Kubernetes 资源拓扑感知调度优化

Kubernetes 资源拓扑感知调度优化

摘要

近年来，随着腾讯内部自研上云项目的不断发展，越来越多的业务开始使用云原生方式托管自己的工作负载，容器平台的规模因此不断增大。以 Kubernetes 为底座的云原生技术极大推动了云原生领域的发展，已然成为各大容器平台事实上的技术标准。在云原生场景下，为了最大化实现资源共享，单台宿主机往往会运行多个不同用户的计算任务。如果在宿主机内没有进行精细化的资源隔离，在业务负载高峰时间段，多个容器往往会对资源产生激烈的竞争，可能导致程序性能的急剧下降，主要体现为：

1. 资源调度时频繁的上下文切换时间
2. 频繁的进程切换导致的 CPU 高速缓存失效

因此，在云原生场景下需要针对容器资源分配加以精细化的限制，确保在 CPU 利用率较高时，各容器之间不会产生激烈竞争从而引起性能下降。