从零开始入门 K8s | Kubernetes 调度和资源管理

作者 | 子誉  蚂蚁金服高级技术专家

关注“阿里巴巴云原生”公众号，回复关键词“入门”，即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT。

Kubernetes 调度过程

首先来看第一部分 - Kubernetes 的调度过程。如下图所示，画了一个很简单的 Kubernetes 集群架构，它包括了一个 kube-ApiServer，一组 Web-hook Controllers，以及一个默认的调度器 kube-Scheduler，还有两台物理机节点 Node1 和 Node2，分别在上面部署了两个 kubelet。

我们来看一下，假如要向这个 Kubernetes 集群提交一个 pod，它的调度过程是什么样的一个流程？

假设我们已经写好了一个 yaml 文件，就是下图中的橙色圆圈 pod1，然后往 kube-ApiServer 里提交这个 yaml 文件。

此时 ApiServer 会先把这个待创建的请求路由给我们的 webhook Controllers 进行校验。

通过校验之后，ApiServer 会在集群里面生成一个 pod，此时生成的 pod，它的 nodeName 是空的，并且它的 phase 是 Pending 状态。在生成了这个 pod 之后，kube-Scheduler 以及 kubelet 都能 watch 到这个 pod 的生成事件，kube-Scheduler 发现这个 pod 的 nodeName 是空的之后，会认为这个 pod 是处于未调度状态。

接下来，它会把这个 pod 拿到自己里面进行调度，通过一系列的调度算法，包括一系列的过滤和打分的算法后，Schedule 会选出一台最合适的节点，并且把这一台节点的名称绑定在这个 pod 的 spec 上，完成一次调度的过程。

此时我们发现，pod 的 spec 上，nodeName 已经更新成了 Node1 这个 node，更新完 nodeName 之后，在 Node1 上的这台 kubelet 会 watch 到这个 pod 是属于自己节点上的一个 pod。

然后它会把这个 pod 拿到节点上进行操作，包括创建一些容器 storage 以及 network，最后等所有的资源都准备完成，kubelet 会把状态更新为 Running，这样一个完整的调度过程就结束了。

通过刚刚一个调度过程的演示，我们用一句话来概括一下调度过程：它其实就是在做一件事情，即把 pod 放到合适的 node 上。

这里有个关键字“合适”，什么是合适呢？下面给出几点合适定义的特点：

• 首先要满足 pod 的资源要求；
• 其次要满足 pod 的一些特殊关系的要求；
• 再次要满足 node 的一些限制条件的要求；
• 最后还要做到整个集群资源的合理利用。

做到以上的要求后，可以认为我们把 pod 放到了一个合适的节点上了。

接下来我会为大家介绍 Kubernetes 是怎么做到满足这些 pod 和 node 的要求的。

Kubernetes 基础调度力

下面为大家介绍一下 Kubernetes 的基础调度能力，Kubernetes 的基础调度能力会以两部分来展开介绍：

1. 第一部分是资源调度——介绍一下 Kubernetes 基本的一些 Resources 的配置方式，还有 Qos 的概念，以及 Resource Quota 的概念和使用方式；

2. 第二部分是关系调度——在关系调度上，介绍两种关系场景：

   1. pod 和 pod 之间的关系场景，包括怎么去亲和一个 pod，怎么去互斥一个 pod？
   2. pod 和 node 之间的关系场景，包括怎么去亲和一个 node，以及有一些 node 怎么去限制 pod 调度上来。

如何满足 Pod 资源要求

pod 的资源配置方法

上图是 pod spec 的一个 demo，我们的资源其实是填在 pod spec 中，具体在 containers 的 resources 里。

resources 包含两个部分：

• 第一部分是 requests；
• 第二部分是 limits。

这两部分里面的内容是一模一样的，但是它代表的含义有所不同：request 代表的是对这个 pod 基本保底的一些资源要求；limit 代表的是对这个 pod 可用能力上限的一种限制。request、limit 的实现是一个 map 结构，它里面可以填不同的资源的 key/value。

我们可以大概分成四大类的基础资源：

• 第一类是 CPU 资源；
• 第二类是 memory；
• 第三类是 ephemeral-storage，是一种临时存储；
• 第四类是通用的扩展资源，比如说像 GPU。

