Descheduler for Kubernetes

Kubernetes Descheduler 全维度指南（Helm 部署+配置+优缺点）

一、Descheduler 核心定义

Kubernetes Descheduler 是一款官方开源工具，用于主动驱逐不符合调度策略的 Pod，重新调度至更优节点，解决集群运行中因节点资源变化、标签/污点更新、亲和性调整等导致的 Pod 分布不均问题（区别于 K8s 原生调度器仅在 Pod 创建时生效）。

二、完整 Helm Chart 安装步骤

1. 环境前置要求

• Kubernetes 集群版本 ≥ 1.21（Descheduler v0.28+ 适配，低版本需对应降级 Descheduler）；
• Helm 版本 ≥ 3.0；
• 集群内有 cluster-admin 权限（Descheduler 需读取/操作全集群 Pod/Node 资源）。

2. 安装流程

步骤1：添加官方 Helm 仓库

# 添加 Descheduler 官方仓库（CNCF 托管）
helm repo add descheduler https://kubernetes-sigs.github.io/descheduler/
# 更新仓库索引
helm repo update

步骤2：自定义 values.yaml（核心配置，见下文"必要配置"）

# 基础配置
replicaCount: 1
image:
  repository: k8s.gcr.io/descheduler/descheduler
  tag: v0.29.0  # 适配 K8s 1.24+，按需选择版本
  pullPolicy: IfNotPresent

# 调度策略配置（核心）
policy:
  profiles:
    - name: default
      pluginConfig:
        - name: "RemoveDuplicates"  # 驱逐重复 Pod（同一节点多副本）
          args:
            excludeOwnerKinds: ["DaemonSet"]
        - name: "LowNodeUtilization"  # 驱逐低资源利用率节点的 Pod
          args:
            thresholds:
              cpu: 20  # 节点CPU利用率低于20%触发
              memory: 20
            targetThresholds:
              cpu: 50  # 目标利用率50%
              memory: 50
        - name: "HighNodeUtilization"  # 驱逐高负载节点的 Pod
          args:
            thresholds:
              cpu: 80  # 节点CPU利用率高于80%触发
              memory: 80
        - name: "NodeAffinity"  # 驱逐不满足节点亲和性的 Pod
          args:
            nodeAffinityType: ["requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution"]
        - name: "PodAffinity"  # 驱逐不满足Pod亲和性的 Pod
          args:
            hardPodAffinityWeight: 1
        - name: "TaintToleration"  # 驱逐不满足污点容忍的 Pod
          args:
            tolerateTaints: []
        - name: "NodeResourcesFit"  # 驱逐节点资源不足的 Pod
          args:
            ignoredResources: ["ephemeral-storage"]
      plugins:
        deschedule:
          enabled:
            - "RemoveDuplicates"
            - "LowNodeUtilization"
            - "HighNodeUtilization"
            - "NodeAffinity"
            - "PodAffinity"
            - "TaintToleration"
            - "NodeResourcesFit"
          disabled: []

# 调度周期（默认每10分钟执行一次）
args:
  - --policy-config-file=/policy/policy.yaml
  - --descheduling-interval=10m
  - --v=2  # 日志级别

# 权限配置（默认已包含 ClusterRole/ClusterRoleBinding，无需额外修改）
rbac:
  create: true
  rules: []
  clusterRoleAnnotations: {}
  clusterRoleBindingAnnotations: {}

# 资源限制
resources:
  limits:
    cpu: 100m
    memory: 128Mi
  requests:
    cpu: 50m
    memory: 64Mi

# 命名空间（建议独立部署）
namespace: kube-system  # 或自定义命名空间如 descheduler-system

步骤3：安装 Descheduler

# 创建命名空间（若自定义）
kubectl create namespace descheduler-system
# 安装 Helm Chart
helm install descheduler descheduler/descheduler \
  --namespace descheduler-system \
  --values values.yaml \
  --version 0.29.0  # 与镜像版本一致

步骤4：验证安装

# 检查 Pod 运行状态
kubectl get pods -n descheduler-system
# 查看日志验证策略执行
kubectl logs -f <descheduler-pod-name> -n descheduler-system

