个 cat 资源
- name: first-example
image: ubuntu:22.04
command: ["sleep", "9999"]
resources:
claims:
- name: cat-0
- name: second-example
image: ubuntu:22.04
command: ["sleep", "9999"]
resources:
claims:
- name: cat-1
resourceClaims:
- name: cat-0
source:
resourceClaimTemplateName: large-black-cats
- name: cat-1
source:
resourceClaimTemplateName: large-black-cats
调度
与原生资源(CPU、RAM)和扩展资源 (由设备插件管理,并由 kubelet 公布)不同,调度器不知道集群中有哪些动态资源, 也不知道如何将它们拆分以满足特定 ResourceClaim 的要求。 资源驱动程序负责这些任务。 资源驱动程序在为 ResourceClaim 保留资源后将其标记为已分配(Allocated)。 然后告诉调度器集群中可用的 ResourceClaim 的位置。
ResourceClaim 可以在创建时就进行分配(立即分配),不用考虑哪些 Pod 将使用该资源。 默认情况下采用延迟分配(等待第一个消费者), 直到依赖于 ResourceClaim 的 Pod 有资格调度时再进行分配。 这种两种分配选项的设计与 Kubernetes 处理 PersistentVolume 和 PersistentVolumeClaim 供应的存储类似。
在等待第一个消费者模式下,调度器检查 Pod 所需的所有 ResourceClaim。 如果 Pod 有 ResourceClaim,则调度器会创建一个 PodScheduling 对象(一种特殊对象,代表 Pod 请求调度详细信息)。 PodScheduling 的名称和命名空间与 Pod 相同,Pod 是它的所有者。 调度器使用 PodScheduling 通知负责这些 ResourceClaim 的资源驱动程序,告知它们调度器认为适合该 Pod 的节点。 资源驱动程序通过排除没有足够剩余资源的节点来响应调度器。
一旦调度器有了资源信息,它就会选择一个节点,并将该选择存储在 PodScheduling 对象中。 然后,资源驱动程序分配其 ResourceClaim,以便资源可用于选中的节点。 一旦完成资源分配,调度器尝试将 Pod 调度到合适的节点。这时候调度仍然可能失败; 例如,不同的 Pod 可能同时被调度到同一个节点。如果发生这种情况,已分配的 ResourceClaim 可能会被取消分配,从而让 Pod 可以被调度到不同的节点。
作为此过程的一部分,ResourceClaim 会为 Pod 保留。 目前,ResourceClaim 可以由单个 Pod 独占使用或不限数量的多个 Pod 使用。
除非 Pod 的所有资源都已分配和保留,否则 Pod 不会被调度到节点,这是一个重要特性。 这避免了 Pod 被调度到一个节点但无法在那里运行的情况, 这种情况很糟糕,因为被挂起 Pod 也会阻塞为其保留的其他资源,如 RAM 或 CPU。
限制
调度器插件必须参与调度那些使用 ResourceClaim 的 Pod。
通过设置 nodeName
字段绕过调度器会导致 kubelet 拒绝启动 Pod,
因为 ResourceClaim 没有被保留或甚至根本没有被分配。
未来可能去除此限制。
编写资源驱动程序
动态资源分配驱动程序通常由两个独立但相互协调的组件组成:
一个集中控制器和一个节点本地 kubelet 插件的 DaemonSet。
集中控制器与调度器协调所需的大部分工作都可以由样板代码处理。
只有针对插件所拥有的 ResourceClass 实际分配 ResourceClaim 时所需的业务逻辑才需要自定义。
因此,Kubernetes 提供了以下软件包,其中包括用于调用此样板代码的 API,
以及可以实现自定义业务逻辑的 Driver
接口:
同样,样板代码可用于向 kubelet 注册节点本地插件, 也可以启动 gRPC 服务器来实现 kubelet 插件 API。 对于用 Go 编写的驱动程序,推荐使用以下软件包:
驱动程序开发人员决定这两个组件如何通信。 KEP 详细介绍了使用 CRD 的方法。
在 SIG Node 中,我们还计划提供一个完整的示例驱动程序, 它可以当作其他驱动程序的模板。
运行测试驱动程序
下面的步骤直接使用 Kubernetes 源代码启一个本地单节点集群。 前提是,你的集群必须具有支持容器设备接口 (CDI)的容器运行时。 例如,你可以运行 CRI-O v1.23.2 或更高版本。containerd v1.7.0 发布后,我们期望你可以运行该版本或更高版本。 在下面的示例中,我们使用 CRI-O。
首先,克隆 Kubernetes 源代码。在其目录中,运行:
$ hack/install-etcd.sh
...
