揭秘云原生混布资源调度器Koordinator （一）Koordinator 整体架构设计

冬天的风滚草2025-12-31 10:34

核心概念与系统定位

1.1 What - Koordinator 是什么？

Koordinator 是一个开源的 Kubernetes 混部调度系统，专门解决在线服务（LS）和批处理任务（BE）在同一集群中的资源共享问题。

核心特性：

  • QoS 分级体系：5 个等级（LSE/LSR/LS/BE/SYSTEM），差异化资源保护
  • 干扰检测与隔离：通过 CPU schedule latency、缓存污染等指标检测干扰
  • 动态资源超卖：在保证高优先级 SLO 的前提下，安全地超卖资源
  • 实时动态调控：容器运行时可以动态调整 CPU/内存配额，不需要重启
  • 完整的工具链：包含调度器、控制器、重调度器、准入控制等

架构设计图

graph TB subgraph "Control Plane" KS[koord-scheduler
调度器] KM[koord-manager
控制器管理器] KD[koord-descheduler
重调度器] WH[Webhook
准入控制] end subgraph "Node Components" KL[Koordlet
节点代理] RP[Runtime Proxy
运行时代理] end subgraph "Kubernetes" API[kube-apiserver] SCHED[kube-scheduler] KUBELET[kubelet] CRI[Container Runtime] end subgraph "CRDs" NSLO[NodeSLO] NM[NodeMetric] RES[Reservation] DEV[Device] EQ[ElasticQuota] end KS -->|扩展调度| SCHED KS ---|读取| NSLO KS ---|读取| NM KS ---|管理| RES KM -->|创建/更新| NSLO KM -->|聚合| NM KM ---|管理| DEV KM ---|管理| EQ KD -->|重调度决策| API KD ---|读取| NM WH -->|验证/变更| API KL -->|上报指标| NM KL -->|读取配置| NSLO KL -->|资源管理| KUBELET KL -->|运行时钩子| RP RP -->|拦截调用| CRI API ---|存储| NSLO API ---|存储| NM API ---|存储| RES

Koordlet 核心工作流程时序图

sequenceDiagram participant API as kube-apiserver participant SI as StatesInformer participant MA as MetricAdvisor participant MC as MetricCache participant QM as QOSManager participant RH as RuntimeHooks participant RE as ResourceExecutor participant CG as CGroup/System Note over SI,MA: 启动阶段 SI->>API: 监听 Node/Pod/NodeSLO MA->>SI: 等待状态同步完成 Note over SI,MA: 运行阶段 loop 周期性采集 MA->>CG: 收集节点/容器指标 MA->>MC: 写入指标数据 MC->>MC: 缓存指标 end loop 周期性调控 QM->>SI: 获取 Pod 状态 QM->>MC: 查询历史指标 QM->>QM: 执行策略计算 QM->>RE: 提交资源更新任务 RE->>CG: 更新 CGroup 参数 end Note over RH: 容器生命周期钩子 RH->>SI: 监听 Pod 事件 RH->>CG: 容器创建时注入策略 RH->>RE: 容器运行时动态调整

调度流程时序图

sequenceDiagram participant POD as Pod participant KS as koord-scheduler participant PRE as PreFilter插件 participant FIL as Filter插件 participant SCO as Score插件 participant RES as Reserve插件 participant PRB as PreBind插件 participant API as kube-apiserver POD->>KS: 待调度 Pod KS->>PRE: PreFilter阶段 Note over PRE: NodeResourcesFitPlus
Reservation
DeviceShare等 PRE-->>KS: 预处理结果 KS->>FIL: Filter阶段(并行) Note over FIL: 过滤不满足条件的节点
检查资源/设备/NUMA FIL-->>KS: 可调度节点列表 KS->>SCO: Score阶段(并行) Note over SCO: LoadAware打分
资源均衡打分
NUMA亲和性打分 SCO-->>KS: 节点评分 KS->>KS: 选择最优节点 KS->>RES: Reserve阶段 Note over RES: 预留资源
更新设备分配 RES-->>KS: 预留成功 KS->>PRB: PreBind阶段 Note over PRB: 更新资源分配信息
设备绑定 PRB-->>KS: PreBind完成 KS->>API: 绑定 Pod 到 Node

