Kubernetes scheduler调度器

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kube-scheduler是kubernetes系统的核心组件质疑，主要负责整个集群资源的调度功能，根据特定的调度算法和策略，将Pod调度到最优的一个工作节点上面去，从而更加的合理、更加充分的利用集群的资源。

调度器流程

scheduler 是Kubernetes的调度器，它的主要作用就是根据特定的调度算法和调度策略将Pod调度到合适的Node节点上去，是一个独立的二进制程序，当我们通过API 或者kubectl工具发送创建Pod的指令后，apiserver会将数据写进ETCD中，同时scheduler监听API Server，通过scheduler内部的匹配规则(预选过程)将合适的Node节点计算出，并进行打分(优选过程)。最后返回给apiserver，并由apiserver 通知kubelet进行创建并将相关信息写进ETCD

调度主要分为以下几个部分

预选过程 过滤不满足条件的节点，这个过程称为Predicates
优选过程 对通过的节点按照优先级排序，称之为Priorities
最后从中选择优先级最高的节点

Predicates阶段首先会遍历全部节点，过滤不满足条件的节点，属于强制性规则，这一阶段输出的所有满足要求的Node将被记录并作为第二阶段的输入，如果所有的节点都不满足条件，那么Pod将会一直处于Pending状态，直到有节点满足条件，在这期间调度器会不断的重试

Priorities阶段即再次对节点进行筛选，如果有多个节点都满足条件的话，那么系统会根据节点的优先级(priorites)大小对节点进行排序，最后选择优先级最高的节点来部署Pod应用

更详细的流程是这样的：

1.首先，客户端通过 API Server 的 REST API 或者 kubectl 工具创建 Pod 资源 2.API Server 收到用户请求后，存储相关数据到 etcd 数据库中 3.调度器监听 API Server 查看为调度(bind)的 Pod 列表，循环遍历地为每个 Pod 尝试分配节点，这个分配过程就是我们上面提到的两个阶段：

预选阶段(Predicates)，过滤节点，调度器用一组规则过滤掉不符合要求的 Node 节点，比如 Pod 设置了资源的 request，那么可用资源比 Pod 需要的资源少的主机显然就会被过滤掉
优选阶段(Priorities)，为节点的优先级打分，将上一阶段过滤出来的 Node 列表进行打分，调度器会考虑一些整体的优化策略，比如把 Deployment 控制的多个 Pod 副本分布到不同的主机上，使用最低负载的主机等等策略

4.经过上面的阶段过滤后选择打分最高的 Node 节点和 Pod 进行 binding 操作，然后将结果存储到 etcd 中 5.最后被选择出来的 Node 节点对应的 kubelet 去执行创建 Pod 的相关操作

其中Predicates过滤有一系列的算法可以使用，我们这里简单列举几个：

PodFitsResources：节点上剩余的资源是否大于 Pod 请求的资源
PodFitsHost：如果 Pod 指定了 NodeName，检查节点名称是否和 NodeName 匹配
PodFitsHostPorts：节点上已经使用的 port 是否和 Pod 申请的 port 冲突
PodSelectorMatches：过滤掉和 Pod 指定的 label 不匹配的节点
NoDiskConflict：已经 mount 的 volume 和 Pod 指定的 volume 不冲突，除非它们都是只读的
CheckNodeDiskPressure：检查节点磁盘空间是否符合要求
CheckNodeMemoryPressure：检查节点内存是否够用

除了这些过滤算法之外，还有一些其他的算法，更多更详细的我们可以查看源码文件：k8s.io/kubernetes/pkg/scheduler/algorithm/predicates/predicates.go。

而Priorities优先级是由一系列键值对组成的，键是该优先级的名称，值是它的权重值，同样，我们这里给大家列举几个具有代表性的选项：

LeastRequestedPriority：通过计算 CPU 和内存的使用率来决定权重，使用率越低权重越高，当然正常肯定也是资源是使用率越低权重越高，能给别的 Pod 运行的可能性就越大
SelectorSpreadPriority：为了更好的高可用，对同属于一个 Deployment 或者 RC 下面的多个 Pod 副本，尽量调度到多个不同的节点上，当一个 Pod 被调度的时候，会先去查找该 Pod 对应的 controller，然后查看该 controller 下面的已存在的 Pod，运行 Pod 越少的节点权重越高
ImageLocalityPriority：就是如果在某个节点上已经有要使用的镜像节点了，镜像总大小值越大，权重就越高
NodeAffinityPriority：这个就是根据节点的亲和性来计算一个权重值，后面我们会详细讲解亲和性的使用方法

自定义调度

上面就是 kube-scheduler 默认调度的基本流程，除了使用默认的调度器之外，我们也可以自定义调度策略。

调度器扩展

kube-scheduler在启动的时候可以通过 --policy-config-file参数来指定调度策略文件，我们可以根据我们自己的需要来组装Predicates和Priority函数。选择不同的过滤函数和优先级函数、控制优先级函数的权重、调整过滤函数的顺序都会影响调度过程。

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}
  ]
}

多调度器

如果默认的调度器不满足要求，还可以部署自定义的调度器。并且，在整个集群中还可以同时运行多个调度器实例，通过 podSpec.schedulerName 来选择使用哪一个调度器（默认使用内置的调度器）

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: nginx
  labels:
    app: nginx
spec:
  schedulerName: my-scheduler  # 选择使用自定义调度器 my-scheduler
  containers:
  - name: nginx
    image: nginx:1.10

要开发我们自己的调度器也是比较容易的，比如我们这里的 my-scheduler:

首先需要通过指定的 API 获取节点和 Pod
然后选择phase=Pending和schedulerName=my-scheduler的pod
计算每个 Pod 需要放置的位置之后，调度程序将创建一个Binding对象
然后根据我们自定义的调度器的算法计算出最适合的目标节点

优先级调度

与前面所讲的调度优选策略中的优先级（Priorities）不同，前面所讲的优先级指的是节点优先级，而我们这里所说的优先级 pod priority 指的是 Pod 的优先级，高优先级的 Pod 会优先被调度，或者在资源不足低情况牺牲低优先级的 Pod，以便于重要的 Pod 能够得到资源部署。

要定义 Pod 优先级，就需要先定义PriorityClass对象，该对象没有 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为 32 位整数的优先级，该值越大，优先级越高
globalDefault用于未配置 PriorityClassName 的 Pod，整个集群中应该只有一个PriorityClass将其设置为 true

然后通过在 Pod 的spec.priorityClassName中指定已定义的PriorityClass名称即可：

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

另外一个值得注意的是当节点没有足够的资源供调度器调度 Pod，导致 Pod 处于 pending 时，抢占（preemption）逻辑就会被触发。Preemption会尝试从一个节点删除低优先级的 Pod，从而释放资源使高优先级的 Pod 得到节点资源进行部署。

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