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。

(相关资料图)

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/v1alpha2"kind: "DeschedulerPolicy"nodeSelector: "node=node1" # 如果没有设置，所有内容都将被处理，无需进行此设置。maxNoOfPodsToEvictPerNode: 5000 # 如果没有设置，就不需要进行限制。maxNoOfPodsToEvictPerNamespace: 5000profiles:  - name: ProfileName    pluginConfig:    - name: "DefaultEvictor"      args:        evictSystemCriticalPods: true        evictFailedBarePods: true        evictLocalStoragePods: true        nodeFit: true    plugins:      evict:        enabled:          - "DefaultEvictor"      deschedule:        enabled:          - ...      balance:        enabled:          - ...      [...]

descheduler​可以以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 https://kubernetes-sigs.github.io/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-criticalNAME                      VALUE        GLOBAL-DEFAULT   AGEsystem-cluster-critical   2000000000   false            87d

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: true        params:          nodeResourceUtilizationThresholds:            targetThresholds:              cpu: 50              memory: 50              pods: 50            thresholds:              cpu: 20              memory: 20              pods: 20      RemoveDuplicates:        enabled: true      RemovePodsHavingTooManyRestarts:        enabled: true        params:          podsHavingTooManyRestarts:            includingInitContainers: true            podRestartThreshold: 100      RemovePodsViolatingInterPodAntiAffinity:        enabled: true      RemovePodsViolatingNodeAffinity:        enabled: true        params:          nodeAffinityType:          - requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution      RemovePodsViolatingNodeTaints:        enabled: true      RemovePodsViolatingTopologySpreadConstraint:        enabled: true        params:          includeSoftConstraints: false

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 -n kube-system

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-systemNAME          SCHEDULE      SUSPEND   ACTIVE   LAST SCHEDULE   AGEdescheduler   */2 * * * *   False     1        8s              117s➜ kubectl get job -n kube-systemNAME                   COMPLETIONS   DURATION   AGEdescheduler-28032982   1/1           15s        17s➜ kubectl get pods -n kube-system -l job-name=descheduler-28032982NAME                         READY   STATUS      RESTARTS   AGEdescheduler-28032982-vxn24   0/1     Completed   0          31s

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-28032982-vxn24 -nkube-systemI0420 08:22:10.019936       1 named_certificates.go:53] "Loaded SNI cert" index=0 certName="self-signed loopback" certDetail="\"apiserver-loopback-client@1681978930\" [serving] validServingFor=[apiserver-loopback-client] issuer=\"apiserver-loopback-client-ca@1681978929\" (2023-04-20 07:22:09 +0000 UTC to 2024-04-19 07:22:09 +0000 UTC (now=2023-04-20 08:22:10.019885292 +0000 UTC))"I0420 08:22:10.020138       1 secure_serving.go:210] Serving securely on [::]:10258I0420 08:22:10.020301       1 tlsconfig.go:240] "Starting DynamicServingCertificateController"I0420 08:22:10.021237       1 policyconfig.go:211] converting Deschedule plugin: %sRemovePodsViolatingInterPodAntiAffinityI0420 08:22:10.021255       1 policyconfig.go:211] converting Deschedule plugin: %sRemovePodsViolatingNodeAffinityI0420 08:22:10.021262       1 policyconfig.go:211] converting Deschedule plugin: %sRemovePodsViolatingNodeTaintsI0420 08:22:10.021269       1 policyconfig.go:202] converting Balance plugin: %sRemovePodsViolatingTopologySpreadConstraintI0420 08:22:10.021280       1 policyconfig.go:202] converting Balance plugin: %sLowNodeUtilizationI0420 08:22:10.021296       1 policyconfig.go:202] converting Balance plugin: %sRemoveDuplicatesI0420 08:22:10.021312       1 policyconfig.go:211] converting Deschedule plugin: %sRemovePodsHavingTooManyRestarts# ......I0420 08:22:11.630980       1 removeduplicates.go:162] "Duplicate found" pod="kruise-system/kruise-controller-manager-7d78fc5c97-pxsqx"I0420 08:22:11.630997       1 removeduplicates.go:103] "Processing node" node="node2"I0420 08:22:11.631052       1 removeduplicates.go:103] "Processing node" node="node3"I0420 08:22:11.631113       1 removeduplicates.go:103] "Processing node" node="master1"I0420 08:22:11.631184       1 removeduplicates.go:194] "Adjusting feasible nodes" owner={namespace:kruise-system kind:ReplicaSet name:kruise-controller-manager-7d78fc5c97 imagesHash:openkruise/kruise-manager:v1.3.0} from=4 to=3I0420 08:22:11.631200       1 removeduplicates.go:203] "Average occurrence per node" node="node1" ownerKey={namespace:kruise-system kind:ReplicaSet name:kruise-controller-manager-7d78fc5c97 imagesHash:openkruise/kruise-manager:v1.3.0} avg=1I0420 08:22:11.647438       1 evictions.go:162] "Evicted pod" pod="kruise-system/kruise-controller-manager-7d78fc5c97-pxsqx" reasnotallow="" strategy="RemoveDuplicates" node="node1"I0420 08:22:11.647494       1 descheduler.go:408] "Number of evicted pods" totalEvicted=1I0420 08:22:11.647583       1 reflector.go:227] Stopping reflector *v1.Namespace (0s) from k8s.io/client-go/informers/factory.go:150I0420 08:22:11.647702       1 reflector.go:227] Stopping reflector *v1.PriorityClass (0s) from k8s.io/client-go/informers/factory.go:150I0420 08:22:11.647761       1 tlsconfig.go:255] "Shutting down DynamicServingCertificateController"I0420 08:22:11.647764       1 reflector.go:227] Stopping reflector *v1.Node (0s) from k8s.io/client-go/informers/factory.go:150I0420 08:22:11.647811       1 secure_serving.go:255] Stopped listening on [::]:10258......

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：

# pdb-demo.yamlapiVersion: 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：https://kubernetes.io/docs/tasks/run-application/configure-pdb/。

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。

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: true    params:      maxPodLifeTimeSeconds: 604800 # Pods 运行最多7天

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: true    params:      removeDuplicates:        excludeOwnerKinds:          - "ReplicaSet"

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-scheduler 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: true    params:      nodeResourceUtilizationThresholds:        thresholds:          "cpu": 20          "memory": 20          "pods": 20        targetThresholds:          "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。

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

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

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: true    params:      nodeAffinityType:        - "requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution"

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: true    params:      includeSoftConstraints: false

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: true    params:      podsHavingTooManyRestarts:        podRestartThreshold: 100        includingInitContainers: true

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。

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: true    params:      podLifeTime:        maxPodLifeTimeSeconds: 86400      namespaces:        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: true    params:      podLifeTime:        maxPodLifeTimeSeconds: 86400      namespaces:        exclude:          - "namespace1"          - "namespace2"

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: true    params:      podLifeTime:        maxPodLifeTimeSeconds: 86400      thresholdPriority: 10000

或者使用thresholdPriorityClassName进行过滤：

apiVersion: "descheduler/v1alpha1"kind: "DeschedulerPolicy"strategies:  "PodLifeTime":    enabled: true    params:      podLifeTime:        maxPodLifeTimeSeconds: 86400      thresholdPriorityClassName: "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。

当使用 descheduler 驱除 Pods 的时候，需要注意以下几点：