QOSManager 策略执行时序图

sequenceDiagram participant SI as StatesInformer participant QM as QOSManager participant CS as CPUSuppress participant ME as MemoryEvict participant CB as CPUBurst participant MC as MetricCache participant RE as ResourceExecutor participant EV as Evictor loop 每个调控周期 QM->>SI: 获取节点 SLO 配置 QM->>MC: 查询资源使用指标 par 并行执行策略 QM->>CS: CPU 抑制策略 CS->>MC: 查询 CPU 使用率 CS->>CS: 计算抑制比例 CS->>RE: 更新 CPU quota and QM->>ME: 内存驱逐策略 ME->>MC: 查询内存使用 ME->>ME: 判断是否超阈值 alt 需要驱逐 ME->>EV: 选择驱逐 Pod EV->>EV: 执行驱逐 end and QM->>CB: CPU Burst 策略 CB->>MC: 查询 CPU 使用 CB->>CB: 计算 Burst 配额 CB->>RE: 更新 CPU cfs_burst end RE->>RE: 批量执行资源更新 end

SLO-Controller 配置分发时序图

sequenceDiagram participant CM as ConfigMap participant NC as NodeSLO Controller participant CACHE as SLOCfgCache participant API as kube-apiserver participant NODE as Node participant NSLO as NodeSLO participant KL as Koordlet CM->>NC: ConfigMap 更新事件 NC->>NC: 解析配置 NC->>CACHE: 更新配置缓存 loop 每个节点 NC->>NODE: 获取节点信息 NC->>CACHE: 获取匹配的配置 NC->>NC: 计算节点 SLO Spec Note over NC: 资源阈值
QoS策略
CPU Burst配置 NC->>API: 创建/更新 NodeSLO end API->>NSLO: NodeSLO 持久化 NSLO->>KL: Watch NodeSLO 变化 KL->>KL: 应用新配置

1.2 Why - 为什么需要 Koordinator？

问题1：资源浪费

erlang 复制代码 
传统 Kubernetes 集群
┌───────────────────────────────────┐
│ 在线服务（LS）    │ CPU 60% 利用   │
│ 批处理（BE）      │ 被完全隔离     │
│ 浪费的资源        │ 40% CPU 空闲   │
└───────────────────────────────────┘
                 ↓
年度成本浪费：100 台物理机 × 40% × 50 万/年 = 2000 万

问题2：优先级保障困难

原生 Kubernetes 无法：

  • 感知 BE 任务对 LS 应用的干扰程度
  • 根据实时干扰程度动态调整资源分配
  • 在混部场景下保证 LS 的延迟 SLO

问题3：调度决策单一

原生调度器仅基于：

  • Pod request/limit（静态值，不反映实际负载）
  • 节点剩余资源（无法预测未来负载变化）

无法：

  • 感知当前节点的实时负载
  • 预测未来的资源需求变化
  • 判断 BE 任务的调度会否对 LS 造成干扰

1.3 How - Koordinator 的解决方案

三大核心机制：

  1. QoS 分级隔离

    • 5 个等级，从高到低：LSE → LSR → LS → BE → SYSTEM
    • 每个等级有不同的资源保护等级和隔离策略

  2. 干扰检测与动态抑制

    • MetricAdvisor 采集底层干扰指标（CPU schedule latency、缓存未命中率）
    • QOSManager 根据干扰程度，动态调整 BE Pod 的 CPU quota
    • 当 LS 应用受到干扰时，自动降低 BE 应用的资源分配