CPU 资源，比如说上面的例子填的是2，申请的是两个 CPU，也可以写成 2000m 这种十进制的转换方式，来表达有些时候可能对 CPU 可能是一个小数的需求，比如说像 0.2 个CPU，可以填 200m。而这种方式在 memory 和 storage 之上，它是一个二进制的表达方式，如上图右侧所示，申请的是 1GB 的 memory，同样也可以填成一个 1024mi 的表达方式，这样可以更清楚地表达我们对 memory 的需求。

在扩展资源上，Kubernetes 有一个要求，即扩展资源必须是整数的，所以我们没法申请到 0.5 的 GPU 这样的资源，只能申请 1 个 GPU 或者 2 个 GPU。

这里为大家介绍完了基础资源的申请方式。

接下来，我会详细给大家介绍一下 request 和 limit 到底有什么区别，以及如何通过 request/limit 来表示 QoS。

Pod QoS 类型

K8S 在 pod resources 里面提供了两种填写方式：第一种是 request，第二种是 limit。

它其实是为用户提供了对 Pod 一种弹性能力的定义。比如说我们可以对 request 填 2 个 CPU，对 limit 填 4 个 CPU，这样代表了我希望是有 2 个 CPU 的保底能力，但其实在闲置的时候，可以使用 4 个 GPU。

说到这个弹性能力，我们不得不提到一个概念：QoS 的概念。什么是 QoS呢？QoS 全称是 Quality of Service，它是 Kubernetes 用来表达一个 pod 在资源能力上的服务质量的标准，Kubernetes 提供了三类 QoS Class:

1. 第一类是 Guaranteed，它是一类高 QoS Class，一般拿 Guaranteed 配置给一些需要资源保障能力的 pods；
2. 第二类是 Burstable，它是中等的一个 QoS label，一般会为一些希望有弹性能力的 pod 来配置 Burstable；
3. 第三类是 BestEffort，它是低QoS Class，通过名字我们也知道，它是一种尽力而为式的服务质量，K8S不承诺保障这类Pods服务质量。

K8s 其实有一个不太好的地方，就是用户没法直接指定自己的 pod 是属于哪一类 QoS，而是通过 request 和 limit 的组合来自动地映射上 QoS Class。

通过上图的例子，大家可以看到：假如我提交的是上面的一个 spec，在 spec 提交成功之后，Kubernetes 会自动给补上一个 status，里面是 qosClass: Guaranteed，用户自己提交的时候，是没法定义自己的 QoS 等级。所以将这种方式称之为隐性的 QoS class 用法。

Pod QoS 配置

接下来介绍一下，我们怎么通过 request 和 limit 的组合来确定我们想要的 QoS level。

Guaranteed Pod

首先我们如何创建出来一个 Guaranteed Pod？

Kubernetes 里面有一个要求：如果你要创建出一个 Guaranteed Pod，那么你的基础资源（包括 CPU 和 memory），必须它的 request==limit，其他的资源可以不相等。只有在这种条件下，它创建出来的 pod 才是一种 Guaranteed Pod，否则它会属于 Burstable，或者是 BestEffort Pod。

Burstable Pod

然后看一下，我们怎么创建出来一个 Burstable Pod，Burstable Pod 的范围比较宽泛，它只要满足 CPU/Memory  的 request 和 limit 不相等，它就是一种 Burstable Pod。

比如说上面的例子，可以不用填写 memory 的资源，只要填写 CPU 的资源，它就是一种 Burstable Pod。

BestEffort Pod

第三类 BestEffort Pod，它也是条件比较死的一种使用方式。它必须是所有资源的 request/limit 都不填，才是一种 BestEffort Pod。

所以这里可以看到，通过 request 和 limit 不同的用法，可以组合出不同的 Pod QoS。

不同的 QoS 表现

接下来，为大家介绍一下：不同的 QoS 在调度和底层表现有什么样的不同？不同的 QoS，它其实在调度和底层表现上都有一些不一样。比如说调度表现，调度器只会使用 request 进行调度，也就是说不管你配了多大的 limit，它都不会进行调度使用。

在底层上，不同的 Qos 表现更不相同。比如说 CPU，它是按 request 来划分权重的，不同的 QoS，它的 request 是完全不一样的，比如说像 Burstable 和 BestEffort，它可能 request 可以填很小的数字或者不填，这样的话，它的时间片权重其实是非常低的。像 BestEffort，它的权重可能只有 2，而 Burstable 或 Guaranteed，它的权重可以多到几千。