三、核心必要配置（按优先级排序）

1. 调度策略（policy.profiles）

Descheduler 核心能力依赖策略配置，需根据集群场景启用/禁用插件：

插件名称	作用	必配场景	核心参数示例
RemoveDuplicates	驱逐同一节点上的重复 Pod（如 Deployment 多副本被调度到同一节点）	所有集群	excludeOwnerKinds: ["DaemonSet"]
LowNodeUtilization	驱逐低负载节点 Pod，均衡集群资源利用率	资源碎片化严重的集群	thresholds.cpu: 20、targetThresholds.cpu: 50
HighNodeUtilization	驱逐高负载节点 Pod，避免节点资源耗尽	节点负载不均的集群	thresholds.cpu: 80
NodeAffinity	驱逐不满足节点亲和性的 Pod（如节点标签更新后）	依赖节点亲和性的应用	nodeAffinityType: ["requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution"]
TaintToleration	驱逐不满足节点污点容忍的 Pod（如节点新增污点后）	节点有动态污点的集群	tolerateTaints: []
PodLifeTime	驱逐运行超期的 Pod（需手动启用）	需定期重启 Pod 的场景	maxPodLifeTimeSeconds: 86400

2. 调度周期（args.descheduling-interval）

• 格式：--descheduling-interval=Xm（X 为分钟，默认 10m）；
• 建议值：测试环境 5m，生产环境 10-30m（避免频繁驱逐影响业务）；
• 核心原则：周期过短易导致 Pod 频繁重建，过长无法及时均衡资源。

3. 资源限制（resources）

• Descheduler 本身资源消耗极低，建议配置：

  resources:
    limits:
      cpu: 100m
      memory: 128Mi
    requests:
      cpu: 50m
      memory: 64Mi

• 避免无限制占用资源，防止影响集群核心组件。

4. 权限配置（rbac）

• 必须开启 rbac.create: true，Descheduler 需以下核心权限：
  • 读取所有节点/Pod 信息；
  • 驱逐 Pod（pods/eviction 权限）；
  • 读取 Namespace/Node 标签/污点。

5. 排除规则（可选但建议配置）

避免驱逐核心组件 Pod，需在策略中添加排除规则：

policy:
  profiles:
    - name: default
      plugins:
        deschedule:
          enabled: [...]
      filters:  # 排除规则
        - name: "Namespaces"
          args:
            include: []
            exclude: ["kube-system", "descheduler-system"]  # 排除核心命名空间
        - name: "OwnerReferences"
          args:
            excludeOwnerKinds: ["DaemonSet", "StatefulSet"]  # 排除有状态应用（按需）

四、Descheduler 核心优缺点

1. 优点

优势点	具体说明
动态均衡集群资源	解决 K8s 原生调度器"一次性调度"缺陷，主动优化运行中 Pod 分布
适配多种不均衡场景	支持重复 Pod、资源高低负载、亲和性/污点不匹配等多类场景的 Pod 重调度
非侵入式部署	仅驱逐 Pod 不修改应用配置，Helm 一键部署，对业务无感知
高度可配置	支持启用/禁用特定插件、设置排除规则，适配不同集群规模和业务场景
官方维护，兼容性好	与 K8s 版本同步迭代，支持 1.21+ 所有主流版本

2. 缺点

风险点	具体说明	规避方案
可能导致业务中断	Pod 被驱逐后重建过程中业务短暂不可用，无状态应用影响小，有状态应用风险高	1. 排除 StatefulSet 等有状态应用；2. 配置 PodDisruptionBudget 限制驱逐数量
资源消耗叠加	大规模驱逐时，Pod 重建会占用集群资源，可能引发资源竞争	1. 降低调度频率；2. 限制单次驱逐 Pod 数量（通过 maxPodsToEvictPerNode）
策略配置复杂	插件参数多，配置不当易导致无效驱逐或过度驱逐	1. 先在测试环境验证策略；2. 从基础插件（RemoveDuplicates）逐步启用
无原生监控告警	默认无内置监控指标，需手动集成 Prometheus	1. 配置 Prometheus 抓取 Descheduler 日志；2. 基于驱逐事件配置告警规则
不支持预调度验证	无法提前验证驱逐后的调度结果，可能出现驱逐后 Pod 无法重新调度的情况	1. 先启用模拟模式（--dry-run）验证；2. 确保集群有足够空闲节点

五、最佳实践补充

1. 测试先行 ：先通过 --dry-run 模式运行 Descheduler，验证策略是否触发预期驱逐，避免直接影响生产；
2. 配合 PDB：为核心应用配置 PodDisruptionBudget，限制单次驱逐的 Pod 数量，保障业务可用性；
3. 监控驱逐事件：通过 K8s Event 或 Descheduler 日志，监控 Pod 驱逐行为，配置告警（如单次驱逐超 N 个 Pod 告警）；
4. 版本匹配：Descheduler 版本需与 K8s 集群版本匹配（如 K8s 1.26 对应 Descheduler v0.28+）。

下一步迭代建议

需要我为你编写 Descheduler 核心监控告警配置（Prometheus + Grafana 模板 + 驱逐事件告警规则），帮助你实时监控其运行状态和驱逐行为吗？