Kubernetes Descheduler中ignorePodsWithoutPDB参数的正确使用方式
Kubernetes Descheduler是一个用于优化Kubernetes集群中Pod调度的工具,它可以根据各种策略重新平衡集群中的工作负载。在最新版本中,Descheduler引入了一个名为ignorePodsWithoutPDB的新参数,该参数在使用时需要注意其正确的配置位置。
ignorePodsWithoutPDB参数的作用
ignorePodsWithoutPDB参数用于控制Descheduler是否应该忽略那些没有关联PodDisruptionBudget(PDB)的Pod。PDB是Kubernetes中用于保护应用免受中断影响的重要机制,它定义了在维护或自动扩展期间可以终止的Pod数量上限。
当设置为true时,Descheduler将只考虑那些有对应PDB的Pod进行驱逐操作,这可以防止关键工作负载被意外中断。对于生产环境,特别是那些运行关键业务应用的集群,启用此功能是一个推荐的最佳实践。
参数配置的正确位置
根据用户报告的问题和开发者的确认,ignorePodsWithoutPDB参数必须配置在DeschedulerPolicy的顶层,而不是DefaultEvictor插件的args部分。这是因为它是一个全局性的策略设置,会影响所有插件的驱逐行为。
正确的配置方式如下:
apiVersion: "descheduler/v1alpha2"
kind: "DeschedulerPolicy"
ignorePodsWithoutPDB: true
profiles:
- name: default
pluginConfig:
- args:
evictLocalStoragePods: true
ignorePvcPods: true
name: DefaultEvictor
版本兼容性说明
需要注意的是,ignorePodsWithoutPDB参数是在Descheduler v0.32.0版本中引入的新功能。如果使用v0.31.0或更早版本尝试配置此参数,会导致严格的解码错误,因为早期版本无法识别这个字段。
对于生产环境,建议升级到至少v0.32.2版本,该版本不仅包含了这个功能,还修复了相关的ClusterRole权限问题,确保功能可以正常工作。
实际应用建议
在实际应用中,结合ignorePodsWithoutPDB和ignorePvcPods等参数可以构建更安全的驱逐策略。例如:
- 对于有状态应用,可以同时启用ignorePodsWithoutPDB和ignorePvcPods
- 对于无状态但关键的业务应用,可以只启用ignorePodsWithoutPDB
- 对于测试或开发环境,可以考虑禁用这些保护参数以获得更大的调度灵活性
通过合理配置这些参数,可以在保证集群资源利用率的同时,确保关键业务的高可用性。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00