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Kubernetes集群调度介绍

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一、Kubernetes调度

Scheduler 是 kubernetes 的调度器,主要的任务是把定义的 pod 分配到集群的节点上。听起来非常简单,但有很多要考虑的问题:

  • 公平:如何保证每个节点都能被分配资源

  • 资源高效利用:集群所有资源最大化被使用

  • 效率:调度的性能要好,能够尽快地对大批量的 pod 完成调度工作

  • 灵活:允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑

Sheduler 是作为单独的程序运行的,启动之后会一直监听 API Server,获取 PodSpec.NodeName 为空的 pod,对每个 pod 都会创建一个 binding,表明该 pod 应该放到哪个节点上。

1.1、调度过程

调度分为几个部分:

  • 首先是过滤掉不满足条件的节点,这个过程称为预选(predicate)
  • 然后对通过的节点按照优先级排序,这个是优选(priority)
  • 最后从中选择优先级最高的节点。如果中间任何一步骤有错误,就直接返回错误。

预选有一系列的算法可以使用:

  • 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

如果在预选过程中没有合适的节点,pod 会一直在 pending 状态,不断重试调度,直到有节点满足条件。经过这个步骤,如果有多个节点满足条件,就继续优选过程,按照优先级大小对节点排序,优先级由一系列键值对组成,键是该优先级项的名称,值是它的权重(该项的重要性)。这些优先级选项包括:

  • LeastRequestedPriority :通过计算 CPU 和 Memory 的使用率来决定权重,使用率越低权重越高。换句话说,这个优先级指标倾向于资源使用比例更低的节点。

  • BalancedResourceAllocation :节点上 CPU 和 Memory 使用率越接近,权重越高。这个应该和上面的一起使用,不应该单独使用。

  • ImageLocalityPriority :倾向于已经有要使用镜像的节点,镜像总大小值越大,权重越高

通过算法对所有的优先级项目和权重进行计算,得出最终的结果。

1.2、自定义调度器

​除了 kubernetes 自带的调度器,你也可以编写自己的调度器。通过 spec:schedulername 参数指定调度器的名字,可以为 pod 选择某个调度器进行调度。比如下面的 pod 选择 my-scheduler 进行调度,而不是默认的default-scheduler :

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
 name: annotation-second-scheduler
 labels:
   name: multischeduler-example
spec:
  schedulername: my-scheduler
  containers:
  - name: pod-with-second-annotation-container
    image: gcr.io/google_containers/pause:2.0

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