  3. 动态资源超卖

    • 在保证高优先级应用 SLO 的前提下，将节点剩余资源分配给 BE 任务
    • 当高优先级应用负载增加时，BE 任务自动被抑制或驱逐

架构组成与组件职责

1.4 分层架构总览

scss 复制代码 
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Control Plane（集中式管理层）                   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  koord-scheduler (扩展调度器)                        │   │
│  │  ├─ 负载感知调度 (LoadAware)                       │   │
│  │  ├─ 资源预留 (Reservation)                         │   │
│  │  ├─ 设备共享 (DeviceShare)                         │   │
│  │  └─ 协同调度 (CoScheduling)                        │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  koord-manager (控制器管理)                         │   │
│  │  ├─ NodeSLO Controller (节点 SLO 配置下发)        │   │
│  │  ├─ NodeMetric Controller (节点指标聚合)          │   │
│  │  ├─ NodeResource Controller (资源超卖估算)        │   │
│  │  └─ ElasticQuota Controller (弹性配额管理)        │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  koord-descheduler (重调度器)                      │   │
│  │  ├─ 负载均衡重调度                                │   │
│  │  ├─ 资源碎片整理                                  │   │
│  │  └─ 亲和性修复                                    │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │  Webhook (准入控制)                                │   │
│  │  ├─ Pod 验证和变更 (注入 QoS/Priority 标签)      │   │
│  │  ├─ 资源合法性校验                                │   │
│  │  └─ 配额和预留可用性检查                          │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                           ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│          Node Level（节点侧执行层 - Koordlet）              │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ Koordlet DaemonSet (核心执行引擎)                 │   │
│  │                                                     │   │
│  │ ┌─ StatesInformer     (状态同步与监听)            │   │
│  │ ├─ MetricAdvisor      (指标采集框架)              │   │
│  │ ├─ MetricCache        (指标缓存与查询)            │   │
│  │ ├─ QOSManager         (QoS 策略执行)             │   │
│  │ │  ├─ CPUSuppress     (CPU 抑制)                │   │
│  │ │  ├─ MemoryEvict     (内存驱逐)                │   │
│  │ │  ├─ CPUBurst        (CPU 动态提升)            │   │
│  │ │  └─ Resctrl         (缓存隔离)                │   │
│  │ ├─ RuntimeHooks       (运行时钩子)               │   │
│  │ ├─ ResourceExecutor   (资源执行器)               │   │
│  │ └─ PredictServer      (负载预测)                 │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐   │
│  │ Runtime Proxy (可选，容器运行时代理)              │   │
│  │ ├─ CRI Server (CRI 拦截)                       │   │
│  │ ├─ NRI Plugins (Node Resource Interface)        │   │
│  │ └─ 容器创建时注入资源策略                        │   │
│  └─────────────────────────────────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                           ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│               Linux Kernel & CGroup                         │
│  ├─ CPU Controller (CPU 配额、群组优先级)               │
│  ├─ Memory Controller (内存保护、驱逐)                   │
│  ├─ Resctrl (缓存隔离)                                │
│  └─ BlkIO Controller (磁盘限流)                        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

1.5 各组件的核心职责

组件 部署方式 核心职责 关键决策
koord-scheduler Control Plane 决定 Pod 调度到哪个节点 基于实时负载和干扰
koord-manager Control Plane 聚合节点信息，下发 SLO 配置 计算每个节点的 QoS 参数
koord-descheduler Control Plane 发现不合理调度，优化调度 决定是否需要重调度
Webhook Control Plane 验证和变更 Pod 注入 QoS、Priority 等标签
Koordlet 每个 Node（DaemonSet） 采集指标、执行策略、动态调控 根据实时干扰调整 CPU/内存
Runtime Proxy 每个 Node（可选） 在容器生命周期中注入策略 容器创建时配置隔离参数

分 - QoS 分级体系（系统核心创新）

1.6 Five-Level QoS Classification

Koordinator 定义了 5 个 QoS 等级，每个等级有明确的优先级范围和资源保护等级：

yaml 复制代码 
等级    英文名    优先级范围   资源保护   干扰敏感性   典型工作负载
───────────────────────────────────────────────────────────────
LSE    Exclusive  9900-9999   最强        最高      实时任务、金融交易
LSR    Reserved   8000-8999   强          高        在线服务、API 网关
LS     Sensitive  7000-7999   中等        中等      Web 服务、数据库
BE     Best Effort 1000-5999  弱          低        批处理、离线计算
SYSTEM 系统级     10000+      最强        最高      系统服务、kubelet

1.7 资源保护的实际差异

erlang 复制代码 
资源充足场景（CPU 使用率 < 65%）
┌─────────────────────────────────┐
│ LSE   : 100% CPU 可用           │
│ LSR   :  90% CPU 可用           │
│ LS    :  80% CPU 可用           │
│ BE    :  70% CPU 可用           │
│ SYSTEM:  60% CPU 可用           │
└─────────────────────────────────┘

资源紧张场景（CPU 使用率 > 75% 触发抑制）
┌─────────────────────────────────┐
│ LSE   :  95% CPU 可用（几乎不受影响）
│ LSR   :  60% CPU 可用（被抑制）
│ LS    :  30% CPU 可用（被抑制）
│ BE    :   5% CPU 可用（被大幅抑制）
│ SYSTEM:  10% CPU 可用（不可动）
└─────────────────────────────────┘

