作者: Patrick Ohly (Intel)、Kevin Klues (NVIDIA)
译者： 空桐
动态资源分配是一个用于请求资源的新 API。
它是对为通用资源所提供的持久卷 API 的泛化。它可以：
- 在不同的 pod 和容器中访问相同的资源实例，
- 将任意约束附加到资源请求以获取你正在寻找的确切资源，
- 通过用户提供的参数初始化资源。
第三方资源驱动程序负责解释这些参数，并在资源请求到来时跟踪和分配资源。
动态资源分配是一个 alpha 特性，只有在启用 DynamicResourceAllocation
特性门控
和 resource.k8s.io/v1alpha1 API 组 时才启用。
有关详细信息，参阅 --feature-gates 和 --runtime-config
kube-apiserver 参数。
kube-scheduler、kube-controller-manager 和 kubelet 也需要设置该特性门控。
kube-scheduler 的默认配置仅在启用特性门控时才启用 DynamicResources 插件。
自定义配置可能需要被修改才能启用它。
一旦启用动态资源分配，就可以安装资源驱动程序来管理某些类型的硬件。
Kubernetes 有一个用于端到端测试的测试驱动程序，但也可以手动运行。
逐步说明参见下文。
API
新的 resource.k8s.io/v1alpha1
API 组提供了四种新类型：
ResourceClass定义由哪个资源驱动程序处理哪种资源，并为其提供通用参数。
在安装资源驱动程序时，由集群管理员创建 ResourceClass。ResourceClaim定义工作负载所需的特定资源实例。
由用户创建（手动管理生命周期，可以在不同的 Pod 之间共享），
或者由控制平面基于 ResourceClaimTemplate 为特定 Pod 创建
（自动管理生命周期，通常仅由一个 Pod 使用）。ResourceClaimTemplate定义用于创建 ResourceClaim 的 spec 和一些元数据。
部署工作负载时由用户创建。PodScheduling供控制平面和资源驱动程序内部使用，
在需要为 Pod 分配 ResourceClaim 时协调 Pod 调度。
ResourceClass 和 ResourceClaim 的参数存储在单独的对象中，
通常使用安装资源驱动程序时创建的 CRD 所定义的类型。
启用此 Alpha 特性后，Pod 的 spec 定义 Pod 运行所需的 ResourceClaim：
此信息放入新的 resourceClaims 字段。
该列表中的条目引用 ResourceClaim 或 ResourceClaimTemplate。
当引用 ResourceClaim 时，使用此 .spec 的所有 Pod
（例如 Deployment 或 StatefulSet 中的 Pod）共享相同的 ResourceClaim 实例。
引用 ResourceClaimTemplate 时，每个 Pod 都有自己的实例。
对于 Pod 中定义的容器，resources.claims 列表定义该容器可以访问的资源实例，
从而可以在同一 Pod 中的一个或多个容器之间共享资源。
例如，init 容器可以在应用程序使用资源之前设置资源。
下面是一个虚构的资源驱动程序的示例。
此 Pod 将创建两个 ResourceClaim 对象，每个容器都可以访问其中一个。
假设已安装名为 resource-driver.example.com 的资源驱动程序和以下资源类：
apiVersion: resource.k8s.io/v1alpha1
kind: ResourceClass
name: resource.example.com
driverName: resource-driver.example.com
这样，终端用户可以按如下方式分配两个类型为
resource.example.com 的特定资源：
---
apiVersion: cats.resource.example.com/v1
kind: ClaimParameters
name: large-black-cats
spec:
color: black
size: large
---
apiVersion: resource.k8s.io/v1alpha1
kind: ResourceClaimTemplate
metadata:
name: large-black-cats
spec:
spec:
resourceClassName: resource.example.com
parametersRef:
apiGroup: cats.resource.example.com
kind: ClaimParameters
name: large-black-cats
–--
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-with-cats
spec:
containers: # 两个示例容器；每个容器申领一个 cat 资源
- name: first-example
image: ubuntu:22.04
