Re: Application Mode job on K8S集群，无法缩容问题

2020-12-21 文章 Yang Wang 
是的，如果CA不能直接释放Pod的话，那是会导致它没有办法被驱逐

Flink TaskManager Pod的生命周期都是交给JobManager管理的，并且不会重启，挂了之后就会申请新的
和CA结合起来，是会有你所说的限制。不过如果能够带上annotation标识pod可以被驱逐的话，不清楚CA是否可以work

Best,
Yang

lichunguang  于2020年12月21日周一 下午4:16写道：

> Yang Wang你好：
> 我想表达的意思是:
>   Native Flink on K8s采用单Pod的申请资源的方式，和K8s自动伸缩机制有些冲突。
>
> 原因：
> 比如job比较多时，各node负载都比较高；而剩余job比较少时，每个node只有少量pod，但因为【Pods that are not backed
> by a controller object】，没法驱逐资源利用率最低的node，导致整体利用率较低。
>
> What types of pods can prevent CA from removing a node?
>
> https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md#what-types-of-pods-can-prevent-ca-from-removing-a-node
>
>
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Re: Application Mode job on K8S集群，无法缩容问题

2020-12-21 文章 lichunguang 
Yang Wang你好：
我想表达的意思是:
  Native Flink on K8s采用单Pod的申请资源的方式，和K8s自动伸缩机制有些冲突。

原因：
比如job比较多时，各node负载都比较高；而剩余job比较少时，每个node只有少量pod，但因为【Pods that are not backed
by a controller object】，没法驱逐资源利用率最低的node，导致整体利用率较低。

What types of pods can prevent CA from removing a node?
https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md#what-types-of-pods-can-prevent-ca-from-removing-a-node



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Re: Application Mode job on K8S集群，无法缩容问题

2020-12-21 文章 lichunguang 
Yang Wang你好：
我想表达的意思是:
  Native Flink on K8s采用单Pod的申请资源的方式，和K8s自动伸缩机制有些冲突。

原因：
比如job比较多时，各node负载都比较高；而剩余job比较少时，每个node只有少量pod，但因为【Pods that are not backed
by a controller object】，没法驱逐资源利用率最低的node，导致整体利用率较低。

What types of pods can prevent CA from removing a node?
https://github.com/kubernetes/autoscaler/blob/master/cluster-autoscaler/FAQ.md#what-types-of-pods-can-prevent-ca-from-removing-a-node



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Re: Application Mode job on K8S集群，无法缩容问题

2020-12-15 文章 Yang Wang 
没有特别理解清楚你的意思，你是希望让K8s来完成自动伸缩？

Native Flink on K8s的基本理念是由Flink的ResourceManager向K8s主动申请/释放TaskManager Pod,
如果一个TaskManager处于idle状态，那就会被自动释放。这样是更加灵活的，TaskManager的生命周期
交给Flink ResourceManager来进行控制。而且以后可能会有TaskManager是不同规格的情况，所以直接
用Pod会更加合适一些。

你如果是想要根据cpu、内存负载来调整TM数量，那可以使用Standalone Flink on K8s[2]的方式。这种情况
下TaskManager是用Deployment来管理，替换成StatefulSet也是可以的。

[1].
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-master/deployment/resource-providers/standalone/kubernetes.html

Best,
Yang


lichunguang  于2020年12月15日周二 下午9:44写道：

> 现在这种模式，可以实现每个pod可以配置不同的配置，如CPU、MEM。
> 但是整体的资源配置是相同的，是否使用statefulset模式启动TM pod更合适呢？
>
>
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Re: Application Mode job on K8S集群，无法缩容问题

2020-12-15 文章 lichunguang 
现在这种模式，可以实现每个pod可以配置不同的配置，如CPU、MEM。
但是整体的资源配置是相同的，是否使用statefulset模式启动TM pod更合适呢？



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Application Mode job on K8S集群，无法缩容问题

2020-12-14 文章 lichunguang 
Flink1.11.1版本job以Application
Mode在K8S集群上运行，TaskManager都是申请的单独pod，分配在不同的node上，导致资源使用较低时，K8S集群无法进行自动缩容操作，浪费资源。

1、TaskManager申请的单独pod逻辑
org.apache.flink.kubernetes.KubernetesResourceManager.requestKubernetesPod()

2、K8S集群自动缩容条件，如AWS集群
 

3、资源使用低的节点无法调度
 


大家有关注这个问题吗？可以讨论下



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Application Mode job on K8S集群，无法缩容问题

2020-12-14 文章 lichunguang 
Flink1.11.1版本job以Application
Mode在K8S集群上运行，TaskManager都是申请的单独pod，分配在不同的node上，导致资源使用较低时，K8S集群无法进行自动缩容操作，浪费资源。

1、TaskManager申请的单独pod逻辑
org.apache.flink.kubernetes.KubernetesResourceManager.requestKubernetesPod()

2、K8S集群自动缩容条件，如AWS集群
 

3、资源使用低的节点无法调度
 


大家有关注这个问题吗？可以讨论下



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