另外，当我们开启了 kubelet 的一个特性，叫 cpu-manager-policy=static 的时候，我们 Guaranteed Qos，如果它的 request 是一个整数的话，比如说配了 2，它会对 Guaranteed Pod 进行绑核。具体的像下面这个例子，它分配 CPU0 和 CPU1 给 Guaranteed Pod。

非整数的 Guaranteed/Burstable/BestEffort，它们的 CPU 会放在一块，组成一个 CPU share pool，比如说像上面这个例子，这台节点假如说有 8 个核，已经分配了 2 个核给整数的 Guaranteed 绑核，那么剩下的 6 个核 CPU2~CPU7，它会被非整数的 Guaranteed/Burstable/BestEffort 共享，然后它们会根据不同的权重划分时间片来使用 6 个核的 CPU。

另外在 memory 上也会按照不同的 QoS 进行划分 OOMScore。比如说 Guaranteed Pod，会固定配置默认的 -998 的 OOMScore；而 Burstable Pod 会根据 Pod 内存设计的大小和节点内存的比例来分配 2-999 的 OOMScore；BestEffort Pod 会固定分配 1000 的 OOMScore，OOMScore 得分越高的话，在物理机出现 OOM 的时候会优先被 kill 掉。

另外在节点上的 eviction 动作上，不同的 QoS 行为也是不一样的，比如说发生 eviction 的时候，会优先考虑驱逐 BestEffort 的 pod。所以不同的 QoS 在底层的表现是截然不同的。这反过来也要求我们在生产过程中，根据不同业务的要求和属性来配置资源的 Limits 和 Requests，做到合理的规划 QoS Class。

资源 Quota

在生产中我们还会遇到一个场景：假如集群是由多个人同时提交的，或者是多个业务同时在使用，我们肯定要限制某个业务或某个人提交的总量，防止整个集群的资源都会被一个业务使用掉，导致另一个业务没有资源使用。

Kubernetes 给我们提供了一个能力叫 ResourceQuota。它可以做到限制 namespace 资源用量。

具体的做法如上图右侧的 yaml 所示，可以看到它的 spec 包括了一个 hard 和 scopeSelector。hard 内容其实和 Resource 很像，这里可以填一些基础的资源。但是它比 Resource list 更丰富一点，还可以填写一些 Pod，这样可以限制 Pod 数量。另外，scopeSelector 还为这个 ResourceQuota 提供了更丰富的索引能力。

比如上面的例子中，索引出非 BestEffort 的 pod，限制的 cpu 是 1000 个，memory 是 200G，Pod 是 10 个。

ScopeName 除了提供 NotBestEffort，它还提供了更丰富的索引范围，包括 Terminating/Not Terminating，BestEffort/NotBestEffort，PriorityClass。

当我们创建了这样的 ResourceQuota 作用于集群，如果用户真的用超了资源，表现的行为是：它在提交 Pod spec 时，会收到一个 forbidden 的 403 错误，提示 exceeded quota。这样用户就无法再提交对应用超的资源了。

而如果再提交一个没有包含在这个 ResourceQuota 里的资源，还是能成功的。

这就是 Kubernetes 里 ResourceQuota 的基本用法。 我们可以用 ResourceQuota 方法来做到限制每一个 namespace 的资源用量，从而保证其他用户的资源使用。

小结：如何满足 Pod 资源要求？

上面介绍完了基础资源的使用方式，也就是我们做到了如何满足 Pod 资源要求。下面做一个小结：

• Pod 要配置合理的资源要求

  • CPU/Memory/EphemeralStorage/GPU

• 通过 Request 和 Limit 来为不同业务特点的 Pod 选择不同的 QoS

  • Guaranteed：敏感型，需要业务保障
  • Burstable：次敏感型，需要弹性业务
  • BestEffort：可容忍性业务
• 为每个 NS 配置 ResourceQuota 来防止过量使用，保障其他人的资源可用

如何满足 Pod 与 Pod 关系要求？

接下来给大家介绍一下 Pod 的关系调度，首先是 Pod 和 Pod 的关系调度。我们在平时使用中可能会遇到一些场景：比如说一个 Pod 必须要和另外一个 Pod 放在一起，或者不能和另外一个 Pod 放在一起。