实质：通过动态调整，确保高优先级应用获得充分资源

分 - 混部的三大核心机制

1.8 机制一：干扰检测与隔离

makefile 复制代码 
问题场景：BE 任务运行时对 LS 应用的影响
┌─────────────────────────────────┐
│ LS 应用原始指标                 │
│ ├─ P99 延迟: 5ms               │
│ ├─ CPU 利用: 60%               │
│ └─ 缓存命中率: 95%             │
└─────────────────────────────────┘
              ↓ (BE 大量计算)
┌─────────────────────────────────┐
│ LS 应用受干扰后                 │
│ ├─ P99 延迟: 15ms ↑ 200%      │
│ ├─ CPU 调度延迟: 8ms ↑        │
│ ├─ 缓存命中率: 65% ↓          │
│ └─ 内存带宽竞争: 激烈          │
└─────────────────────────────────┘

Koordinator 的解决方案：
T0: MetricAdvisor 采集干扰指标
T1: 识别干扰源（是哪个 BE Pod）
T2: QOSManager 判断干扰程度
T3: 触发 CPU 抑制（降低 BE Pod 的 CPU quota）
T4: LS 应用延迟恢复到 < 10ms

1.9 机制二：动态资源超卖

erlang 复制代码 
128 核节点的资源管理示例

物理资源：128 core CPU

分配策略：
├─ 系统保留: 10 core（kubelet、系统服务）
├─ LS 基础保证: 100 core（request）
└─ 可超卖给 BE: (128 - 10 - 100) + 30% = 38 core

总可调度：138 core（超卖 30%）
实际最多用：128 core（不能超过物理资源）

工作流程：
平时（LS 负载 80 core）：
├─ LS 使用: 80 core
├─ BE 可用: 48 core（30 core 基础 + 18 core 超卖）
└─ 节点利用率: (80+48)/128 = 100%

高峰（LS 负载 110 core）：
├─ LS 需要: 110 core
├─ BE 被抑制到: 18 core（只能用超卖部分）
└─ 冲突解决: 自动释放超卖资源给 LS

1.10 机制三：QoS 策略的动态调整

ini 复制代码 
Koordlet QOSManager 每秒的工作流程：

T=1s:  收集当前指标
       ├─ CPU 使用率: 78%
       ├─ 内存使用率: 82%
       └─ CPU 调度延迟: 5ms
           │
T=1.1s:│ 判断资源压力等级
       ├─ CPU: 78% > 75% → 触发抑制
       ├─ 内存: 82% > 75% → 触发驱逐
       └─ 综合判断: HIGH 压力
           │
T=1.2s:│ 执行 Plugin（并行）
       ├─ CPUSuppress Plugin: 计算 BE Pod 新 quota
       │  └─ 200 个 BE Pod: 4 core → 1.2 core
       ├─ MemoryEvict Plugin: 选择驱逐 Pod
       │  └─ 选择 3 个低优先级 BE Pod
       └─ CPUBurst Plugin: 计算 Burst 配额
           │
T=1.3s:│ 合并和冲突解决
       └─ 检查多个 Plugin 输出是否冲突
           │
T=1.4s:│ 提交给 ResourceExecutor
       └─ 批量更新 CGroup 参数
           │
T=1.5s:│ 上报指标
       └─ 更新 NodeMetric，上传给 API Server

总 - 一个 Pod 的完整生命周期

1.11 Pod 从创建到销毁的全过程

ini 复制代码 
T=0s   用户创建 Pod
       kubectl apply -f pod.yaml
           │
T=0.5s │ Webhook 拦截和变更
       ├─ 注入 koordinator.sh/qosClass: LS
       ├─ 注入 koordinator.sh/priority: 7500
       └─ 验证资源请求合法性
           │
T=1s   │ Pod 进入调度队列
       └─ 等待 kube-scheduler 处理
           │
T=2s   │ koord-scheduler 开始评估
       ├─ Filter 阶段: 过滤不合适的节点
       │  └─ NodeResourcesFitPlus: 检查节点资源是否充足
       │  └─ Reservation: 检查是否有可用的预留资源
       │  └─ LoadAware: 检查节点实时负载是否过高
       │
T=3s   │ Score 阶段: 给候选节点打分
       ├─ LoadAwareScore: 负载低的节点分数高
       ├─ ResourceBalancedScore: 资源均衡的节点分数高
       └─ ReservationScore: 有预留资源的节点分数高
       │
T=4s   │ 选择最优节点，Reserve 阶段
       ├─ 预留 Pod 所需资源
       ├─ 更新设备分配信息
       └─ Pod 状态变为 Pending → Bound
           │
T=5s   │ kubelet 监听到 Pod Bound 事件
       ├─ 调用 CRI 创建容器
       └─ 容器创建中...
           │
T=6s   │ RuntimeProxy 拦截容器创建（如果启用）
       ├─ 预计算 CGroup 参数（CPU quota、内存 limit）
       ├─ 计算 CPU group identity（基于 QoS 等级）
       └─ 注入隔离策略（LLC CAT、BlkIO 限流）
           │
T=7s   │ 容器启动并运行
       └─ 应用代码开始执行
           │
T=8s   │ Koordlet 开始监控
       ├─ MetricAdvisor 采集容器 CPU/内存使用
       ├─ MetricCache 存储历史指标
       ├─ QOSManager 分析是否需要调整资源
       └─ ResourceExecutor 执行 CGroup 更新（如需要）
           │
T=9-3600s │ 持续监控和动态调控（每秒循环）
       ├─ 若集群资源压力增加
       │  └─ BE Pod 的 CPU quota 自动降低
       ├─ 若内存使用超过阈值
       │  └─ 驱逐低优先级 Pod
       └─ 若 LS 应用负载下降
          └─ BE Pod 可用 CPU 增加
           │
T=3601s │ Pod 生命周期结束
        ├─ 应用程序退出或用户删除 Pod
        ├─ Koordlet 清理资源
        └─ CGroup 参数恢复

