Kubernetes Descheduler中nonRemovablePods问题解析与解决方案
问题背景
在使用Kubernetes Descheduler的lowNodeUtilization策略时,用户可能会在日志中看到"nonRemovablePods"的提示信息。这表明Descheduler识别到了需要重新平衡的节点,但发现这些节点上存在无法被驱逐的Pod。理解这些不可移除Pod的类型及其原因,对于正确配置Descheduler至关重要。
nonRemovablePods的常见类型
Descheduler默认会保护以下几类Pod不被驱逐:
-
DaemonSet Pod:这类Pod通常运行集群级别的关键服务,每个节点上都需要运行一个实例。
-
带有本地存储的Pod:这些Pod可能包含节点特定的数据,驱逐可能导致数据丢失。
-
系统关键优先级Pod:具有system-critical优先级的Pod通常运行集群关键组件。
-
高于指定优先级阈值的Pod:高优先级Pod通常承载关键业务负载。
问题排查方法
当遇到nonRemovablePods问题时,可以通过以下步骤进行排查:
-
提高日志级别:将Descheduler的日志级别设置为v=4或更高,可以查看每个Pod被标记为不可移除的具体原因。
-
检查Pod属性:通过kubectl describe pod命令查看问题Pod的详细信息,特别是以下字段:
- 所属控制器(DaemonSet/Deployment等)
- 优先级类
- 使用的存储类型
- 所在命名空间
-
审查Descheduler配置:确认当前的策略参数是否允许驱逐特定类型的Pod。
配置调整建议
针对不同的不可移除Pod类型,可以通过以下配置进行调整:
LowNodeUtilization:
enabled: true
params:
evictLocalStoragePods: true # 允许驱逐带有本地存储的Pod
evictDaemonSetPods: true # 允许驱逐DaemonSet Pod
priorityThreshold: # 设置优先级阈值
value: 10000
注意事项
-
谨慎启用高级选项:允许驱逐DaemonSet或带有本地存储的Pod可能会影响集群稳定性,应充分评估风险。
-
版本兼容性:某些功能可能在较新版本的Descheduler中才可用,如用户反馈v0.31版本解决了其遇到的问题。
-
命名空间过滤:合理配置evictableNamespaces可以精确控制策略的作用范围。
最佳实践
- 从保守配置开始,逐步放宽限制并观察效果。
- 在生产环境应用前,先在测试环境验证配置变更。
- 结合集群监控数据调整阈值参数,避免过于激进的重新平衡。
- 定期审查Descheduler日志,了解实际的Pod驱逐情况。
通过理解nonRemovablePods的机制并合理配置Descheduler,可以更有效地优化Kubernetes集群的资源利用率,同时确保关键工作负载的稳定性。
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