在这种要求下， Kubernetes 提供了两类能力：

• 第一类能力称之为 Pod 亲和调度：PodAffinity；
• 第二类就是 Pod 反亲和调度：PodAntAffinity。

Pod 亲和调度

首先我们来看 Pod 亲和调度，假如我想把一个 Pod 和另一个 Pod 放在一起，这时我们可以看上图中的实例写法，填写上 podAffinity，然后填上 required 要求。

在这个例子中，必须要调度到带了 key: k1 的 Pod 所在的节点，并且打散粒度是按照节点粒度去打散索引的。这种情况下，假如能找到带 key: k1 的 Pod 所在节点，就会调度成功。假如这个集群不存在这样的 Pod 节点，或者是资源不够的时候，那就会调度失败。这是一个严格的亲和调度，我们叫做强制亲和调度。

有些时候我们并不需要这么严格的调度策略。这时候可以把 required 改成 preferred，变成一个优先亲和调度。也就是优先可以调度带 key: k2 的 Pod 所在节点。并且这个 preferred 里面可以是一个 list 选择，可以填上多个条件，比如权重等于 100 的是 key: k2，权重等于 10 的是 key: k1。那调度器在调度的时候会优先把这个 Pod 分配到权重分更高的调度条件节点上去。

Pod 反亲和调度

上面介绍了亲和调度，反亲和调度与亲和调度比较相似，功能上是取反的，但语法上基本上是一样的。仅是 podAffinity 换成了 podAntiAffinity，也是包括 required 强制反亲和，以及一个 preferred 优先反亲和。

这里举了两个例子：一个是禁止调度到带了 key: k1 标签的 Pod 所在节点；另一个是优先反亲和调度到带了 key: k2 标签的 Pod 所在节点。

Kubernetes 除了 In 这个 Operator 语法之外，还提供了更多丰富的语法组合来给大家使用。比如说 In/NotIn/Exists/DoesNotExist 这些组合方式。上图的例子用的是 In，比如说第一个强制反亲和例子里面，相当于我们必须要禁止调度到带了 key: k1 标签的 Pod 所在节点。

同样的功能也可以使用 Exists，Exists 范围可能会比 In 范围更大，当 Operator 填了 Exists，就不需要再填写 values。它做到的效果就是禁止调度到带了 key: k1 标签的 Pod 所在节点，不管 values 是什么值，只要带了 k1 这个 key 标签的 Pod 所在节点，都不能调度过去。

以上就是 Pod 与 Pod 之间的关系调度。

如何满足 Pod 与 Node 关系调度

Pod 与 Node 的关系调度又称之为 Node 亲和调度，主要给大家介绍两类使用方法。

NodeSelector

第一类是 NodeSelector，这是一类相对比较简单的用法。比如说有个场景：必须要调度 Pod 到带了 k1: v1 标签的 Node 上，这时可以在 Pod 的 spec 中填写一个 nodeSelector 要求。nodeSelector 本质是一个 map 结构，里面可以直接写上对 node 标签的要求，比如 k1: v1。这样我的 Pod 就会强制调度到带了 k1: v1 标签的 Node 上。

NodeAffinity

NodeSelector 是一个非常简单的用法，但这个用法有个问题：它只能强制亲和调度，假如我想优先调度，就没法用 nodeSelector 来做。于是 Kubernetes 社区又新加了一个用法，叫做 NodeAffinity。

它和 PodAffinity 有点类似，也提供了两类调度的策略：

• 第一类是 required，必须调度到某一类 Node 上；
• 第二类是 preferred，就是优先调度到某一类 Node 上。

它的基本语法和上文中的 PodAffinity 以及 PodAntiAffinity 也是类似的。在 Operator 上，NodeAffinity 提供了比 PodAffinity 更丰富的 Operator 内容。增加了 Gt 和 Lt，数值比较的用法。当使用 Gt 的时候，values 只能填写数字。

Node 标记/容忍

还有第三类调度，可以通过给 Node 打一些标记，来限制 Pod 调度到某些 Node 上。Kubernetes 把这些标记称之为 Taints，它的字面意思是污染。

那我们如何限制 Pod 调度到某些 Node 上呢？比如说现在有个 node 叫 demo-node，这个节点有问题，我想限制一些 Pod 调度上来。这时可以给这个节点打一个 taints，taints 内容包括 key、value、effect：

