【K8S系列】深入解析K8S调度

### Kubernetes 调度器工作原理 Kubernetes 调度器的核心任务是将新创建的 Pod 分配到最适合运行它的节点上[^1]。这一过程涉及多个阶段，主要包括以下几个方面： #### 1. **调度流程概述** 调度器作为一个独立的控制平面组件，持续监控集群中的未分配 Pod，并为其寻找最佳目标节点[^3]。整个调度过程可以分为两个主要阶段：过滤（Filtering）和评分（Scoring）。 - **过滤阶段**：调度器首先筛选出能够满足 Pod 运行条件的所有候选节点。这一步骤基于预定义的规则集完成，例如资源可用性、亲和性和反亲和性约束等[^4]。 - **评分阶段**：对于通过过滤阶段的节点，调度器会应用一系列优先级函数对其进行打分。最终得分最高的节点会被选中作为目标节点。 #### 2. **绑定操作** 一旦选定目标节点，调度器会向 `kube-apiserver` 发送绑定请求，通知该 Pod 应当部署在哪一节点上。此步骤称为绑定（Binding），它是调度过程中不可或缺的一部分[^5]。 --- ### 配置方法 为了实现更灵活的调度行为，用户可以通过多种方式调整默认调度逻辑： #### 自定义调度策略 Kubernetes 支持自定义调度策略文件，允许管理员指定不同的调度算法或权重设置。以下是配置自定义调度策略的一个简单示例： ```yaml apiVersion: kubescheduler.config.k8s.io/v1beta1 kind: KubeSchedulerConfiguration profiles: - schedulerName: default-scheduler plugins: score: enabled: - name: NodeResourcesBalancedAllocation weight: 1 ``` 上述 YAML 文件展示了如何修改内置插件 `NodeResourcesBalancedAllocation` 的权重值。通过这种方式，用户可以根据实际需求微调调度决策。 #### 动态调度框架 从 v1.16 开始，Kubernetes 引入了扩展性强的动态调度框架（Dynamic Scheduling Framework）。开发者可以编写自定义调度插件并将其集成至现有调度器中，从而支持更为复杂的业务场景。 --- ### 使用注意事项 在大规模生产环境中使用 Kubernetes 调度器时需要注意以下几点： - **性能优化**：随着集群规模的增长，调度延迟可能成为瓶颈。为此，建议启用多线程调度模式以提升效率[^2]。 - **高可用性设计**：为了避免单点故障风险，通常推荐采用多副本的方式部署 kube-scheduler 实例。 --- ### 示例代码 下面是一段用于测试自定义调度策略效果的小型 Python 客户端脚本： ```python from kubernetes import client, config config.load_kube_config() v1 = client.CoreV1Api() pod_manifest = { 'apiVersion': 'v1', 'kind': 'Pod', 'metadata': {'name': 'test-pod'}, 'spec': { 'schedulerName': 'custom-scheduler', # 指定自定义调度器名称 'containers': [{ 'name': 'busybox', 'image': 'busybox', 'command': ['sleep', 'infinity'] }] } } resp = v1.create_namespaced_pod(body=pod_manifest, namespace='default') print(f"Pod {resp.metadata.name} created.") ``` ---