深入剖析Kubernetes之默认调度器-CSDN博客

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默认调度器

在 Kubernetes 项目中，默认调度器的主要职责，就是为一个新创建出来的 Pod，寻找一个最合适的节点（Node）。
“最合适” 的含义，包括两层：
- 从集群所有的节点中，根据调度算法挑选出所有可以运行该 Pod 的节点；
- 从第一步的结果中，再根据调度算法挑选一个最符合条件的节点作为最终结果。
所以在具体的调度流程中，默认调度器会首先调用一组叫作 Predicate 的调度算法，来检查每个 Node。然后，再调用一组叫作 Priority 的调度算法，来给上一步得到的结果里的每个 Node 打分。最终的调度结果，就是得分最高的那个 Node。
在 Kubernetes 中，调度机制的工作原理，可以用如下所示的一幅示意图来表示。
Kubernetes 的调度器的核心，实际上就是两个相互独立的控制循环。
- 第一个控制循环，可以称之为 Informer Path。它的主要目的，是启动一系列 Informer，用来监听（Watch）Etcd 中 Pod、Node、Service 等与调度相关的 API 对象的变化。
  - 比如，当一个待调度 Pod（即：它的 nodeName 字段是空的）被创建出来之后，调度器就会通过 Pod Informer 的 Handler，将这个待调度 Pod 添加进调度队列。在默认情况下，Kubernetes 的调度队列是一个 PriorityQueue（优先级队列），并且当某些集群信息发生变化的时候，调度器还会对调度队列里的内容进行一些特殊操作。此外，Kubernetes 的默认调度器还要负责对调度器缓存（即：scheduler cache）进行更新。事实上，Kubernetes 调度部分进行性能优化的一个最根本原则，就是尽最大可能将集群信息 Cache 化，以便从根本上提高 Predicate 和 Priority 调度算法的执行效率。
- 第二个控制循环，是调度器负责 Pod 调度的主循环，可以称之为 Scheduling Path。Scheduling Path 的主要逻辑，就是不断地从调度队列里出队一个 Pod。然后，调用 Predicates 算法进行“过滤”。这一步“过滤”得到的一组 Node，就是所有可以运行这个 Pod 的宿主机列表。当然，Predicates 算法需要的 Node 信息，都是从 Scheduler Cache 里直接拿到的，这是调度器保证算法执行效率的主要手段之一。
接下来，调度器就会再调用 Priorities 算法为上述列表里的 Node 打分，分数从 0 到 10。得分最高的 Node，就会作为这次调度的结果。
调度算法执行完成后，调度器就需要将 Pod 对象的 nodeName 字段的值，修改为上述 Node 的名字。这个步骤在 Kubernetes 里面被称作 Bind。
为了不在关键调度路径里远程访问 APIServer，Kubernetes 的默认调度器在 Bind 阶段，只会更新 Scheduler Cache 里的 Pod 和 Node 的信息。这种基于“乐观”假设的 API 对象更新方式，在 Kubernetes 里被称作 Assume。
Assume 之后，调度器才会创建一个 Goroutine 来异步地向 APIServer 发起更新 Pod 的请求，来真正完成 Bind 操作。如果这次异步的 Bind 过程失败了，其实也没有太大关系，等 Scheduler Cache 同步之后一切就会恢复正常。
当然，正是由于Kubernetes 调度器的“乐观”绑定的设计，当一个新的 Pod 完成调度需要在某个节点上运行起来之前，该节点上的 kubelet 还会通过一个叫作 Admit 的操作来再次验证该 Pod 是否确实能够运行在该节点上。这一步 Admit 操作，实际上就是把一组叫作 GeneralPredicates 的、最基本的调度算法，比如：“资源是否可用”“端口是否冲突”等再执行一遍，作为 kubelet 端的二次确认。
在 Scheduling Path 上，调度器会启动多个 Goroutine 以节点为粒度并发执行 Predicates 算法，从而提高这一阶段的执行效率。而与之类似的，Priorities 算法也会以 MapReduce 的方式并行计算然后再进行汇总。而在这些所有需要并发的路径上，调度器会避免设置任何全局的竞争资源，从而免去了使用锁进行同步带来的巨大的性能损耗。