• key 就是配置的键值
• value 就是内容
• effect 是标记了这个 taints 行为是什么

目前 Kubernetes 里面有三个 taints 行为：

1. NoSchedule 禁止新的 Pod 调度上来；
2. PreferNoSchedul 尽量不调度到这台；
3. NoExecute 会 evict 没有对应 toleration 的 Pods，并且也不会调度新的上来。这个策略是非常严格的，大家在使用的时候要小心一点。

如上图绿色部分，给这个 demo-node 打了 k1=v1，并且 effect 等于 NoSchedule 之后。它的效果是：新建的 Pod  没有专门容忍这个 taint，那就没法调度到这个节点上去了。

假如有些 Pod 是可以调度到这个节点上的，应该怎么来做呢？这时可以在 Pod 上打一个 Pod Tolerations。从上图中蓝色部分可以看到：在 Pod 的 spec 中填写一个 Tolerations，它里面也包含了 key、value、effect，这三个值和 taint 的值是完全对应的，taint 里面的 key，value，effect 是什么内容，Tolerations 里面也要填写相同的内容。

Tolerations 还多了一个选项 Operator，Operator 有两个 value：Exists/Equal。Equal 的概念是必须要填写 value，而 Exists 就跟上文说的 NodeAffinity 一样，不需要填写 value，只要 key 值对上了，就认为它跟 taints 是匹配的。

上图中的例子，给 Pod 打了一个 Tolerations，只有打了这个 Tolerations 的 Pod，才能调度到绿色部分打了 taints 的 Node 上去。这样的好处是 Node 可以有选择性的调度一些 Pod 上来，而不是所有的 Pod 都可以调度上来，这样就做到了限制某些 Pod 调度到某些 Node 的效果。

小结

我们已经介绍完了 Pod/Node 的特殊关系和条件调度，来做一下小结。

首先假如有需求是处理 Pod 与 Pod 的时候，比如 Pod 和另一个 Pod 有亲和的关系或者是互斥的关系，可以给它们配置下面的参数：

• PodAffinity
• PodAntiAffinity

假如存在 Pod 和 Node 有亲和关系，可以配置下面的参数：

• NodeSelector
• NodeAffinity

假如有些 Node 是限制某些 Pod 调度的，比如说一些故障的 Node，或者说是一些特殊业务的 Node，可以配置下面的参数：

• Node -- Taints
• Pod -- Tolerations

Kubernetes 高级调度能力

介绍完了基础调度能力之后，下面来了解一下高级调度能力。

优先级调度

优先级调度和抢占，主要概念有：

• Priority
• Preemption

首先来看一下调度过程提到的四个特点，我们如何做到集群的合理利用？当集群资源足够的话，只需要通过基础调度能力就能组合出合理的使用方式。但是假如资源不够，我们怎么做到集群的合理利用呢？通常的策略有两类：

• 先到先得策略 (FIFO) -简单、相对公平，上手快
• 优先级策略 (Priority) - 比较符合日常公司业务特点

在实际生产中，如果使用先到先得策略，反而是一种不公平的策略，因为公司业务里面肯定是有高优先级的业务和低优先级的业务，所以优先级策略会比先到先得策略更能够符合日常公司业务特点。

接下来介绍一下优先级策略下的优先级调度是什么样的一个概念。比如说有一个 Node 已经被一个 Pod 占用了，这个 Node 只有 2 个 CPU。另一个高优先级 Pod 来的时候，低优先级的 Pod 应该把这两个 CPU 让给高优先级的 Pod 去使用。低优先级的 Pod 需要回到等待队列，或者是业务重新提交。这样的流程就是优先级抢占调度的一个流程。

在 Kubernetes 里，PodPriority 和 Preemption，就是优先级和抢占的特点，在 v1.14 版本中变成了 stable。并且 PodPriority 和 Preemption 功能默认是开启的。

优先级调度配置

怎么使用？

如何使用优先级调度呢？需要创建一个 priorityClass，然后再为每个 Pod 配置上不同的 priorityClassName，这样就完成了优先级以及优先级调度的配置。

首先来看一下如何创建一个 priorityClass。上图右侧定义了两个 demo：

• 一个是创建了名为 high 的 priorityClass，它是高优先级，得分为 10000；
• 另一个创建了名为 low 的 priorityClass，它的得分是 100。

同时在第三部分给 Pod1 配置上了 high，Pod2 上配置了 low priorityClassName，蓝色部分显示了 pod 的 spec 的配置位置，就是在 spec 里面填写一个 priorityClassName: high。这样 Pod 和 priorityClass 做完配置，就为集群开启了一个 priorityClass 调度。

