Volcano调度器中优先级抢占机制失效问题分析
2025-06-12 22:11:40作者:翟江哲Frasier
在Kubernetes批处理调度系统Volcano中,用户反馈了一个关于优先级抢占(Priority Preemption)功能失效的问题。本文将深入分析该问题的技术背景、产生原因以及解决方案。
问题现象
用户在使用Volcano调度器时,配置了优先级抢占插件并设置了不同优先级的任务队列。具体表现为:
- 创建了两个不同优先级的任务:高优先级任务(podgroup-job-high)和低优先级任务(podgroup-job-low)
- 按照预期,高优先级任务应当能够抢占低优先级任务的资源
- 实际运行中发现抢占行为并未发生
技术背景
Volcano的优先级抢占机制是其核心调度功能之一,主要包含以下关键组件:
- PriorityClass:定义任务的优先级数值
- Preemption插件:负责执行实际的抢占逻辑
- Gang调度插件:确保关联Pod的原子性调度
问题根因分析
经过技术分析,发现该问题主要由两个因素导致:
-
Gang调度与抢占的冲突:
- Gang调度要求任务的所有Pod必须同时满足资源需求(minMember)
- 当高优先级任务无法一次性获得全部所需资源时,抢占会被抑制
-
Enqueue动作的干扰:
- Enqueue动作会将任务放入待调度队列
- 这种非抢占式调度行为会与Preempt插件产生冲突
解决方案
针对该问题,我们推荐以下两种解决方案:
方案一:调整Gang调度参数
- 将高优先级任务的minMember设置为小于低优先级任务的总Pod数
- 或者在Gang插件配置中显式禁用抢占功能(enablePreemptable: false)
方案二:修改调度动作配置
- 从插件配置中移除"enqueue"动作
- 确保调度链中只保留必要的抢占相关动作
最佳实践建议
- 明确调度策略:在设计调度策略时,应明确区分抢占式和非抢占式调度需求
- 参数合理配置:特别注意Gang调度参数与抢占策略的兼容性
- 动作链设计:避免在同一个调度会话中混用冲突的调度动作
总结
Volcano的优先级抢占是一个强大的功能,但在实际使用中需要特别注意与其他调度特性的交互。通过合理配置Gang调度参数和优化调度动作链,可以确保优先级抢占机制按预期工作。对于复杂的调度场景,建议进行充分的测试验证。
该问题的解决体现了分布式调度系统中各种策略相互制约的特性,也提醒我们在设计调度策略时需要全面考虑各组件间的交互影响。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
319
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868