ACK基于新版的Scheduling framework实现CPU拓扑感知调度，针对CPU敏感型的工作负载提供更好的性能。本文介绍如何使用CPU拓扑感知调度。
前提条件
- 您已创建ACK Pro版集群。具体步骤，请参见创建ACK Pro版集群。重要 目前CPU拓扑感知调度仅支持ACK Pro托管版集群。如果您需要专有版集群，请提交工单申请白名单。
- 在使用CPU拓扑感知调度前，需要预先部署组件resource-controller。具体步骤，请参见管理组件。
- 系统组件版本要求具体如下表所示。
组件 版本要求 Kubernetes 1.16及以上 Helm版本 3.0及以上版本 Docker版本 19.03.5 操作系统 CentOS 7.6、CentOS 7.7、Ubuntu 16.04、Ubuntu 18.04、Alibaba Cloud Linux 2
背景信息
Kubernetes的Node节点会运行多个Pod，其中会有部分的Pod属于CPU密集型的工作负载。在这种情况下，Pod之间会争抢节点的CPU资源。当争抢剧烈的时候，Pod会在不同的CPU Core之间进行频繁的切换，更糟糕的是在NUMA Node之间的切换。这种大量的上下文切换，会影响程序运行的性能。Kubernetes虽然有CPU Manager解决方案处理以上问题，但是因为CPU Manager特性是节点级别的CPU调度选择，所以无法在集群维度中选择最优的CPU Core组合。同时CPU Manager特性要求Pod是Guaranteed时（Pod中的每个容器必须指定CPU请求和CPU限制，并且两者要相等）才能生效，且无法适用于所有类型的Pod。
在以下场景中，建议使用CPU拓扑感知调度：
- 工作负载为计算密集型。
- 应用程序对CPU敏感。
- 运行在神龙裸金属等多核机器上。
使用CPU拓扑感知调度
激活CPU拓扑感知调度前，需要在提交Pod时设置annotations和Containers的值。满足以下条件：
- 在annotations处，设置cpuset-scheduler为true，激活CPU拓扑感知调度。
- 需要设置Containers的resources.limit.cpu值，且该值为整数核。
在Pod中使用CPU拓扑感知调度的模板如下。
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: cal-pi
annotations:
cpuset-scheduler: 'true' #添加注解，表示CPU拓扑感知调度。
spec:
restartPolicy: Never
containers:
- image: registry.cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/xianlu/java-pi
name: cal-pi
resources:
requests:
cpu: 4
limits:
cpu: 4 #需要设置resources.limit.cpu值。
env:
- name: limit
value: "20000"
- name: threadNum
value: "3000"在Deployment中使用CPU拓扑感知调度的模板如下。
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: go-demo
spec:
replicas: 4
selector:
matchLabels:
app: go-demo
template:
metadata:
annotations:
cpuset-scheduler: "true" #添加注解，表示CPU拓扑感知调度。
labels:
app: go-demo
spec:
containers:
- name: go-demo
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/haoshuwei24/go-demo:1k
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 8080
resources:
requests:
cpu: 1
limits:
cpu: 4 #需要设置resources.limit.cpu值。反馈
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