内置优先级配置

当然 Kubernetes 里面还内置了默认的优先级。如 DefaultpriorityWhenNoDefaultClassExistis，如果集群中没有配置 DefaultpriorityWhenNoDefaultClassExistis，那所有的 Pod 关于此项数值都会被设置成 0。

用户可配置的最大优先级限制为：HighestUserDefinablePriority = 10000000000(10 亿)，会小于系统级别优先级：SystemCriticalPriority = 20000000000(20 亿)

其中内置了两个系统级别优先级：

• system-cluster-critical
• system-node-critical

这就是K8S优先级调度里内置的优先级配置。

优先级调度过程

下面介绍简单的优先级调度过程：

首先介绍只触发优先级调度但是没有触发抢占调度的流程。

假如有一个 Pod1 和 Pod2，Pod1 配置了高优先级，Pod2 配置了低优先级。同时提交 Pod1 和 Pod2 到调度队列里。

调度器处理队列的时候会挑选一个高优先级的 Pod1 进行调度，经过调度过程把 Pod1 绑定到 Node1 上。

其次再挑选一个低优先的 Pod2 进行同样的过程，绑定到 Node1 上。

这样就完成了一个简单的优先级调度的流程。

优先级抢占过程

假如高优先级的 Pod 在调度的时候没有资源，那么会是一个怎么样的流程呢？

首先是跟上文同样的场景，但是提前在 Node1 上放置了 Pod0，占去了一部分资源。同样有 Pod1 和 Pod2 待调度，Pod1 的优先级大于 Pod2。

假如先把 Pod2 调度上去，它经过一系列的调度过程绑定到了 Node1 上。

紧接着再调度 Pod1，因为 Node1 上已经存在了两个 Pod，资源不足，所以会遇到调度失败。

在调度失败时 Pod1 会进入抢占流程，这时会进行整个集群的节点筛选，最后挑出要抢占的 Pod 是 Pod2，此时调度器会把 Pod2 从 Node1 上移除数据。

再把 Pod1 调度到 Node1 上。这样就完成了一次抢占调度的流程。

优先级抢占策略

接下来介绍具体的抢占策略和抢占流程

上图右侧是整个kube-scheduler优先级抢占的调度流程。首先一个 Pod 进入抢占的时候，会判断 Pod 是否拥有抢占的资格，有可能上次已经抢占过一次。如果符合抢占资格，它会先对所有的节点进行一次过滤，过滤出符合这次抢占要求的节点，如果不符合就过滤掉这批节点。

接着从过滤剩下的节点中，挑选出合适的节点进行抢占。这次抢占的过程会模拟一次调度，把上面优先级低的 Pod 先移除出去，再把待抢占的 Pod 尝试能否放置到此节点上。然后通过这个过程选出一批节点，进入下一个过程 ProcessPreemptionWithExtenders。这是一个扩展的钩子，用户可以在这里加一些自己抢占节点的策略，如果没有扩展钩子，这里面是不做任何动作的。

接下来的流程叫做 PickOneNodeForPreemption，就是从上面 selectNodeForPreemption list 里面挑选出最合适的一个节点，这是有一定的策略的。上图左侧简单介绍了一下策略：

• 优先选择打破 PDB 最少的节点；
• 其次选择待抢占 Pods 中最大优先级最小的节点；
• 再次选择待抢占 Pods 优先级加和最小的节点；
• 接下来选择待抢占 Pods 数目最小的节点；
• 最后选择拥有最晚启动 Pod 的节点；

通过这五步串行策略过滤之后，会选出一个最合适的节点。然后对这个节点上待抢占的 Pod 进行 delete，这样就完成了一次待抢占的过程。

小结

简单介绍了一下调度的高级策略，在集群资源紧张的时候也能合理调度资源。我们回顾一下做了哪些事情：

• 创建自定义的一些优先级类别 (PriorityClass)；
• 给不同类型 Pods 配置不同的优先级 (PriorityClassName)；
• 通过组合不同类型 Pods 运行和优先级抢占让集群资源和调度弹性起来。

“阿里巴巴云原生关注微服务、Serverless、容器、Service Mesh 等技术领域、聚焦云原生流行技术趋势、云原生大规模的落地实践，做最懂云原生开发者的技术圈。”