自定义调度器kube-scheduler参数

前提条件

已创建1.20及以上版本的ACK托管集群Pro版、ACK Edge集群Pro版、ACK灵骏集群、ACK Serverless集群Pro版。如需升级集群，请参见手动升级集群。

使用限制

操作步骤

1. 登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择集群列表。

2. 在集群列表页面，单击目标集群名称，然后在左侧导航栏，单击组件管理。

3. 在核心组件页签区域，定位kube-scheduler组件，单击卡片右下方的配置，在对话框中按照页面提示完成参数的配置。

   不同版本调度器支持的功能不同，其支持的自定义参数也有所区别。关于不同版本调度器支持的功能，请参见kube-scheduler。自定义参数的含义及其用法，如下表所示。

   配置项	说明	类型	取值（范围）	默认值
   开启虚拟节点调度	开启后，Pod在虚拟节点上的调度行为同样遵循节点亲和、打散等语义。	bool	true false	true
   podMaxBackoffSeconds	Pod调度失败后回退秒数（Backoffseconds）的最大值。Pod两次调度之间的时间间隔大于配置的回退秒数。	int	[1,100000]	10
   Pod 调度时启用优先集中放置策略	开启或关闭Binpack策略。 您可以参见下文Binpack自定义参数配置示例。	bool	false true	false
   binpackPluginWeight	Binpack插件打分时相比于其他打分插件的权重。需同时选中Pod 调度时启用优先集中放置策略。	int	[1,100000]	100
   binpackResourceWeight	Binpack插件打分时各种资源所占的比重。需同时选中Pod 调度时启用优先集中放置策略。	resourceName: string resourceWeight: int	resourceName使用schema进行校验，只允许使用字母、数字、英文半角句号（.）、正斜线（/）和短划线（-）。 resourceWeight为整数，取值范围为[1,10000]。	cpu:1 memory:1
   scorePluginWeights	打分时各种插件的权重。 说明 NodeResourceFit插件权重与Binpack插件权重冲突。当勾选了Pod 调度时启用优先集中放置策略后，该项配置中请勿配置NodeResourceFit插件的权重。	plugin: string weight: int	plugin仅支持使用开放的插件列表。 weight为整数，取值范围为[1,10000]。	plugin: NodeAffinity weight: 100
   percentageOfNodesToScore	调度时评估的可运行节点的比例。 默认值为0，表示调度器会使用默认节点数百分比（基于集群规模确定的值，位于5%到50%之间）执行打分操作。	int	[0,100]	0
   开启共享 GPU 插件的打分功能	在使用共享GPU能力（共享GPU调度需要开通AI套件使用）时，调度GPU Pod时优先选择显存申请量及算力申请量更高的GPU。	bool	false true	true
   Pod 调度时启用负载感知的打分能力（loadAwareResourceWeight）	开启负载感知调度能力，需要安装ack-koordinator组件。	bool	false true	false
   loadAwareThreshold	对应节点筛选策略，表示资源类型对应的阈值。	由资源名resourceName和权重threshold组成的列表。	resourceName：支持cpu和memory两种类型。 threshold：[0,100]。 默认值为空，即不开启筛选功能。	resourceName：cpu threshold：80
   loadAwareResourceWeight	对应节点排序策略，表示资源类型对应的打分权重。需要勾选Pod 调度时启用负载感知的打分能力 。	由资源名resourceName和权重resourceWeight组成的列表。	resourceName：使用schema进行校验，仅支持cpu或memory。 resourceWeight：整数，取值范围为[1,100]。	cpu=1 memory=1
   loadAwareAggregatedUsageAggregationType	负载统计值的聚合类型。各类型具体含义为： avg：平均值。 p50：50%分位值，即中位数。 p90、p95、p99：分别表示90%、95%、99%分位值。	enum	avg p50 p90 p95 p99	avg
   preemptionAlgorithm	ACK Scheduler通过资源模拟判断是否能够驱逐某些低优任务Pod，优先保障高优任务的快速启动。支持策略如下： Default：Kubernetes社区默认抢占机制。 ElasticQuota：基于ElasticQuotaTree进行抢占。 Auto：根据集群配置调整抢占策略。 None：不开启。 详情请参见开启抢占。	enum	Default ElasticQuota Auto None	Auto
   enableReservation	开启资源预留功能。	boolean	true false	false
   featureGates	调度器启用的特性门控。各个版本支持的特性门控请参见Kubernetes官方文档kube-scheduler。	string	不涉及。	与Kubernetes社区特性门控保持一致。

下文示例介绍自定义参数的使用方法。

Binpack自定义参数

Binpack策略与Spread策略对比

使用Binpack自定义参数

您可以在Pod调度时启用Binpack策略，即开启Pod 调度时启用优先集中放置策略，并设置Binpack打分插件相比于其他打分插件的权重。权重越大，Pod调度时越可能优先调度到同一节点上。您也可以设置Binpack插件打分时参考的资源名及资源所占的权重。权重越大，Binpack插件打分时该种资源对Pod调度产生的影响越大。

您可以在组件管理页面的核心组件页签，定位kube-scheduler组件，单击配置，然后在对话框中配置Binpack相关的自定义参数。

如果您开启了Pod 调度时启用优先集中放置策略，而没有在binpackResourceWeight配置任何resourceName以及resourceWeight时，系统会以CPU和Memory进行Binpack的默认设置，此时Binpack策略与以下设置的效果相同。

相关文档

推荐您启用负载感知调度功能，根据节点的真实资源用量（而不是已申请的资源量）完成节点的调度，请参见使用负载感知调度。