从 kube-scheduler 的角度来看，它是通过一系列算法计算出最佳节点运行 Pod，当出现新的 Pod 进行调度时，调度程序会根据其当时对Kubernetes 集群的资源描述做出最佳调度决定，但是 Kubernetes集群是非常动态的，由于整个集群范围内的变化，比如一个节点为了维护，我们先执行了驱逐操作，这个节点上的所有 Pod会被驱逐到其他节点去，但是当我们维护完成后，之前的 Pod 并不会自动回到该节点上来，因为 Pod一旦被绑定了节点是不会触发重新调度的，由于这些变化，Kubernetes 集群在一段时间内就可能会出现不均衡的状态，所以需要均衡器来重新平衡集群。

当然我们可以去手动做一些集群的平衡，比如手动去删掉某些Pod，触发重新调度就可以了，但是显然这是一个繁琐的过程，也不是解决问题的方式。为了解决实际运行中集群资源无法充分利用或浪费的问题，可以使用descheduler 组件对集群的 Pod 进行调度优化，descheduler可以根据一些规则和配置策略来帮助我们重新平衡集群状态，其核心原理是根据其策略配置找到可以被移除的 Pod 并驱逐它们，其本身并不会进行调度被驱逐的Pod，而是依靠默认的调度器来实现，目前支持的策略有：

这些策略都是可以启用或者禁用的，作为策略的一部分，也可以配置与策略相关的一些参数，默认情况下，所有策略都是启用的。另外，还有一些通用配置，如下：

我们可以通过如下所示的 DeschedulerPolicy 来配置：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"nodeSelector: prod=devevictLocalStoragePods: truemaxNoOfPodsToEvictPerNode: 40ignorePvcPods: falsestrategies:# 配置策略...

安装

descheduler 可以以 Job、CronJob 或者 Deployment 的形式运行在 k8s 集群内，同样我们可以使用 Helm Chart来安装 descheduler：

➜ helm repo add descheduler

 通过 Helm Chart 我们可以配置 descheduler 以 CronJob 或者 Deployment 方式运行，默认情况下descheduler 会以一个 critical pod 运行，以避免被自己或者 kubelet 驱逐了，需要确保集群中有system-cluster-critical 这个 Priorityclass：

➜ kubectl get priorityclass system-cluster-criticalNAMEVALUEGLOBAL-DEFAULTAGEsystem-cluster-critical2000000000false87d

 使用 Helm Chart 安装默认情况下会以 CronJob 的形式运行，执行周期为 schedule: "*/2 * * **"，这样每隔两分钟会执行一次 descheduler 任务，默认的配置策略如下所示：

apiVersion: v1kind: ConfigMapmetadata:name: deschedulerdata:policy.yaml: |apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:LowNodeUtilization:enabled: trueparams:nodeResourceUtilizationThresholds:targetThresholds:cpu: 50memory: 50pods: 50thresholds:cpu: 20memory: 20pods: 20RemoveDuplicates:enabled: trueRemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity:enabled: trueRemovePodsViolatingNodeAffinity:enabled: trueparams:nodeAffinityType:- requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecutionRemovePodsViolatingNodeTaints:enabled: true

 通过配置 DeschedulerPolicy 的 strategies，可以指定 descheduler的执行策略，这些策略都是可以启用或禁用的，下面我们会详细介绍，这里我们使用默认策略即可，使用如下命令直接安装即可：

➜ helm upgrade --install descheduler descheduler/descheduler --set image.repository=cnych/descheduler,podSecurityPolicy.create=false -n kube-systemRelease "descheduler" does not exist. Installing it now.NAME: deschedulerLAST DEPLOYED: Fri Jan 21 10:35:55 2022NAMESPACE: kube-systemSTATUS: deployedREVISION: 1NOTES:Descheduler installed as a cron job.

