Kubernetes集群调度介绍

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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。

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。

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

正文完

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