如何防止 Kubernetes 调度程序因资源限制而延迟处于挂起状态的作业 Pod

Question

我正在开展一个研究项目，在该项目中我部署了一个 Kubernetes 作业，旨在生成特定的 CPU 和内存负载。该作业请求 0.5 个 CPU 和 500Mi 内存，我的目标是通过将并行度设置为 20 来并行运行该作业的 20 个副本。鉴于我的集群能够同时处理大约 15 个作业，我预计 15 个作业将成功完成，而其余 5 个应该因资源限制而失败或保持待处理状态。

问题在于，调度程序将其中一些 pod 置于挂起状态，并在其他作业完成时启动它们。这种行为不符合我的项目要求。我需要调度程序尝试对所有作业进行初始调度，并直接使那些由于资源限制而无法立即容纳的作业失败，而不是延迟它们。这将帮助我报告成功作业和失败作业的数量。

以下是作业 YAML 文件：

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: stress-job
spec:
  parallelism: 20
  template:
    metadata:
      name: stress-job
    spec:
      containers:
        - name: stress-app
          image: annis99/stress-app:v1.1
          imagePullPolicy: Always
          ports:
            - containerPort: 8081
          resources:
            requests:
              cpu: 500m
              memory: 500Mi
            limits:
              cpu: 500m
              memory: 600Mi
      restartPolicy: Never

Answer 1

通过将

parallelism

设置为

0

，调度程序将尝试一次调度所有作业。如果没有足够的资源来容纳所有作业，调度程序将立即使无法调度的作业失败，允许您报告成功作业和失败作业的数量。

您还可以在 YAML 文件中设置 spec.completions 来设置总体任务数，并设置 spec.completionMode 来检索状态（

completedIndexes

和

failedIndexes

）。