 部署完成后会创建一个 CronJob 资源对象来平衡集群状态：

➜ kubectl get cronjob -n kube-systemNAMESCHEDULESUSPENDACTIVELAST SCHEDULEAGEdescheduler*/2 * * * *False127s31s➜ kubectl get job -n kube-systemNAMECOMPLETIONSDURATIONAGEdescheduler-273788761/172s79s➜ kubectl get pods -n kube-system -l job-name=descheduler-27378876NAMEREADYSTATUSRESTARTSAGEdescheduler-27378876--1-btjmd0/1Completed02m21s

 正常情况下就会创建一个对应的 Job 来执行 descheduler 任务，我们可以通过查看日志可以了解做了哪些平衡操作：

➜ kubectl logs -f descheduler-27378876--1-btjmd -n kube-systemI0121 02:37:10.1272661 named_certificates.go:53] "Loaded SNI cert" index=0 certName="self-signed loopback" certDetail="\"apiserver-loopback-client@1642732630\" [serving] validServingFor=[apiserver-loopback-client] issuer=\"apiserver-loopback-client-ca@1642732629\" (2022-01-21 01:37:09 +0000 UTC to 2023-01-21 01:37:09 +0000 UTC (now=2022-01-21 02:37:10.127237 +0000 UTC))"I0121 02:37:10.1273241 secure_serving.go:195] Serving securely on [::]:10258I0121 02:37:10.1273631 tlsconfig.go:240] "Starting DynamicServingCertificateController"I0121 02:37:10.1387241 node.go:46] "Node lister returned empty list, now fetch directly"I0121 02:37:10.1722641 nodeutilization.go:167] "Node is overutilized" node="master1" usage=map[cpu:1225m memory:565Mi pods:16] usagePercentage=map[cpu:61.25 memory:15.391786081415567 pods:14.545454545454545]I0121 02:37:10.1723131 nodeutilization.go:164] "Node is underutilized" node="node1" usage=map[cpu:675m memory:735Mi pods:16] usagePercentage=map[cpu:16.875 memory:9.542007959787252 pods:14.545454545454545]I0121 02:37:10.1723281 nodeutilization.go:170] "Node is appropriately utilized" node="node2" usage=map[cpu:975m memory:1515Mi pods:15] usagePercentage=map[cpu:24.375 memory:19.66820054018583 pods:13.636363636363637]I0121 02:37:10.1723401 lownodeutilization.go:100] "Criteria for a node under utilization" CPU=20 Mem=20 Pods=20I0121 02:37:10.1723461 lownodeutilization.go:101] "Number of underutilized nodes" totalNumber=1I0121 02:37:10.1723551 lownodeutilization.go:114] "Criteria for a node above target utilization" CPU=50 Mem=50 Pods=50I0121 02:37:10.1723601 lownodeutilization.go:115] "Number of overutilized nodes" totalNumber=1I0121 02:37:10.1723741 nodeutilization.go:223] "Total capacity to be moved" CPU=1325 Mem=3267772416 Pods=39I0121 02:37:10.1723991 nodeutilization.go:226] "Evicting pods from node" node="master1" usage=map[cpu:1225m memory:565Mi pods:16]I0121 02:37:10.1724851 nodeutilization.go:229] "Pods on node" node="master1" allPods=16 nonRemovablePods=13 removablePods=3I0121 02:37:10.1724951 nodeutilization.go:236] "Evicting pods based on priority, if they have same priority, they'll be evicted based on QoS tiers"I0121 02:37:10.1803531 evictions.go:130] "Evicted pod" pod="default/topo-demo-6bbf65d967-lzlfh" reason="LowNodeUtilization"I0121 02:37:10.1815061 nodeutilization.go:269] "Evicted pods" pod="default/topo-demo-6bbf65d967-lzlfh" err=<nil>I0121 02:37:10.1815411 nodeutilization.go:294] "Updated node usage" node="master1" CPU=1225 Mem=592445440 Pods=15I0121 02:37:10.1824961 event.go:291] "Event occurred" object="default/topo-demo-6bbf65d967-lzlfh" kind="Pod" apiVersion="v1" type="Normal" reason="Descheduled" message="pod evicted by sigs.k8s.io/deschedulerLowNodeUtilization"......