总 - 数据流与组件协作

1.12 关键数据流

scss 复制代码 
ConfigMap (集群级 SLO 策略)
   │ 监听变化
   ↓
koord-manager
   ├─ NodeSLO Controller 读取 ConfigMap
   ├─ 为每个节点计算对应的 SLO 参数
   └─ 创建/更新 NodeSLO CRD
       │ 
       ↓
   NodeSLO CRD (每个节点的 SLO 配置)
       │ Watch
       ↓
   Koordlet
       ├─ StatesInformer 监听 NodeSLO
       ├─ 应用 SLO 配置到本节点
       ├─ MetricAdvisor 采集指标
       ├─ MetricCache 缓存指标
       ├─ QOSManager 根据指标和 SLO 计算策略
       ├─ ResourceExecutor 执行 CGroup 更新
       └─ 上报 NodeMetric 给 API Server
           │
           ↓
       NodeMetric CRD (节点实时指标)
           │ 读取
           ├─────────────→ koord-manager (聚合节点指标)
           │
           ├─────────────→ koord-scheduler (调度决策)
           │               └─ LoadAware Plugin 读取节点负载
           │               └─ 避免调度到高负载节点
           │
           └─────────────→ koord-descheduler (重调度决策)
                           └─ 发现不合理的调度
                           └─ 决定是否触发 Pod 迁移

总 - 生产案例与调优指南

1.13 典型生产场景一：在线服务 + 离线计算混部

背景信息：

  • 在线服务（LS）：400 个 Pod，每个 request 2 core，limit 4 core
  • 离线任务（BE）：200 个 Pod，每个 request 4 core，limit 8 core
  • 集群规模：1024 core，1024 GB 内存
  • 目标：资源利用率从 60% 提升到 80%，LS 应用 P99 延迟增长 < 5%

调优配置：

yaml 复制代码 
# ConfigMap: slo-controller-config
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: slo-controller-config
  namespace: koordinator-system
data:
  colocation-config: |
    {
      "enable": true,
      "metricAggregateDurationSeconds": 300,
      "cpuReclaimThresholdPercent": 70,
      "memoryReclaimThresholdPercent": 75,
      "resourceThresholdStrategy": {
        "thresholds": {
          "cpu-suppress-percent": 65,              # LS 使用率 > 65% 触发 BE 抑制
          "memory-evict-threshold-percent": 75,    # 内存 > 75% 触发驱逐
          "cpu-evict-threshold-percent": 85        # CPU 调度延迟 > 85% 触发强制驱逐
        }
      },
      "resourceQOSStrategy": {
        "lsClass": {
          "cpuQOS": {
            "enable": true,
            "groupIdentity": 0                    # LS 高优先级
          },
          "memoryQOS": {
            "enable": true,
            "minLimitPercent": 0,
            "lowLimitPercent": 0,
            "throttlingPercent": 100,
            "wmarkRatio": 90,
            "wmarkScalePermill": 30,
            "wmarkMinAdj": -25                    # 全局回收时优先保护 LS
          }
        },
        "beClass": {
          "cpuQOS": {
            "enable": true,
            "groupIdentity": -1                   # BE 最低优先级
          },
          "memoryQOS": {
            "enable": true,
            "minLimitPercent": 0,
            "lowLimitPercent": 0,
            "throttlingPercent": 100,
            "wmarkRatio": 80,
            "wmarkScalePermill": 30,
            "wmarkMinAdj": 50                     # 全局回收时最容易被回收
          }
        }
      }
    }

