本文探討了幾種容器調度策略，并以內存約束為例，討論了如何利用Docker Swarm，通過資源約束實現容器的合理調度。其中，對容器資源的約束，包括硬約束和軟約束，硬約束是指內存資源的實際限制條件，而軟約束則是當服務器實際內存資源有足余時，容器可自由使用，一旦內存資源有所緊缺，則約束開始生效。硬約束和軟約束的結合使用，可以在減少資源浪費的同時保證服務的穩定性。

　　我們每天在數百臺服務器上運行成百上千個容器，面臨的最大一個挑戰是怎樣高效地調度容器。容器的調度是指在一組服務器上處理容器分配的問題，以保證服務能平穩運行。由于這些需要調度的容器是客戶應用程序的組件，我們必須在還未知曉其性能特點之前進行調度。

　　不合適的調度方法會導致以下可能的結果：

　　過多的資源配置——意味著更高的成本。

　　過少的資源配置——意味著用戶的穩定性差。

　　合適的調度方法對我們而言很重要，以經濟高效的方式，提供最好的用戶體驗。

　　隨機性調度策略

　　起初，在我們的早期產品中使用了相同的調度方法。這個方法(在Docker Swarm之前)沒有以任何方式對容器的運行進行約束，而只是簡單地隨機選擇一個服務器。

　　但是，運行全棧環境和運行代碼段是完全不同的事——我們很快發現，這個解決方案并不理想。我們的服務器經常因繁忙導致CPU過載和內存不足。

　　硬約束條件

　　我們一起根據需要，定義了一種新的調度器：不再隨機選擇服務器;要能約束運行所需的資源分配，理想情況下，還要易于部署。

　　幸運的是，Docker Swarm擁有了全部這些特性，最近該工具的穩定性也已滿足生產環境的要求。我們使用spread調度策略，以減少因服務器故障而損壞的容器數量。并設置了基于鏡像的類別關系，同類容器可以運行在同樣的服務器中。

　　我們使用了Datadog中Docker集成功能，可詳細觀測容器使用資源的情況。Datadog包含了所有我們需要的數據，可用來描述每個容器的內存或CPU使用率，以及每個服務器的磁盤使用率。

　　有了這份數據，我們發現內存是制約因素(不是CPU或磁盤)，因此，我們決定利用內存約束來調度我們的容器。我們根據觀測到的Datalog內存分配情況，設置我們的內存約束在99%的位置即1GB。我們還可以手動重置對每一個容器的約束。

??????? 結果顯示，這個約束非常有效!我們將不會再看到服務器內存不足，或因超載而運行緩慢。

　　軟約束條件

　　享受了這個發現所帶來的穩定性，在一段時間后，我們注意到，這種策略過度占用了服務器資源。大多數容器實際的內存使用率遠遠低于該內存硬約束1GB。這意味著我們所付費的比實際使用的多很多。

　　我們想要更經濟高效，但又不能損失穩定性。降低硬約束不是一個好的選擇，因為耗內存的應用會因為這個約束而崩潰。

　　我們需要一種基于估計的約束，在必要時又可以被突破的調度方法。值得慶幸的是，Docker提供了--memory-reservation選項來設置內存軟約束。當設置該軟約束時，容器可以自由地使用所需的內存，但是，當服務器上有內存爭用時，Docker會試圖縮減內存到軟約束值以內。基于軟約束的調度會減少浪費，并設置一個硬約束來阻止失控。但Swarm沒有這個功能，所以是時候需要我們使用Go語言，給Swarm建立一個定制版本分支，可調度軟內存約束，而不是硬約束。再使用Datadog收集數據，基于概率選擇理想的軟約束閥值，并設置硬約束為容器使用的最大值。這個方法顯著地減少了浪費，而且也沒有影響到穩定。

??????? 動態范圍和突破

　　Docker1.12.0版中，最酷的一個功能是調度軟約束的能力。雖然它仍等待發布，不過我們已經提前嘗試，可簡便地使用如下命令來調度軟約束。

　　docker service create --reserve-memory <soft_limit>

　　鑒于軟約束的成功，我們的下一步是為每個容器動態地選擇軟約束和硬約束。因為所有的數據都輸送到了Datadog，可通過一個查詢，得到理想的軟硬約束閾值，保持容器穩定運行而又不浪費資源。敬請關注這個博客，我們一有結果就會讓您知道!

　　原文鏈接：Cost-efficient container scheduling with Docker Swarm(翻譯：陳晏娥，校對：黃帥)

轉載于:https://www.cnblogs.com/hehe520/p/6147729.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Docker Swarm：经济高效的容器调度的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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