kube-scheduler是 kubernetes 系統(tǒng)的核心組件之一，主要負責整個集群資源的調(diào)度功能，根據(jù)特定的調(diào)度算法和策略，將 Pod 調(diào)度到最優(yōu)的工作節(jié)點上面去，從而更加合理、更加充分的利用集群的資源，這也是我們選擇使用 kubernetes 一個非常重要的理由。如果一門新的技術不能幫助企業(yè)節(jié)約成本、提供效率，我相信是很難推進的。

調(diào)度流程

默認情況下，kube-scheduler 提供的默認調(diào)度器能夠滿足我們絕大多數(shù)的要求，我們前面和大家接觸的示例也基本上用的默認的策略，都可以保證我們的 Pod 可以被分配到資源充足的節(jié)點上運行。但是在實際的線上項目中，可能我們自己會比 kubernetes 更加了解我們自己的應用，比如我們希望一個 Pod 只能運行在特定的幾個節(jié)點上，或者這幾個節(jié)點只能用來運行特定類型的應用，這就需要我們的調(diào)度器能夠可控。

kube-scheduler 是 kubernetes 的調(diào)度器，它的主要作用就是根據(jù)特定的調(diào)度算法和調(diào)度策略將 Pod 調(diào)度到合適的 Node 節(jié)點上去，是一個獨立的二進制程序，啟動之后會一直監(jiān)聽 API Server，獲取到 PodSpec.NodeName 為空的 Pod，對每個 Pod 都會創(chuàng)建一個 binding。

這個過程在我們看來好像比較簡單，但在實際的生產(chǎn)環(huán)境中，需要考慮的問題就有很多了：

• 如何保證全部的節(jié)點調(diào)度的公平性？要知道并不是說有節(jié)點資源配置都是一樣的
• 如何保證每個節(jié)點都能被分配資源？
• 集群資源如何能夠被高效利用？
• 集群資源如何才能被最大化使用？
• 如何保證 Pod 調(diào)度的性能和效率？
• 用戶是否可以根據(jù)自己的實際需求定制自己的調(diào)度策略？

考慮到實際環(huán)境中的各種復雜情況，kubernetes 的調(diào)度器采用插件化的形式實現(xiàn)，可以方便用戶進行定制或者二次開發(fā)，我們可以自定義一個調(diào)度器并以插件形式和 kubernetes 進行集成。

kubernetes 調(diào)度器的源碼位于 kubernetes/pkg/scheduler 中，大體的代碼目錄結構如下所示：(不同的版本目錄結構可能不太一樣)

kubernetes/pkg/scheduler
-- scheduler.go         //調(diào)度相關的具體實現(xiàn)
|-- algorithm
|   |-- predicates      //節(jié)點篩選策略
|   |-- priorities      //節(jié)點打分策略
|-- algorithmprovider
|   |-- defaults         //定義默認的調(diào)度器

其中 Scheduler 創(chuàng)建和運行的核心程序，對應的代碼在 pkg/scheduler/scheduler.go，如果要查看kube-scheduler的入口程序，對應的代碼在 cmd/kube-scheduler/scheduler.go。

調(diào)度主要分為以下幾個部分：

• 首先是預選過程，過濾掉不滿足條件的節(jié)點，這個過程稱為Predicates
• 然后是優(yōu)選過程，對通過的節(jié)點按照優(yōu)先級排序，稱之為Priorities
• 最后從中選擇優(yōu)先級最高的節(jié)點，如果中間任何一步驟有錯誤，就直接返回錯誤

Predicates階段首先遍歷全部節(jié)點，過濾掉不滿足條件的節(jié)點，屬于強制性規(guī)則，這一階段輸出的所有滿足要求的 Node 將被記錄并作為第二階段的輸入，如果所有的節(jié)點都不滿足條件，那么 Pod 將會一直處于 Pending 狀態(tài)，直到有節(jié)點滿足條件，在這期間調(diào)度器會不斷的重試。

所以我們在部署應用的時候，如果發(fā)現(xiàn)有 Pod 一直處于 Pending 狀態(tài)，那么就是沒有滿足調(diào)度條件的節(jié)點，這個時候可以去檢查下節(jié)點資源是否可用。