command: ["sleep", "9999"]
resources:
claims:
- name: cat-0
- name: second-example
image: ubuntu:22.04
command: ["sleep", "9999"]
resources:
claims:
- name: cat-1
resourceClaims:
- name: cat-0
source:
resourceClaimTemplateName: large-black-cats
- name: cat-1
source:
resourceClaimTemplateName: large-black-cats
调度
与原生资源（CPU、RAM）和扩展资源
（由设备插件管理，并由 kubelet 公布）不同，调度器不知道集群中有哪些动态资源，
也不知道如何将它们拆分以满足特定 ResourceClaim 的要求。
资源驱动程序负责这些任务。
资源驱动程序在为 ResourceClaim 保留资源后将其标记为已分配（Allocated）。
然后告诉调度器集群中可用的 ResourceClaim 的位置。
ResourceClaim 可以在创建时就进行分配（立即分配），不用考虑哪些 Pod 将使用该资源。
默认情况下采用延迟分配（等待第一个消费者），
直到依赖于 ResourceClaim 的 Pod 有资格调度时再进行分配。
这种两种分配选项的设计与 Kubernetes 处理 PersistentVolume 和
PersistentVolumeClaim 供应的存储类似。
在等待第一个消费者模式下，调度器检查 Pod 所需的所有 ResourceClaim。
如果 Pod 有 ResourceClaim，则调度器会创建一个 PodScheduling
对象（一种特殊对象，代表 Pod 请求调度详细信息）。
PodScheduling 的名称和命名空间与 Pod 相同，Pod 是它的所有者。
调度器使用 PodScheduling 通知负责这些 ResourceClaim
的资源驱动程序，告知它们调度器认为适合该 Pod 的节点。
资源驱动程序通过排除没有足够剩余资源的节点来响应调度器。
一旦调度器有了资源信息，它就会选择一个节点，并将该选择存储在 PodScheduling 对象中。
然后，资源驱动程序分配其 ResourceClaim，以便资源可用于选中的节点。
一旦完成资源分配，调度器尝试将 Pod 调度到合适的节点。这时候调度仍然可能失败；
例如，不同的 Pod 可能同时被调度到同一个节点。如果发生这种情况，已分配的
ResourceClaim 可能会被取消分配，从而让 Pod 可以被调度到不同的节点。
作为此过程的一部分，ResourceClaim 会为 Pod 保留。
目前，ResourceClaim 可以由单个 Pod 独占使用或不限数量的多个 Pod 使用。
除非 Pod 的所有资源都已分配和保留，否则 Pod 不会被调度到节点，这是一个重要特性。
这避免了 Pod 被调度到一个节点但无法在那里运行的情况，
这种情况很糟糕，因为被挂起 Pod 也会阻塞为其保留的其他资源，如 RAM 或 CPU。
限制
调度器插件必须参与调度那些使用 ResourceClaim 的 Pod。
通过设置 nodeName 字段绕过调度器会导致 kubelet 拒绝启动 Pod，
因为 ResourceClaim 没有被保留或甚至根本没有被分配。
未来可能去除此限制。
编写资源驱动程序
动态资源分配驱动程序通常由两个独立但相互协调的组件组成：
一个集中控制器和一个节点本地 kubelet 插件的 DaemonSet。
集中控制器与调度器协调所需的大部分工作都可以由样板代码处理。
只有针对插件所拥有的 ResourceClass 实际分配 ResourceClaim 时所需的业务逻辑才需要自定义。
因此，Kubernetes 提供了以下软件包，其中包括用于调用此样板代码的 API，
以及可以实现自定义业务逻辑的 Driver 接口：
- k8s.io/dynamic-resource-allocation/controller
同样，样板代码可用于向 kubelet 注册节点本地插件，
也可以启动 gRPC 服务器来实现 kubelet 插件 API。
对于用 Go 编写的驱动程序，推荐使用以下软件包：
- k8s.io/dynamic-resource-allocation/kubeletplugin
驱动程序开发人员决定这两个组件如何通信。
KEP
详细介绍了使用 CRD 的方法。
在 SIG Node 中，我们还计划提供一个完整的示例驱动程序，
它可以当作其他驱动程序的模板。
运行测试驱动程序
下面的步骤直接使用 Kubernetes 源代码启一个本地单节点集群。
前提是，你的集群必须具有支持容器设备接口
（CDI）的容器运行时。
例如，你可以运行 CRI-O v1.23.2
或更高版本。containerd v1.7.0 发布后，我们期望你可以运行该版本或更高版本。
在下面的示例中，我们使用 CRI-O。
首先，克隆 Kubernetes 源代码。在其目录中，运行：
$ hack/install-etcd.sh
...