 从日志中我们就可以清晰的知道因为什么策略驱逐了哪些 Pods。


 由于使用 descheduler 会将 Pod驱逐进行重调度，但是如果一个服务的所有副本都被驱逐的话，则可能导致该服务不可用。如果服务本身存在单点故障，驱逐的时候肯定就会造成服务不可用了，这种情况我们强烈建议使用反亲和性和多副本来避免单点故障，但是如果服务本身就被打散在多个节点上，这些Pod 都被驱逐的话，这个时候也会造成服务不可用了，这种情况下我们可以通过配置 PDB(PodDisruptionBudget)对象来避免所有副本同时被删除，比如我们可以设置在驱逐的时候某应用最多只有一个副本不可用，则创建如下所示的资源清单即可：

apiVersion: policy/v1kind: PodDisruptionBudgetmetadata:name: pdb-demospec:maxUnavailable: 1# 设置最多不可用的副本数量，或者使用 minAvailable，可以使用整数或百分比selector:matchLabels:# 匹配Pod标签app: demo

 关于 PDB的更多详细信息可以查看官方文档：。


 所以如果我们使用 descheduler 来重新平衡集群状态，那么我们强烈建议给应用创建一个对应的 PodDisruptionBudget对象进行保护。


 策略


 PodLifeTime


 该策略用于驱逐比 maxPodLifeTimeSeconds 更旧的 Pods，可以通过 podStatusPhases 来配置哪类状态的 Pods会被驱逐，建议为每个应用程序创建一个 PDB，以确保应用程序的可用性，比如我们可以配置如下所示的策略来驱逐运行超过7天的 Pod：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"PodLifeTime":enabled: trueparams:maxPodLifeTimeSeconds: 604800# Pods 运行最多7天

 RemoveDuplicates


 该策略确保只有一个和 Pod 关联的 RS、Deployment 或者 Job 资源对象运行在同一节点上。如果还有更多的 Pod 则将这些重复的 Pod进行驱逐，以便更好地在集群中分散 Pod。如果某些节点由于某些原因崩溃了，这些节点上的 Pod 漂移到了其他节点，导致多个与 RS 关联的 Pod在同一个节点上运行，就有可能发生这种情况，一旦出现故障的节点再次准备就绪，就可以启用该策略来驱逐这些重复的 Pod。



 配置策略的时候，可以指定参数 excludeOwnerKinds 用于排除类型，这些类型下的 Pod 不会被驱逐：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"RemoveDuplicates":enabled: trueparams:removeDuplicates:excludeOwnerKinds:- "ReplicaSet"

 LowNodeUtilization


 该策略主要用于查找未充分利用的节点，并从其他节点驱逐 Pod，以便 kube-scheudler重新将它们调度到未充分利用的节点上。该策略的参数可以通过字段 nodeResourceUtilizationThresholds 进行配置。


 节点的利用率不足可以通过配置 thresholds 阈值参数来确定，可以通过 CPU、内存和 Pods数量的百分比进行配置。如果节点的使用率均低于所有阈值，则认为该节点未充分利用。



 此外，还有一个可配置的阈值 targetThresholds，用于计算可能驱逐 Pods 的潜在节点，该参数也可以配置 CPU、内存以及 Pods数量的百分比进行配置。thresholds 和 targetThresholds 可以根据你的集群需求进行动态调整，如下所示示例：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"LowNodeUtilization":enabled: trueparams:nodeResourceUtilizationThresholds:thresholds:"cpu" : 20"memory": 20"pods": 20targetThresholds:"cpu" : 50"memory": 50"pods": 50

 需要注意的是：


 如果未指定任何资源类型，则默认是100%，以避免节点从未充分利用变为过度利用。和 LowNodeUtilization 策略关联的另一个参数是numberOfNodes，只有当未充分利用的节点数大于该配置值的时候，才可以配置该参数来激活该策略，该参数对于大型集群非常有用，其中有一些节点可能会频繁使用或短期使用不足，默认情况下，numberOfNodes为0。


 RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity


 该策略可以确保从节点中删除违反 Pod 反亲和性的 Pod，比如某个节点上有 podA 这个 Pod，并且 podB 和podC(在同一个节点上运行)具有禁止它们在同一个节点上运行的反亲和性规则，则 podA 将被从该节点上驱逐，以便 podB 和 podC 运行正常运行。当podB 和 podC 已经运行在节点上后，反亲和性规则被创建就会发送这样的问题。



