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。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C043
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C01
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0122
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