K8S异构部署CPU：实现节点间CPU分配的灵活性
由于云计算环境的快速发展和应用需求的多样化，资源的灵活分配成为了一个重要的问题。而在Kubernetes（以下简称K8S）集群中，实现节点间CPU分配的灵活性是一项关键任务。本文将从整体流程出发，详细介绍如何实现K8S异构部署CPU。
整体流程
为了实现K8S异构部署CPU，我们需要以下步骤：
1. 创建自定义资源定义（Custom Resource Definition，CRD），用于定义新的资源配额（quota）格式。
2. 编写控制器，用于监听与更新节点资源配额。
3. 部署控制器至K8S集群中。
4. 创建一个资源分配策略，用于指定不同节点的CPU分配比例。
下面我们将详细介绍每一步的实现过程。
步骤一：创建自定义资源定义
在K8S中，我们可以使用CRD来自定义资源。首先，我们需要创建一个YAML文件，命名为custom-quota.yaml，并定义一个APIGroup为custom.quota.api.com，版本为v1beta1的CRD。示例如下：
```yaml
apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1beta1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
name: customquotas.custom.quota.api.com
spec:
group: custom.quota.api.com
versions:
- name: v1beta1
served: true
storage: true
scope: Namespaced
names:
plural: customquotas
singular: customquota
kind: CustomQuota
shortNames:
- cq
```
通过执行kubectl命令，运行以下代码将CRD创建到当前的K8S集群中：
```shell
kubectl apply -f custom-quota.yaml
```
步骤二：编写控制器
K8S控制器是用于观察和响应Kubernetes API对象变化的组件。我们需要编写一个控制器，用于监听与更新节点资源配额。首先，我们需要创建一个名为custom-quota-controller的目录，并进入该目录下。
```shell
mkdir custom-quota-controller
cd custom-quota-controller
```
然后，执行以下代码创建一个控制器文件config.go：
```go
package main
import (
"fmt"
"os"
"os/signal"
"syscall"
"k8s.io/apimachinery/pkg/api/meta"
"k8s.io/apimachinery/pkg/watch"
"k8s.io/client-go/dynamic"
"k8s.io/client-go/tools/cache"
"k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
"k8s.io/client-go/util/homedir"
)
func main() {
kubeconfig := filepath.Join(homedir.HomeDir(), ".kube", "config")
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", kubeconfig)
if err != nil {
panic(err)
}
// 使用dynamic client，它可以与自定义资源交互
client, err := dynamic.NewForConfig(config)
if err != nil {
panic(err)
}
// 创建Watcher
watcher, err := client.Resource(&schema.GroupVersionResource{
Group: "custom.quota.api.com",
Version: "v1beta1",
Resource: "customquotas",
}).Watch(metav1.ListOptions{})
if err != nil {
panic(err)
}
// 使用SharedInformerFactory创建SharedIndexInformer实例
informerFactory := dynamicinformer.NewSharedInformerFactory(client, 0)
// 获取CustomQuota资源的Informer
informer := informerFactory.ForResource(&schema.GroupVersionResource{
Group: "custom.quota.api.com",
Version: "v1beta1",
Resource: "customquotas",
}).Informer()
// 启动Informer，开始监听CustomQuota资源的变化
go informer.Run(stopCh)
// 编写处理事件的逻辑
informer.AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc: func(obj interface{}) {
fmt.Prinln("New custom quota created:", obj.GetName())
},
UpdateFunc: func(oldObj, newObj interface{}) {
fmt.Println("Custom quota updated:", newObj.GetName())
// 进行节点资源配额的实际更新操作
},
DeleteFunc: func(obj interface{}) {
fmt.Println("Custom quota deleted.", obj.GetName())
},
})
// 优雅地处理中断信号
stopCh := make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(stopCh, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
<-stopCh
}
```
步骤三：部署控制器至K8S集群
在K8S集群中部署控制器非常简单。首先，我们需要使用以下命令将代码文件从本地传输到K8S集群中的某个节点上。
```shell
kubectl cp custom-quota-controller:~
```
然后，使用以下命令进入到该节点上：
```shell
kubectl exec -it sh
```
接下来，使用以下命令编译和运行控制器。
```shell
cd custom-quota-controller
go build
./custom-quota-controller
```
步骤四：创建资源分配策略
最后，我们需要为每个节点定义一个资源分配策略。这可以通过在K8S中定义一个名为CustomQuota的CR来实现。示例如下：
```yaml
apiVersion: custom.quota.api.com/v1beta1
kind: CustomQuota
metadata:
name: customquota-example
spec:
quota:
- name: node1-cpu
value: "80m"
node: node1
- name: node2-cpu
value: "40m"
node: node2
```
我们可以通过执行以下命令将此资源分配策略创建到K8S集群中：
```shell
kubectl apply -f customquota-example.yaml
```
完成以上步骤后，K8S将根据我们定义的资源分配策略按照指定的CPU分配比例在不同的节点上进行分配和管理。
总结
本文介绍了如何实现K8S异构部署CPU的整体流程，并提供了相应的代码示例。通过自定义资源定义、编写控制器、部署控制器至K8S集群以及创建资源分配策略，我们能够实现节点间CPU分配的灵活性。希望本文能帮助刚入行的小白理解和学习如何实现K8S异构部署CPU。
