• scheduler_default_filters 详解


    Filter scheduler 是 nova-scheduler 默认的调度器,调度过程分为两步:

       

    通过过滤器(filter)选择满足条件的计算节点(运行 nova-compute)

    通过权重计算(weighting)选择在最优(权重值最大)的计算节点上创建 Instance。

       

    Nova 允许使用第三方 scheduler,配置 scheduler_driver 即可。

       

    Scheduler 可以使用多个 filter 依次进行过滤,过滤之后的节点再通过计算权重选出最适合的节点。

       

       

    【RetryFilter】

       

    RetryFilter 的作用是刷掉之前已经调度过的节点。

       

    举个例子方便大家理解: 假设 A,B,C 三个节点都通过了过滤,最终 A 因为权重值最大被选中执行操作。 但由于某个原因,操作在 A 上失败了。 默认情况下,nova-scheduler 会重新执行过滤操作(重复次数由 scheduler_max_attempts 选项指定,默认是 3)。 那么这时候 RetryFilter 就会将 A 直接刷掉,避免操作再次失败。

    RetryFilter 通常作为第一个 filter。

       

    【AvailabilityZoneFilter】

       

    为提高容灾性提供隔离服务,可以将计算节点划分到不同的Availability Zone中。

       

    例如把一个机架上的机器划分在一个 Availability Zone 中。 OpenStack 默认有一个命名为 "Nova" 的 Availability Zone,所有的计算节点初始都是放在 "Nova" 中。 用户可以根据需要创建自己的 Availability Zone

       

    【RamFilter】

       

    RamFilter 将不能满足 flavor 内存需求的计算节点过滤掉。

       

    对于内存有一点需要注意: 为了提高系统的资源使用率,OpenStack 在计算节点可用内存时允许 overcommit(超售),也就是可以超过实际内存大小。 超过的程度是通过 nova.conf 中 ram_allocation_ratio 这个参数来控制的,默认值为 1.5

    ram_allocation_ratio = 1.5

       

    其含义是:如果计算节点的内存有 10GB,OpenStack 则会认为它有 15GB(10*1.5)的内存。

       

    【DiskFilter】

       

    DiskFilter 将不能满足 flavor 磁盘需求的计算节点过滤掉。

       

    Disk 同样允许 overcommit,通过 nova.conf 中 disk_allocation_ratio 控制,默认值为 1

       

    disk_allocation_ratio = 1.0

       

    【CoreFilter】

       

    CoreFilter 将不能满足 flavor vCPU 需求的计算节点过滤掉。

       

    vCPU 同样允许 overcommit,通过 nova.conf 中 cpu_allocation_ratio 控制,默认值为 16

       

    cpu_allocation_ratio = 16.0

       

    这意味着一个 8 vCPU 的计算节点,nova-scheduler 在调度时认为它有 128 个 vCPU。 需要提醒的是: nova-scheduler 默认使用的 filter 并没有包含 CoreFilter。 如果要用,可以将 CoreFilter 添加到 nova.conf 的 scheduler_default_filters 配置选项中。

       

    【ComputeFilter】

       

    ComputeFilter 保证只有 nova-compute 服务正常工作的计算节点才能够被 nova-scheduler调度。

    ComputeFilter 显然是必选的 filter。

       

    【ComputeCapabilitiesFilter】

       

    ComputeCapabilitiesFilter 根据计算节点的特性来筛选。

       

    这个比较高级,我们举例说明。

    例如我们的节点有 x86_64 和 ARM 架构的,如果想将 Instance 指定部署到 x86_64 架构的节点上,就可以利用到 ComputeCapabilitiesFilter。

       

    还记得 flavor 中有个 Metadata 吗,Compute 的 Capabilitie s就在 Metadata中 指定。

     

    【ImagePropertiesFilter】

       

    ImagePropertiesFilter 根据所选 image 的属性来筛选匹配的计算节点。

    跟 flavor 类似,image 也有 metadata,用于指定其属性。

     

    【ServerGroupAntiAffinityFilter】

       

    ServerGroupAntiAffinityFilter 可以尽量将 Instance 分散部署到不同的节点上。

     

    【ServerGroupAffinityFilter】

       

    与 ServerGroupAntiAffinityFilter 的作用相反,ServerGroupAffinityFilter 会尽量将 instance 部署到同一个计算节点上。

       

    【Weight】

       

    经过前面一堆 filter 的过滤,nova-scheduler 选出了能够部署 instance 的计算节点。

    如果有多个计算节点通过了过滤,那么最终选择哪个节点呢?

       

    Scheduler 会对每个计算节点打分,得分最高的获胜

    打分的过程就是 weight,翻译过来就是计算权重值,那么 scheduler 是根据什么来计算权重值呢?

       

    目前 nova-scheduler 的默认实现是根据计算节点空闲的内存量计算权重值:

    空闲内存越多,权重越大,instance 将被部署到当前空闲内存最多的计算节点上。

       

  • 相关阅读:
    python测试开发django186.使用 jquery 的 .val() 无法获取input框的输入值(已解决) 上海
    2022年第 10 期《python接口web自动化+测试开发》课程,2月13号开学! 上海
    python测试开发django185.bootstraptable 后端搜索功能实现(queryParams) 上海
    python测试开发django184.bootstraptable 前端分页搜索相关配置 上海
    python测试开发django181.自定义过滤器(除法取余) 上海
    python测试开发django180.dockercompose部署django+mysql环境 上海
    python测试开发django183.bootstrapformvalidation重置校验的方法 上海
    pytest文档79 内置 fixtures 之 cache 写入和读取缓存数据 上海
    python测试开发django182.jQuery重置form表单 上海
    golang interface用法
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/liufarui/p/12767001.html
Copyright © 2020-2023  润新知