$ RUNTIME_CONFIG=resource.k8s.io/v1alpha1 \
FEATURE_GATES=DynamicResourceAllocation=true \
DNS_ADDON="coredns" \
CGROUP_DRIVER=systemd \
CONTAINER_RUNTIME_ENDPOINT=unix:///var/run/crio/crio.sock \
LOG_LEVEL=6 \
ENABLE_CSI_SNAPSHOTTER=false \
API_SECURE_PORT=6444 \
ALLOW_PRIVILEGED=1 \
PATH=$(pwd)/third_party/etcd:$PATH \
./hack/local-up-cluster.sh -O
...
要使用集群，你可以打开另一个终端/选项卡并运行：
export KUBECONFIG=/var/run/kubernetes/admin.kubeconfig
...
集群启动后，在另一个终端运行测试驱动程序控制器。
必须为以下所有命令设置 KUBECONFIG。
$ go run ./test/e2e/dra/test-driver --feature-gates ContextualLogging=true -v=5 controller
在另一个终端中，运行 kubelet 插件：
$ sudo mkdir -p /var/run/cdi && \
sudo chmod a+rwx /var/run/cdi /var/lib/kubelet/plugins_registry /var/lib/kubelet/plugins/
$ go run ./test/e2e/dra/test-driver --feature-gates ContextualLogging=true -v=6 kubelet-plugin
更改目录的权限，这样可以以普通用户身份运行和（使用 delve）调试 kubelet 插件，
这很方便，因为它使用已填充的 Go 缓存。
完成后，记得使用 sudo chmod go-w 还原权限。
或者，你也可以构建二进制文件并以 root 身份运行该二进制文件。
现在集群已准备好创建对象：
$ kubectl create -f test/e2e/dra/test-driver/deploy/example/resourceclass.yaml
resourceclass.resource.k8s.io/example created
$ kubectl create -f test/e2e/dra/test-driver/deploy/example/pod-inline.yaml
configmap/test-inline-claim-parameters created
resourceclaimtemplate.resource.k8s.io/test-inline-claim-template created
pod/test-inline-claim created
$ kubectl get resourceclaims
NAME RESOURCECLASSNAME ALLOCATIONMODE STATE AGE
test-inline-claim-resource example WaitForFirstConsumer allocated,reserved 8s
$ kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
test-inline-claim 0/2 Completed 0 21s
这个测试驱动程序没有做什么事情，
它只是将 ConfigMap 中定义的变量设为环境变量。
测试 pod 会转储环境变量，所以可以检查日志以验证是否正常：
$ kubectl logs test-inline-claim with-resource | grep user_a
user_a='b'
下一步
- 了解更多该设计的信息，
参阅动态资源分配 KEP。 - 阅读 Kubernetes 官方文档的动态资源分配。
- 你可以参与 SIG Node
和 CNCF 容器编排设备工作组。 - 你可以查看或评论动态资源分配的项目看板。
- 为了将该功能向 beta 版本推进，我们需要来自硬件供应商的反馈，
因此，有一个行动号召：尝试这个功能，
考虑它如何有助于解决你的用户遇到的问题，并编写资源驱动程序…
