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Binpack为调度器的多个调度插件之一，与其他插件共同为节点打分，用户可以自定义该插件整体权重和各资源维度打分权重，用以提高或降低Binpack在整体调度中的影响力。调度器在计算Binpack策略得分时，会考虑Pod请求的各种资源，如：CPU、Memory和GPU等扩展资源，并根据各种资源所配置的权重做平均。 Binpack算法原理
空闲节点：资源利用率低于30%的节点。 CPU和内存资源碎片率整理策略（HighNodeUtilization） 从分配率低的节点上驱逐Pod。这个策略必须与Volcano调度器的binpack策略或者kube-scheduler调度器的MostAllocated策略一起使用。阈值可以分为CPU和内存两种资源角度进行配置。
负载指定调度器。 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 针对计算资源进行优化的调度策略，可以有效减少各节点资源碎片，最大化地提高计算资源的利用率。 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 根据业务的重要性和优先级，设置自定义的策略对业务占用的资源进行调度，确保关键业务的资源优先级得到保障。
-p 下图中命令仅做示例，请根据实际情况填写。 节点创建完成后，登录节点执行表1中的查看参数命令检查是否修改成功。 父主题： 节点系统参数优化
其中1048576为最大文件句柄数的建议取值。 下图中命令仅做示例，请根据实际情况填写。 节点创建完成后，登录节点查看参数是否修改成功。 父主题： 节点系统参数优化
集群成本管理最佳实践 集群成本优化的核心在于如何最大化的利用集群资源，减少集群中不必要的成本开销。同时，成本优化并不局限在降低资源规模，而是需要在集群成本优化与可靠性之间进行平衡。本文汇总了集群成本优化的最佳实践，希望可以帮助您有效地进行集群成本优化，助力企业降本增效。 使用合适的集群配置
及时升级集群中的CoreDNS版本 CoreDNS功能较为单一，对不同的Kubernetes版本也实现了较好的兼容性，CCE会定期同步社区bug，升级CoreDNS插件的版本，建议客户定期升级集群的CoreDNS版本。CCE的插件管理中心提供了CoreDNS的安装及升级功能。您可
监控CoreDNS运行状态 CoreDNS通过标准的Promethues接口暴露出解析结果等健康指标，发现CoreDNS服务端甚至上游DNS服务器的异常。 CoreDNS自身metrics数据接口，默认zone侦听{$POD_IP}:9153，请保持此默认值，否则普罗无法采集coredns
] } ] }, ... 完成以上配置后，单击“确定”。 父主题： 资源利用率优化调度
可用区部署策略 优先模式：以拓扑域topology.kubernetes.io/zone为key做多实例副本软的反亲和部署。优先将插件的容器实例调度到不同可用区的节点上，如集群下节点不满足多可用区，插件实例将调度到单可用区下的不同节点。 强制模式：以拓扑域topology.kubernetes
返回控制台的“监测灰度运行状态”页面查看v1和v3版本的实时流量监控情况。 图11 流量监控详情 在“流量监控”页面，您可以查看Bookinfo应用各微服务之间的实时拓扑。ASM提供的流量监控功能，可监控微服务之间的拓扑、会话请求调用链、各环节耗时和RPS、RT等性能状态。 图12 流量监控拓扑 从拓扑图可以看出
避免IPVS缺陷导致的DNS概率性解析超时 问题描述 当集群使用IPVS作为kube-proxy负载均衡模式时，您可能会在CoreDNS缩容或重启时遇到DNS概率性解析超时的问题。 该问题由社区Linux内核缺陷导致，具体信息请参见https://github.com/torva
资源占用率增加：为保证DNS性能，CoreDNS往往需要更高规格的配置。 解决方案 NodeLocal DNSCache可以提升服务发现的稳定性和性能。 关于NodeLocal DNSCache的介绍及如何在CCE集群中部署NodeLocal DNSCache的具体步骤，请参见使用NodeLocal
StatefulSet部分参数说明 参数 说明 topologySpreadConstraints 拓扑分布约束，用来控制Pod在集群内拓扑域之间的分布，如区域、可用区、节点和其他用户自定义拓扑域。了解更多信息，请参见Pod 拓扑分布约束。 topologySpreadConstraints.labelSelector
pid_max取值修改为4194304，具体方法请参见修改节点kernel.pid_max。且后续创建节点和节点池时配置安装前脚本修改kernel.pid_max，具体方法请参见配置节点池kernel.pid_max和创建节点时配置kernel.pid_max EulerOS 2.5、CentOS 7
节点创建完成后，登录节点查看是否修改成功。 cat /etc/systemd/journald.conf | grep RuntimeMaxUse 父主题： 节点系统参数优化
在支持AI，大数据等作业的时候提供了高精度的资源调度策略，例如在深度学习场景下计算效率非常重要。以TensorFlow计算为例，配置“ps”和“worker”之间的亲和性，以及“ps”与“ps”之间的反亲和性，可使“ps”和“worker”尽量调度到同一台节点上，从而提升“ps”和“worker”之间进行网络和数
Volcano调度器 插件介绍 Volcano 是一个基于 Kubernetes 的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要的而 Kubernetes 当下缺失的一系列特性。 字段说明 表1 参数描述 参数 是否必选 参数类型 描述 basic
高并发业务场景参数优化 针对高并发业务场景，可通过参数配置进行优化： 通过ConfigMap对Nginx Ingress Controller整体参数进行优化。 通过InitContainers对Nginx Ingress Controller内核参数进行优化。 优化后的value.yaml配置文件如下：
Volcano调度 Volcano调度概述 使用Volcano调度工作负载 资源利用率优化调度 业务优先级保障调度 AI任务性能增强调度 NUMA亲和性调度 应用扩缩容优先级策略 父主题： 调度
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