调度器压测工具介绍
背景
源于一次线上 P0 故障，一个生产集群被误操作删除（不只是业务被删，是集群也被删了），集群规模较大，在集群恢复后 Pod 进行了重新、调度的过程，整个过程（从开始恢复集群到业务服务就绪）耗时略长，其中涉及到调度环节耗时的计算，由于当时监控服务也部署在集群中，导致故障时的调度器监控数据丢失，最后的最后，又回到了原点：故障驱动，自证清白。于是就有了 scheduler-stress-test 项目，就有了本篇关于此项目的介绍，希望可以帮助到有类似需求（调度器压测）的同志们。
实现
Metrics
能想到的最简单直观的办法，就是通过调度器暴露出来的 metrics 来计算调度性能，调度器指标定义文件：
k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/metrics/metrics.go
有如下几个关键指标：
指标 | type | query example |
|---|---|---|
scheduler_e2e_scheduling_duration_seconds_count | count | sum(rate(scheduler_e2e_scheduling_duration_seconds_count{job=“advanced-scheduler”,profile=“default-scheduler”,result=“scheduled”}[5m])) by (instance) |
scheduler_pending_pods | gauge | scheduler_pending_pods{queue=‘active’, job=“default-scheduler”} |
scheduler_e2e_scheduling_duration_seconds_bucket | histogram | histogram_quantile(0.99, sum(rate(scheduler_e2e_scheduling_duration_seconds_bucket{job=“default-scheduler”}[5m])) by (le)) |
scheduler_scheduling_algorithm_duration_seconds_bucket | histogram | histogram_quantile(0.99, sum by(le) (rate(scheduler_scheduling_algorithm_duration_seconds_bucket{job=“default-scheduler”}[5m]))) |
scheduler_binding_duration_seconds_bucket | histogram | histogram_quantile(0.99, sum by(le) (rate(scheduler_binding_duration_seconds_bucket{job=“default-scheduler”}[5m]))) |
从名字可以很清晰的看出来指标点的含义，这里不再赘述。
Condition
第二种方式是通过获取 Pod PodScheduled Condition 信息，通过计算其 LastTransitionTime 与 CreationTimestamp 时间差作为调度耗时。
分析
两种方式都可以得到调度耗时相关性能数据，但有一些差异，具体表现为：
前者的耗时比较精确，是调度器内存中保存的耗时，但缺少每个 Pod 的耗时，暴露的是所有 Pod 耗时分布，而 histogram 本身就会存在一定的误差。
后者的耗时则包含更多阶段的耗时：
LastTransitionTime是调度器发起异步Bind请求且kube-apiserver收到请求后在实际保存数据到 Etcd 前设置的；CreationTimestamp是kube-apiserver收到创建请求后在保存到 Etcd 之前设置的；
所以 LastTransitionTime - CreationTimestamp 的结果会包含 Create 请求写 Etcd 的耗时（网络传输、写磁盘）、调度器 watch 到 Pod 的耗时（网络传输）、调度器请求 apiserver 到 apiserver 收到请求进行绑定的耗时（网络传输）等。由于 metav1.Time 结构在传输时采用 RFC3339 进行编码，只能精确到秒，因此会损失部分精度。
综上，无论采用那种方式进行统计，结果都会有一些误差，重要的是要理解误差来源，以及每种统计方式的结果代表的含义。在实际测试时，可以同时使用两种方式。
项目介绍
scheduler-stress-test 即通过 Condition 方式进行统计，使用方式参考 README.md。
环境准备
为了模拟大规模调度场景，您可以使用 kwok 创建所需数量的节点。创建的节点可能处于 NotReady 状态。为了能够将这些节点用于调度 Pod，必须为待调度的 Pod 添加一个 toleration，以容忍所有 NoSchedule 的污点。
为此，您应该执行以下步骤：
在您的 k8s 集群上安装 kwok，请参考 https://kwok.sigs.k8s.io/docs/user/kwok-in-cluster/；
在您的 k8s 集群上创建虚拟节点，可以参考如下命令
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 | cat << EOF > node.yaml apiVersion: v1 kind: Node metadata: annotations: node.alpha.kubernetes.io/ttl: "0" kwok.x-k8s.io/node: fake labels: beta.kubernetes.io/arch: amd64 beta.kubernetes.io/os: linux kubernetes.io/arch: amd64 kubernetes.io/hostname: {NODE_NAME} kubernetes.io/os: linux kubernetes.io/role: agent node-role.kubernetes.io/agent: "" type: kwok name: {NODE_NAME} spec: taints: # Avoid scheduling actual running pods to fake Node - effect: NoSchedule key: kwok.x-k8s.io/node value: fake status: allocatable: cpu: "64" ephemeral-storage: 1Ti hugepages-1Gi: "0" hugepages-2Mi: "0" memory: 250Gi pods: "110" capacity: cpu: "64" ephemeral-storage: 1Ti hugepages-1Gi: "0" hugepages-2Mi: "0" memory: 250Gi pods: "128" nodeInfo: architecture: amd64 bootID: "" containerRuntimeVersion: "" kernelVersion: "" kubeProxyVersion: fake kubeletVersion: fake machineID: "" operatingSystem: linux osImage: "" systemUUID: "" phase: Running EOF # create nodes as you needed for i in {0..99}; do sed "s/{NODE_NAME}/kwok-node-$i/g" node.yaml | kubectl apply -f -; done |
|---|
压测
下载代码并构建：
1 2 3 | git clone https://github.com/k-cloud-labs/scheduler-stress-test.git make build |
|---|
该工具支持两个命令：create 和 wait。
create 命令使用指定的模板文件，在 k8s 集群中以指定的并发级别创建指定数量的 pod。
wait 命令等待所有上述创建的 pod 被调度并连续打印结果。
示例：
1 2 3 4 5 | # 创建 1000 个 pod，使用 1000 的并发级别（namespace: scheduler-stress-test） sst create --kubeconfig=/root/.kube/config --count 1000 --concurrency 1000 --pod-template=pod.yaml # 等待结果 sst wait --kubeconfig=/root/.kube/config --namespace=seduler-stress-test |
|---|
上述示例使用项目中的 pod.yaml 作为模板，在 k8s 集群的 scheduler-stress-test 命名空间中创建了 1000 个 pod。然后等待并连续打印结果，您可以根据需要修改 pod.yaml 文件。
Enjoy it!!!
腾讯云开发者