$ RUNTIME_CONFIG=resource.k8s.io/v1alpha1 \
FEATURE_GATES=DynamicResourceAllocation=true \
DNS_ADDON="coredns" \
CGROUP_DRIVER=systemd \
CONTAINER_RUNTIME_ENDPOINT=unix:///var/run/crio/crio.sock \
LOG_LEVEL=6 \
ENABLE_CSI_SNAPSHOTTER=false \
API_SECURE_PORT=6444 \
ALLOW_PRIVILEGED=1 \
PATH=$(pwd)/third_party/etcd:$PATH \
./hack/local-up-cluster.sh -O
...
要使用集群,你可以打开另一个终端/选项卡并运行:
export KUBECONFIG=/var/run/kubernetes/admin.kubeconfig
...
集群启动后,在另一个终端运行测试驱动程序控制器。
必须为以下所有命令设置 KUBECONFIG
。
$ go run ./test/e2e/dra/test-driver --feature-gates ContextualLogging=true -v=5 controller
在另一个终端中,运行 kubelet 插件:
$ sudo mkdir -p /var/run/cdi && \
sudo chmod a+rwx /var/run/cdi /var/lib/kubelet/plugins_registry /var/lib/kubelet/plugins/
$ go run ./test/e2e/dra/test-driver --feature-gates ContextualLogging=true -v=6 kubelet-plugin
更改目录的权限,这样可以以普通用户身份运行和(使用 delve)调试 kubelet 插件,
这很方便,因为它使用已填充的 Go 缓存。
完成后,记得使用 sudo chmod go-w
还原权限。
或者,你也可以构建二进制文件并以 root 身份运行该二进制文件。
现在集群已准备好创建对象:
$ kubectl create -f test/e2e/dra/test-driver/deploy/example/resourceclass.yaml
resourceclass.resource.k8s.io/example created
$ kubectl create -f test/e2e/dra/test-driver/deploy/example/pod-inline.yaml
configmap/test-inline-claim-parameters created
resourceclaimtemplate.resource.k8s.io/test-inline-claim-template created
pod/test-inline-claim created
$ kubectl get resourceclaims
NAME RESOURCECLASSNAME ALLOCATIONMODE STATE AGE
test-inline-claim-resource example WaitForFirstConsumer allocated,reserved 8s
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
test-inline-claim 0/2 Completed 0 21s
这个测试驱动程序没有做什么事情, 它只是将 ConfigMap 中定义的变量设为环境变量。 测试 pod 会转储环境变量,所以可以检查日志以验证是否正常:
$ kubectl logs test-inline-claim with-resource | grep user_a
user_a='b'
下一步
- 了解更多该设计的信息, 参阅动态资源分配 KEP。
- 阅读 Kubernetes 官方文档的动态资源分配。
- 你可以参与 SIG Node 和 CNCF 容器编排设备工作组。
- 你可以查看或评论动态资源分配的项目看板。
- 为了将该功能向 beta 版本推进,我们需要来自硬件供应商的反馈, 因此,有一个行动号召:尝试这个功能, 考虑它如何有助于解决你的用户遇到的问题,并编写资源驱动程序…