Priorities階段即再次對節(jié)點進行篩選，如果有多個節(jié)點都滿足條件的話，那么系統(tǒng)會按照節(jié)點的優(yōu)先級(priorites)大小對節(jié)點進行排序，最后選擇優(yōu)先級最高的節(jié)點來部署 Pod 應用。

下面是調(diào)度過程的簡單示意圖：

更詳細的流程是這樣的：

首先，客戶端通過 API Server 的 REST API 或者 kubectl 工具創(chuàng)建 Pod 資源

API Server 收到用戶請求后，存儲相關數(shù)據(jù)到 etcd 數(shù)據(jù)庫中

調(diào)度器監(jiān)聽 API Server 查看為調(diào)度(bind)的 Pod 列表，循環(huán)遍歷地為每個 Pod 嘗試分配節(jié)點，這個分配過程就是我們上面提到的兩個階段：

• 預選階段(Predicates)，過濾節(jié)點，調(diào)度器用一組規(guī)則過濾掉不符合要求的 Node 節(jié)點，比如 Pod 設置了資源的 request，那么可用資源比 Pod 需要的資源少的主機顯然就會被過濾掉
• 優(yōu)選階段(Priorities)，為節(jié)點的優(yōu)先級打分，將上一階段過濾出來的 Node 列表進行打分，調(diào)度器會考慮一些整體的優(yōu)化策略，比如把 Deployment 控制的多個 Pod 副本分布到不同的主機上，使用最低負載的主機等等策略

經(jīng)過上面的階段過濾后選擇打分最高的 Node 節(jié)點和 Pod 進行 binding 操作，然后將結果存儲到 etcd 中最后被選擇出來的 Node 節(jié)點對應的 kubelet 去執(zhí)行創(chuàng)建 Pod 的相關操作

其中Predicates過濾有一系列的算法可以使用，我們這里簡單列舉幾個：

• PodFitsResources：節(jié)點上剩余的資源是否大于 Pod 請求的資源
• PodFitsHost：如果 Pod 指定了 NodeName，檢查節(jié)點名稱是否和 NodeName 匹配
• PodFitsHostPorts：節(jié)點上已經(jīng)使用的 port 是否和 Pod 申請的 port 沖突
• PodSelectorMatches：過濾掉和 Pod 指定的 label 不匹配的節(jié)點
• NoDiskConflict：已經(jīng) mount 的 volume 和 Pod 指定的 volume 不沖突，除非它們都是只讀的
• CheckNodeDiskPressure：檢查節(jié)點磁盤空間是否符合要求
• CheckNodeMemoryPressure：檢查節(jié)點內(nèi)存是否夠用

除了這些過濾算法之外，還有一些其他的算法，更多更詳細的我們可以查看源碼文件：k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/algorithm/predicates/predicates.go。

而Priorities優(yōu)先級是由一系列鍵值對組成的，鍵是該優(yōu)先級的名稱，值是它的權重值，同樣，我們這里給大家列舉幾個具有代表性的選項：

• LeastRequestedPriority：通過計算 CPU 和內(nèi)存的使用率來決定權重，使用率越低權重越高，當然正常肯定也是資源是使用率越低權重越高，能給別的 Pod 運行的可能性就越大
• SelectorSpreadPriority：為了更好的高可用，對同屬于一個 Deployment 或者 RC 下面的多個 Pod 副本，盡量調(diào)度到多個不同的節(jié)點上，當一個 Pod 被調(diào)度的時候，會先去查找該 Pod 對應的 controller，然后查看該 controller 下面的已存在的 Pod，運行 Pod 越少的節(jié)點權重越高
• ImageLocalityPriority：就是如果在某個節(jié)點上已經(jīng)有要使用的鏡像節(jié)點了，鏡像總大小值越大，權重就越高
• NodeAffinityPriority：這個就是根據(jù)節(jié)點的親和性來計算一個權重值，后面我們會詳細講解親和性的使用方法

除了這些策略之外，還有很多其他的策略，同樣我們可以查看源碼文件：k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/algorithm/priorities/ 了解更多信息。每一個優(yōu)先級函數(shù)會返回一個0-10的分數(shù)，分數(shù)越高表示節(jié)點越優(yōu)，同時每一個函數(shù)也會對應一個表示權重的值。最終主機的得分用以下公式計算得出：

finalScoreNode = (weight1 * priorityFunc1) + (weight2 * priorityFunc2) + … + (weightn * priorityFuncn)

