作业帮用kubernetes serverless搞大规模任务，落地中遇到的坑和优化思路

根据作业帮基础架构负责人张振在公开场合的分享,作业帮在将Kubernetes Serverless技术应用于大规模离线计算任务（如AI模型训练、大数据处理）的过程中，遇到了不少挑战，并总结出了一系列优化思路。

落地过程中遇到的“坑”

1. 镜像拉取成为性能瓶颈

   

   • 问题描述：作业帮的AI训练任务通常需要很大的容器镜像（可能超过10GB），镜像中包含复杂的Python环境和各种依赖库，当集群中同时启动数百个甚至上千个任务实例（Pod）时，所有实例同时从镜像仓库拉取大镜像，会瞬间压垮仓库的网络带宽和IO，导致拉取速度极慢，严重拖慢了整个任务的启动时间，有时光是拉取镜像就要花掉几十分钟。
   • 来源佐证：张振提到，镜像分发是他们在Serverless化实践中遇到的“第一个拦路虎”，大规模并发拉镜像使得镜像仓库不堪重负。

2. 本地磁盘IO争抢严重

   • 问题描述：很多大数据任务（如Spark）在设计上会大量使用节点的本地磁盘来存储临时数据（中间计算结果），在标准的Kubernetes Serverless模式下，任务被随机调度到集群的任意节点上，当多个高IO需求的密集型任务被调度到同一个物理节点时，它们会疯狂争抢该节点有限的磁盘IO资源，导致每个任务的执行效率都急剧下降，整个任务完成时间被拉长。
   • 来源佐证：分享中指出，这种“吵闹的邻居”效应非常明显，特别是对于计算和IO密集型的离线任务，本地存储的隔离性不足是一个大问题。

3. 资源利用率的矛盾

   

   • 问题描述：为了追求极致的资源利用率，作业帮希望尽可能将集群资源用满，但这就导致了一个矛盾：当集群负载很高时，新提交的大任务可能因为找不到足够的空闲资源而无法被调度，需要长时间排队等待，这违背了Serverless“即时可用”的初衷，如何平衡资源利用率和任务调度效率成了一个难题。
   • 来源佐证：张振在分享中阐述了资源“碎片化”和“饱和度过高”对任务调度延迟的影响。

4. 任务生命周期管理的复杂性

   • 问题描述：作业帮的业务任务类型繁多，有定时任务、依赖任务、需要重试的任务等，原生Kubernetes提供的Job、CronJob等资源对象功能相对基础，无法满足复杂的业务流程控制需求，例如任务间的依赖关系、全局并发度控制、失败后的复杂重试策略等，这就需要在上层自研或引入更强大的任务管理框架，增加了技术复杂度。
   • 来源佐证：分享中提及，他们需要构建一个统一的任务平台来封装底层的Kubernetes，以提供更友好和强大的任务管控能力。

针对性的优化思路

1. 镜像分发优化：采用P2P和延迟拉取

   • 优化方法：作业帮引入了P2P（点对点）镜像分发技术，其核心思想是，一个节点拉取到镜像后，可以成为其他节点的镜像源，从而将集中式的下载压力分散到整个集群的内部网络中，极大地减轻了中央镜像仓库的负担，加速了大规模并发下的镜像拉取速度，还结合了“按需拉取”或“延迟拉取”技术，容器启动时只拉取最核心的层，其他层在真正需要时才拉取。
   • 来源佐证：张振明确表示，引入P2P镜像分发方案是解决该问题的关键，成效显著。

2. 存储IO优化：实现动态调度与隔离

   • 优化方法：针对本地磁盘IO争抢，作业帮从两方面入手，一是增强调度器感知能力：让调度器能够感知每个节点当前的IO负载情况，并将新的IO密集型任务优先调度到IO空闲的节点上，避免扎堆，二是引入IO隔离技术：使用cgroup等技术对容器级别的磁盘IO进行带宽和IOPS的限制，确保单个异常任务不会拖垮整个节点。
   • 来源佐证：分享中提到了通过“调度器感知节点压力”和“cgroup隔离”来应对存储挑战。

3. 资源调度优化：采用分级调度与弹性资源

   • 优化方法：为了解决资源利用率和调度延迟的矛盾，作业帮采用了类似“优先级”和“抢占”的机制，将任务划分为不同的优先级，高优先级任务（如紧急的线上任务）可以抢占低优先级任务（如可延迟的离线任务）的资源，以保证关键任务的及时响应，他们也会设定集群的“安全水位”，当资源过于紧张时，会通过弹性伸缩的方式临时扩充集群资源，避免任务长时间等待。
   • 来源佐证：优化思路中包含了通过“任务优先级”和“集群弹性”来平衡资源利用与调度效率。

4. 架构优化：构建统一任务平台

   • 优化方法：不在原生Kubernetes上“硬碰硬”，而是在其之上构建一个统一的任务管控平台，这个平台向上承接各种类型的业务任务需求，向下将Kubernetes Serverless集群作为资源底座，平台负责处理复杂的业务流程、依赖关系、监控告警、成本核算等，从而屏蔽底层技术的复杂性，为业务方提供简单易用的服务。
   • 来源佐证：张振强调，最终他们走向了构建平台化的方案，这是管理大规模、多类型Serverless任务的必由之路。

作业帮的实践经验表明,将Kubernetes Serverless用于大规模任务，不能仅仅停留在简单部署K8s的层面，必须针对镜像、存储、调度和运维管理等具体痛点，进行一系列深度定制和优化，并最终通过上层平台化建设，才能让这项技术真正稳定、高效地服务于业务。