默认调度器调度策略解析

Predicates

Predicates 在调度过程中的作用，可以理解为 Filter，即：它按照调度策略，从当前集群的所有节点中，“过滤”出一系列符合条件的节点。这些节点，都是可以运行待调度 Pod 的宿主机。

Kubernetes 中，默认的调度策略：

第一种类型，叫作 GeneralPredicates。顾名思义，这一组过滤规则，负责的是最基础的调度策略。比如，PodFitsResources 计算的就是宿主机的 CPU 和内存资源等是否够用。
- PodFitsResources 检查的只是 Pod 的 requests 字段。需要注意的是，Kubernetes 的调度器并没有为 GPU 等硬件资源定义具体的资源类型，而是统一用一种名叫 Extended Resource 的、Key-Value 格式的扩展字段来描述的。比如这个例子：
```
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: extended-resource-demo
spec:
  containers:
  - name: extended-resource-demo-ctr
    image: nginx
    resources:
      requests:
        alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu: 2
      limits:
        alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu: 2
```
- PodFitsHost 检查的是，宿主机的名字是否跟 Pod 的 spec.nodeName 一致。
- PodFitsHostPorts 检查的是，Pod 申请的宿主机端口（spec.nodePort）是不是跟已经被使用的端口有冲突。
- PodMatchNodeSelector 检查的是，Pod 的 nodeSelector 或者 nodeAffinity 指定的节点，是否与待考察节点匹配，等等。
可以看到，像上面这样一组 GeneralPredicates，正是 Kubernetes 考察一个 Pod 能不能运行在一个 Node 上最基本的过滤条件。所以，GeneralPredicates 也会被其他组件（比如 kubelet）直接调用。
第二种类型，是与 Volume 相关的过滤规则。这一组过滤规则，负责的是跟容器持久化 Volume 相关的调度策略。
- NoDiskConflict 检查的条件，是多个 Pod 声明挂载的持久化 Volume 是否有冲突。比如，AWS EBS 类型的 Volume，是不允许被两个 Pod 同时使用的。所以，当一个名叫 A 的 EBS Volume 已经被挂载在了某个节点上时，另一个同样声明使用这个 A Volume 的 Pod，就不能被调度到这个节点上了。
- MaxPDVolumeCountPredicate 检查的条件，则是一个节点上某种类型的持久化 Volume 是不是已经超过了一定数目，如果是的话，那么声明使用该类型持久化 Volume 的 Pod 就不能再调度到这个节点了。
- VolumeZonePredicate，则是检查持久化 Volume 的 Zone（高可用域）标签，是否与待考察节点的 Zone 标签相匹配。
- VolumeBindingPredicate 的规则。它负责检查的，是该 Pod 对应的 PV 的 nodeAffinity 字段，是否跟某个节点的标签相匹配。
第三种类型，是宿主机相关的过滤规则。这一组规则，主要考察待调度 Pod 是否满足 Node 本身的某些条件。
- PodToleratesNodeTaints，负责检查的就是 Node 的“污点”机制。只有当 Pod 的 Toleration 字段与 Node 的 Taint 字段能够匹配的时候，这个 Pod 才能被调度到该节点上。
- NodeMemoryPressurePredicate，检查的是当前节点的内存是不是已经不够充足，如果是的话，那么待调度 Pod 就不能被调度到该节点上。
第四种类型，是 Pod 相关的过滤规则。这一组规则，跟 GeneralPredicates 大多数是重合的。而比较特殊的，是 PodAffinityPredicate。这个规则的作用，是检查待调度 Pod 与 Node 上的已有 Pod 之间的亲密（affinity）和反亲密（anti-affinity）关系。
上面这四种类型的 Predicates，就构成了调度器确定一个 Node 可以运行待调度 Pod 的基本策略。

当开始调度一个 Pod 时，Kubernetes 调度器会同时启动 16 个 Goroutine，来并发地为集群里的所有 Node 计算 Predicates，最后返回可以运行这个 Pod 的宿主机列表。