 要禁用该策略，直接配置成 false 即可：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity":enabled: false

 RemovePodsViolatingNodeTaints


 该策略可以确保从节点中删除违反 NoSchedule 污点的 Pod，比如有一个名为 podA 的 Pod，通过配置容忍key=value:NoSchedule 允许被调度到有该污点配置的节点上，如果节点的污点随后被更新或者删除了，则污点将不再被 Pods的容忍满足，然后将被驱逐：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"RemovePodsViolatingNodeTaints":enabled: true

 RemovePodsViolatingNodeAffinity


 该策略确保从节点中删除违反节点亲和性的 Pod。比如名为 podA 的 Pod 被调度到了节点 nodeA，podA 在调度的时候满足了节点亲和性规则requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，但是随着时间的推移，节点 nodeA不再满足该规则了，那么如果另一个满足节点亲和性规则的节点 nodeB 可用，则 podA 将被从节点 nodeA 驱逐，如下所示的策略配置示例：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"RemovePodsViolatingNodeAffinity":enabled: trueparams:nodeAffinityType:- "requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution"

 RemovePodsViolatingTopologySpreadConstraint


 该策略确保从节点驱逐违反拓扑分布约束的 Pods，具体来说，它试图驱逐将拓扑域平衡到每个约束的 maxSkew 内所需的最小 Pod 数，不过该策略需要k8s 版本高于1.18才能使用。


 默认情况下，此策略仅处理硬约束，如果将参数 includeSoftConstraints 设置为 True，也将支持软约束。

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"RemovePodsViolatingTopologySpreadConstraint":enabled: trueparams:includeSoftConstraints: false

 RemovePodsHavingTooManyRestarts


 该策略确保从节点中删除重启次数过多的 Pods，它的参数包括 podRestartThreshold(这是应将 Pod逐出的重新启动次数)，以及包括InitContainers，它确定在计算中是否应考虑初始化容器的重新启动，策略配置如下所示：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"RemovePodsHavingTooManyRestarts":enabled: trueparams:podsHavingTooManyRestarts:podRestartThreshold: 100includingInitContainers: true

 过滤 Pods


 在驱逐 Pods 的时候，有时并不需要所有 Pods 都被驱逐，descheduler 提供了两种主要的方式进行过滤：命名空间过滤和优先级过滤。


 命名空间过滤


 该策略可以配置是包含还是排除某些名称空间。可以使用该策略的有：


 比如只驱逐某些命令空间下的 Pods，则可以使用 include 参数进行配置，如下所示：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"PodLifeTime":enabled: trueparams:podLifeTime:maxPodLifeTimeSeconds: 86namespaces:include:- "namespace1"- "namespace2"

 又或者要排除掉某些命令空间下的 Pods，则可以使用 exclude 参数配置，如下所示：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"PodLifeTime":enabled: trueparams:podLifeTime:maxPodLifeTimeSeconds: 86namespaces:exclude:- "namespace1"- "namespace2"

 优先级过滤


 所有策略都可以配置优先级阈值，只有在该阈值以下的 Pod 才会被驱逐，我们可以通过设置thresholdPriorityClassName(将阈值设置为指定优先级类别的值)或thresholdPriority(直接设置阈值)参数来指定该阈值。默认情况下，该阈值设置为 system-cluster-critical 这个PriorityClass 类的值。


 比如使用 thresholdPriority：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"PodLifeTime":enabled: trueparams:podLifeTime:maxPodLifeTimeSeconds: 86thresholdPriority: 10000

 或者使用 thresholdPriorityClassName 进行过滤：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:"PodLifeTime":enabled: trueparams:podLifeTime:maxPodLifeTimeSeconds: 86thresholdPriorityClassName: "priorityclass1"

 不过需要注意不能同时配置 thresholdPriority 和 thresholdPriorityClassName，如果指定的优先级类不存在，则descheduler 不会创建它，并且会引发错误。


 注意事项


 当使用descheduler驱除Pods的时候，需要注意以下几点：