预期效果：

  • CPU 利用率：60% → 78-82%
  • 内存利用率：65% → 80-85%
  • LS P99 延迟增长：< 3%
  • BE 任务完成时间增加：< 15%（因为被抑制）

验证指标（通过 Prometheus）：

promql 复制代码 
# LS 应用的 P99 延迟
histogram_quantile(0.99, pod_http_request_duration_seconds_bucket{qos="LS"})

# BE 任务 CPU 被抑制的程度
rate(container_cpu_cfs_throttled_seconds_total{qos="BE"}[5m])

# 节点 CPU 使用率
node_cpu_seconds_total

1.14 典型生产场景二：金融交易系统（对延迟极端敏感）

背景信息：

  • 交易系统（LSE）：50 个 Pod，每个 4 core request，对延迟极端敏感
  • 风险评估（LS）：100 个 Pod，每个 2 core request
  • 数据备份（BE）：300 个 Pod，后台任务，无时间要求
  • 目标：LSE 应用 P99 延迟 < 1ms，且增长 < 0.5ms

调优配置：

yaml 复制代码 
resourceThresholdStrategy:
  thresholds:
    cpu-suppress-percent: 60              # 更严格的触发点
    memory-evict-threshold-percent: 70    
    cpu-evict-threshold-percent: 80       # 更容易触发驱逐

resourceQOSStrategy:
  lseClass:
    cpuQOS:
      enable: true
      groupIdentity: 0                    # 最高优先级
    memoryQOS:
      enable: true
      minLimitPercent: 100                # 100% 内存保护
      lowLimitPercent: 100
      throttlingPercent: 120              # 更宽松的限制
      wmarkRatio: 100                     # 延迟写回，避免同步回收
      wmarkScalePermill: 20
      wmarkMinAdj: -25
  
  beClass:
    cpuQOS:
      enable: true
      groupIdentity: -1                   # 最低优先级
    memoryQOS:
      enable: true
      minLimitPercent: 0
      lowLimitPercent: 0
      throttlingPercent: 80               # 更激进的内存限制
      wmarkRatio: 70
      wmarkScalePermill: 30
      wmarkMinAdj: 50

预期效果：

  • LSE 应用 P99 延迟：< 1.2ms（增长 < 0.2ms）
  • LS 应用 P99 延迟：< 15ms（增长 < 2ms）
  • BE 任务完成时间增加：20-30%（被大幅抑制）
  • 资源利用率仍能达到 70%

总 - Koordinator 的核心优势

1.15 与传统方案的对比

维度 传统 K8s Koordinator 收益
调度感知 基于 request/limit 基于实时负载和干扰程度 调度质量 ↑ 30%
隔离机制 CGroup 基础隔离 CPU group identity + LLC 隔离 + 内存 QoS 干扰程度 ↓ 40%
资源超卖 无法精细控制 动态超卖，可调控，安全可靠 利用率 ↑ 25-40%
运行时调控 容器启动后不可改 实时动态调整 CPU/内存 保障 SLO 的前提下最大化利用
工具链完整性 仅有调度器 包含调度、控制、重调度、准入、监控 生产就绪，开箱即用

总结 - 章节要点汇总

1.16 关键概念速查表

概念 含义 示例
QoS Quality of Service，服务质量等级 LS/BE/LSE 等
LS Latency Sensitive，延迟敏感应用 在线服务、API 网关
BE Best Effort，最大努力交付应用 批处理、离线计算
干扰 Interference，BE 对 LS 的性能影响 CPU 竞争、缓存污染
超卖 Overcommit，分配资源超过物理资源 分配 130 core 给 128 core 节点
抑制 Suppress，降低任务的资源分配 CPU quota 从 4 core → 1.2 core
驱逐 Evict，强制停止或迁移 Pod SIGTERM 给 Pod，优雅关闭或杀死
SLO Service Level Objective，服务目标 P99 延迟 < 10ms

本章核心收获： ✅ 理解 Koordinator 解决的核心问题和方案 ✅ 掌握分层架构和各组件职责 ✅ 熟悉 QoS 分级体系和资源保护机制 ✅ 学会根据生产场景进行调优配置

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