Priorities

Predicates 阶段完成了节点的“过滤”之后，Priorities 阶段的工作就是为这些节点打分。这里打分的范围是 0-10 分，得分最高的节点就是最后被 Pod 绑定的最佳节点。
Priorities 里最常用到的一个打分规则，是 LeastRequestedPriority，这个算法实际上就是在选择空闲资源（CPU 和 Memory）最多的宿主机。与 LeastRequestedPriority 一起发挥作用的，还有 BalancedResourceAllocation。BalancedResourceAllocation 选择的，其实是调度完成后，所有节点里各种资源分配最均衡的那个节点，从而避免一个节点上 CPU 被大量分配、而 Memory 大量剩余的情况。
NodeAffinityPriority、TaintTolerationPriority 和 InterPodAffinityPriority 这三种 Priority。顾名思义，它们与前面的 PodMatchNodeSelector、PodToleratesNodeTaints 和 PodAffinityPredicate 这三个 Predicate 的含义和计算方法是类似的。但是作为 Priority，一个 Node 满足上述规则的字段数目越多，它的得分就会越高。
ImageLocalityPriority 的策略。它是在 Kubernetes v1.12 里新开启的调度规则，即：如果待调度 Pod 需要使用的镜像很大，并且已经存在于某些 Node 上，那么这些 Node 的得分就会比较高。

Kubernetes 调度器里其实还有一些默认不会开启的策略。你可以通过为 kube-scheduler 指定一个配置文件或者创建一个 ConfigMap ，来配置哪些规则需要开启、哪些规则需要关闭。并且，你可以通过为 Priorities 设置权重，来控制调度器的调度行为。

默认调度器的优先级与抢占机制

Kubernetes 调度器里的另一个重要机制，即：优先级（Priority ）和抢占（Preemption）机制。优先级和抢占机制，解决的是 Pod 调度失败时该怎么办的问题。
- 正常情况下，当一个 Pod 调度失败后，它就会被暂时“搁置”起来，直到 Pod 被更新，或者集群状态发生变化，调度器才会对这个 Pod 进行重新调度。但在有时候，我们希望的是当一个高优先级的 Pod 调度失败后，该 Pod 并不会被“搁置”，而是会“挤走”某个 Node 上的一些低优先级的 Pod 。这样就可以保证这个高优先级 Pod 的调度成功。
在 Kubernetes 里，优先级和抢占机制是在 1.10 版本后才逐步可用的。要使用这个机制，首先需要在 Kubernetes 里提交一个 PriorityClass 的定义，如下所示：

apiVersion: scheduling.k8s.io/v1beta1
kind: PriorityClass
metadata:
  name: high-priority
value: 1000000
globalDefault: false
description: "This priority class should be used for high priority service pods only."

globalDefault 被设置为 true 的话，那就意味着这个 PriorityClass 的值会成为系统的默认值。而如果这个值是 false，就表示我们只希望声明使用该 PriorityClass 的 Pod 拥有值为 1000000 的优先级，而对于没有声明 PriorityClass 的 Pod 来说，它们的优先级就是 0。
Kubernetes 规定，优先级是一个 32 bit 的整数，最大值不超过 1000000000（10 亿，1 billion），并且值越大代表优先级越高。而超出 10 亿的值，其实是被 Kubernetes 保留下来分配给系统 Pod 使用的。显然，这样做的目的，就是保证系统 Pod 不会被用户抢占掉。
创建了 PriorityClass 对象之后，Pod 就可以声明使用它了，如下所示：

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

Pod 通过 priorityClassName 字段，声明了要使用名叫 high-priority 的 PriorityClass。当这个 Pod 被提交给 Kubernetes 之后，Kubernetes 的 PriorityAdmissionController 就会自动将这个 Pod 的 spec.priority 字段设置为 1000000。
调度器里维护着一个调度队列。所以，当 Pod 拥有了优先级之后，高优先级的 Pod 就可能会比低优先级的 Pod 提前出队，从而尽早完成调度过程。这个过程，就是 “优先级”这个概念在 Kubernetes 里的主要体现。而当一个高优先级的 Pod 调度失败的时候，调度器的抢占能力就会被触发。这时，调度器就会试图从当前集群里寻找一个节点，使得当这个节点上的一个或者多个低优先级 Pod 被删除后，待调度的高优先级 Pod 就可以被调度到这个节点上。这个过程，就是 “抢占”这个概念在 Kubernetes 里的主要体现。