自定義調(diào)度

上面就是 kube-scheduler 默認調(diào)度的基本流程，除了使用默認的調(diào)度器之外，我們也可以自定義調(diào)度策略。

調(diào)度器擴展

kube-scheduler在啟動的時候可以通過 --policy-config-file參數(shù)來指定調(diào)度策略文件，我們可以根據(jù)我們自己的需要來組裝Predicates和Priority函數(shù)。選擇不同的過濾函數(shù)和優(yōu)先級函數(shù)、控制優(yōu)先級函數(shù)的權重、調(diào)整過濾函數(shù)的順序都會影響調(diào)度過程。

下面是官方的 Policy 文件示例：

{
  "kind" : "Policy",
  "apiVersion" : "v1",
  "predicates" : [
      {"name" : "PodFitsHostPorts"},
      {"name" : "PodFitsResources"},
      {"name" : "NoDiskConflict"},
      {"name" : "NoVolumeZoneConflict"},
      {"name" : "MatchNodeSelector"},
      {"name" : "HostName"}
  ],
  "priorities" : [
      {"name" : "LeastRequestedPriority", "weight" : 1},
      {"name" : "BalancedResourceAllocation", "weight" : 1},
      {"name" : "ServiceSpreadingPriority", "weight" : 1},
      {"name" : "EqualPriority", "weight" : 1}
  ]
}

多調(diào)度器

如果默認的調(diào)度器不滿足要求，還可以部署自定義的調(diào)度器。并且，在整個集群中還可以同時運行多個調(diào)度器實例，通過 podSpec.schedulerName 來選擇使用哪一個調(diào)度器（默認使用內(nèi)置的調(diào)度器）。

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  schedulerName: my-scheduler  # 選擇使用自定義調(diào)度器 my-scheduler
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.10

要開發(fā)我們自己的調(diào)度器也是比較容易的，比如我們這里的 my-scheduler:

• 首先需要通過指定的 API 獲取節(jié)點和 Pod
• 然后選擇phase=Pending和schedulerName=my-scheduler的pod
• 計算每個 Pod 需要放置的位置之后，調(diào)度程序將創(chuàng)建一個Binding
• 對象然后根據(jù)我們自定義的調(diào)度器的算法計算出最適合的目標節(jié)點

優(yōu)先級調(diào)度

與前面所講的調(diào)度優(yōu)選策略中的優(yōu)先級（Priorities）不同，前面所講的優(yōu)先級指的是節(jié)點優(yōu)先級，而我們這里所說的優(yōu)先級 pod priority 指的是 Pod 的優(yōu)先級，高優(yōu)先級的 Pod 會優(yōu)先被調(diào)度，或者在資源不足低情況犧牲低優(yōu)先級的 Pod，以便于重要的 Pod 能夠得到資源部署。

要定義 Pod 優(yōu)先級，就需要先定義PriorityClass對象，該對象沒有 Namespace 的限制：

apiVersion: v1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "This priority class should be used for XYZ service pods only."

其中：

• value為 32 位整數(shù)的優(yōu)先級，該值越大，優(yōu)先級越高
• globalDefault用于未配置 PriorityClassName 的 Pod，整個集群中應該只有一個PriorityClass將其設置為 true

然后通過在 Pod 的spec.priorityClassName中指定已定義的PriorityClass名稱即可：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx
    imagePullPolicy: IfNotPresent
  priorityClassName: high-priority

另外一個值得注意的是當節(jié)點沒有足夠的資源供調(diào)度器調(diào)度 Pod，導致 Pod 處于 pending 時，搶占（preemption）邏輯就會被觸發(fā)。Preemption會嘗試從一個節(jié)點刪除低優(yōu)先級的 Pod，從而釋放資源使高優(yōu)先級的 Pod 得到節(jié)點資源進行部署。

現(xiàn)在我們通過下面的圖再去回顧下 kubernetes 的調(diào)度過程是不是就清晰很多了：

到此這篇關于Docker調(diào)度器Kubernetes使用過程的文章就介紹到這了,更多相關Docker Kubernetes內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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