由于云计算环境的快速发展和应用需求的多样化，资源的灵活分配成为了一个重要的问题。而在Kubernetes（以下简称K8S）集群中，实现节点间CPU分配的灵活性是一项关键任务。本文将从整体流程出发，详细介绍如何实现K8S异构部署CPU。
整体流程
为了实现K8S异构部署CPU，我们需要以下步骤：
1. 创建自定义资源定义（Custom Resource Definition，CRD），用于定义新的资源配额（quota）格式。
2. 编写控制器，用于监听与更新节点资源配额。
3. 部署控制器至K8S集群中。
4. 创建一个资源分配策略，用于指定不同节点的CPU分配比例。
下面我们将详细介绍每一步的实现过程。
步骤一：创建自定义资源定义
在K8S中，我们可以使用CRD来自定义资源。首先，我们需要创建一个YAML文件，命名为custom-quota.yaml，并定义一个APIGroup为custom.quota.api.com，版本为v1beta1的CRD。示例如下：
```yaml
apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1beta1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
name: customquotas.custom.quota.api.com
spec:
group: custom.quota.api.com
versions:
- name: v1beta1
served: true
storage: true
scope: Namespaced
names:
plural: customquotas
singular: customquota
kind: CustomQuota
shortNames:
- cq
```
通过执行kubectl命令，运行以下代码将CRD创建到当前的K8S集群中：
```shell
kubectl apply -f custom-quota.yaml
```
步骤二：编写控制器
K8S控制器是用于观察和响应Kubernetes API对象变化的组件。我们需要编写一个控制器，用于监听与更新节点资源配额。首先，我们需要创建一个名为custom-quota-controller的目录，并进入该目录下。
```shell
mkdir custom-quota-controller
cd custom-quota-controller
```
然后，执行以下代码创建一个控制器文件config.go：
```go
package main
import (
"fmt"
"os"
"os/signal"
"syscall"
"k8s.io/apimachinery/pkg/api/meta"
"k8s.io/apimachinery/pkg/watch"
"k8s.io/client-go/dynamic"
"k8s.io/client-go/tools/cache"
"k8s.io/client-go/tools/clientcmd"
"k8s.io/client-go/util/homedir"
)
func main() {
kubeconfig := filepath.Join(homedir.HomeDir(), ".kube", "config")
config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", kubeconfig)
if err != nil {
panic(err)
}
// 使用dynamic client，它可以与自定义资源交互
client, err := dynamic.NewForConfig(config)
if err != nil {
panic(err)
}
// 创建Watcher
watcher, err := client.Resource(&schema.GroupVersionResource{
Group: "custom.quota.api.com",
Version: "v1beta1",
Resource: "customquotas",
}).Watch(metav1.ListOptions{})
if err != nil {
panic(err)
}
// 使用SharedInformerFactory创建SharedIndexInformer实例
informerFactory := dynamicinformer.NewSharedInformerFactory(client, 0)
// 获取CustomQuota资源的Informer
informer := informerFactory.ForResource(&schema.GroupVersionResource{
Group: "custom.quota.api.com",
Version: "v1beta1",
Resource: "customquotas",
}).Informer()
// 启动Informer，开始监听CustomQuota资源的变化
go informer.Run(stopCh)
// 编写处理事件的逻辑
informer.AddEventHandler(cache.ResourceEventHandlerFuncs{
AddFunc: func(obj interface{}) {
fmt.Prinln("New custom quota created:", obj.GetName())
},
UpdateFunc: func(oldObj, newObj interface{}) {
fmt.Println("Custom quota updated:", newObj.GetName())
// 进行节点资源配额的实际更新操作
},
DeleteFunc: func(obj interface{}) {
fmt.Println("Custom quota deleted.", obj.GetName())
},
})
// 优雅地处理中断信号
stopCh := make(chan os.Signal, 1)
signal.Notify(stopCh, syscall.SIGINT, syscall.SIGTERM)
<-stopCh
}
```
步骤三：部署控制器至K8S集群
在K8S集群中部署控制器非常简单。首先，我们需要使用以下命令将代码文件从本地传输到K8S集群中的某个节点上。
```shell
kubectl cp custom-quota-controller
```
然后，使用以下命令进入到该节点上：
```shell
kubectl exec -it
```
接下来，使用以下命令编译和运行控制器。
```shell
cd custom-quota-controller
go build
./custom-quota-controller
```
步骤四：创建资源分配策略
最后，我们需要为每个节点定义一个资源分配策略。这可以通过在K8S中定义一个名为CustomQuota的CR来实现。示例如下：
```yaml
apiVersion: custom.quota.api.com/v1beta1
kind: CustomQuota
metadata:
name: customquota-example
spec:
quota:
- name: node1-cpu
value: "80m"
node: node1
- name: node2-cpu
value: "40m"
node: node2
```
我们可以通过执行以下命令将此资源分配策略创建到K8S集群中：
```shell
kubectl apply -f customquota-example.yaml
```
完成以上步骤后，K8S将根据我们定义的资源分配策略按照指定的CPU分配比例在不同的节点上进行分配和管理。
总结
本文介绍了如何实现K8S异构部署CPU的整体流程，并提供了相应的代码示例。通过自定义资源定义、编写控制器、部署控制器至K8S集群以及创建资源分配策略，我们能够实现节点间CPU分配的灵活性。希望本文能帮助刚入行的小白理解和学习如何实现K8S异构部署CPU。