Kubernetes 调度器里的抢占机制，又是如何设计的呢？

Kubernetes 调度器实现抢占算法的一个最重要的设计，就是在调度队列的实现里，使用了两个不同的队列。
- 第一个队列，叫作 activeQ。凡是在 activeQ 里的 Pod，都是下一个调度周期需要调度的对象。所以，当你在 Kubernetes 集群里新创建一个 Pod 的时候，调度器会将这个 Pod 入队到 activeQ 里面。前面提到过的、调度器不断从队列里出队（Pop）一个 Pod 进行调度，实际上都是从 activeQ 里出队的。
- 第二个队列，叫作 unschedulableQ，专门用来存放调度失败的 Pod。
当一个 unschedulableQ 里的 Pod 被更新之后，调度器会自动把这个 Pod 移动到 activeQ 里，从而给这些调度失败的 Pod “重新做人”的机会。
调度失败之后，抢占者就会被放进 unschedulableQ 里面。然后，这次失败事件就会触发调度器为抢占者寻找牺牲者的流程。
- 第一步，调度器会检查这次失败事件的原因，来确认抢占是不是可以帮助抢占者找到一个新节点。这是因为有很多 Predicates 的失败是不能通过抢占来解决的。比如，PodFitsHost 算法（负责的是，检查 Pod 的 nodeSelector 与 Node 的名字是否匹配），这种情况下，除非 Node 的名字发生变化，否则你即使删除再多的 Pod，抢占者也不可能调度成功。
- 第二步，如果确定抢占可以发生，那么调度器就会把自己缓存的所有节点信息复制一份，然后使用这个副本来模拟抢占过程。抢占过程很容易理解。调度器会检查缓存副本里的每一个节点，然后从该节点上最低优先级的 Pod 开始，逐一“删除”这些 Pod。而每删除一个低优先级 Pod，调度器都会检查一下抢占者是否能够运行在该 Node 上。一旦可以运行，调度器就记录下这个 Node 的名字和被删除 Pod 的列表，这就是一次抢占过程的结果了。当遍历完所有的节点之后，调度器会在上述模拟产生的所有抢占结果里做一个选择，找出最佳结果。而这一步的判断原则，就是尽量减少抢占对整个系统的影响。比如，需要抢占的 Pod 越少越好，需要抢占的 Pod 的优先级越低越好，等等。
在得到了最佳的抢占结果之后，这个结果里的 Node，就是即将被抢占的 Node；被删除的 Pod 列表，就是牺牲者。所以接下来，调度器就可以真正开始抢占的操作了，这个过程，可以分为三步。
- 第一步，调度器会检查牺牲者列表，清理这些 Pod 所携带的 nominatedNodeName 字段。
- 第二步，调度器会把抢占者的 nominatedNodeName，设置为被抢占的 Node 的名字。
- 第三步，调度器会开启一个 Goroutine，同步地删除牺牲者。
接下来，调度器就会通过正常的调度流程把抢占者调度成功。调度器并不保证抢占的结果：在这个正常的调度流程里，是一切皆有可能的。
不过，对于任意一个待调度 Pod 来说，因为有上述抢占者的存在，它的调度过程，其实是有一些特殊情况需要特殊处理的。具体来说，在为某一对 Pod 和 Node 执行 Predicates 算法的时候，如果待检查的 Node 是一个即将被抢占的节点，即：调度队列里有 nominatedNodeName 字段值是该 Node 名字的 Pod 存在（可以称之为：“潜在的抢占者”）。那么，调度器就会对这个 Node ，将同样的 Predicates 算法运行两遍。
- 第一遍，调度器会假设上述“潜在的抢占者”已经运行在这个节点上，然后执行 Predicates 算法；
- 第二遍，调度器会正常执行 Predicates 算法，即：不考虑任何“潜在的抢占者”。
只有这两遍 Predicates 算法都能通过时，这个 Pod 和 Node 才会被认为是可以绑定（bind）的。