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Kubernetes K8S之調度器kube-scheduler詳解

時間:2020-10-29來源:www.farandoo.com作者:電腦系統城

kube-scheduler調度概述

在 Kubernetes 中,調度是指將 Pod 放置到合適的 Node 節點上,然后對應 Node 上的 Kubelet 才能夠運行這些 pod。

調度器通過 kubernetes 的 watch 機制來發現集群中新創建且尚未被調度到 Node 上的 Pod。調度器會將發現的每一個未調度的 Pod 調度到一個合適的 Node 上來運行。調度器會依據下文的調度原則來做出調度選擇。

調度是容器編排的重要環節,需要經過嚴格的監控和控制,現實生產通常對調度有各類限制,譬如某些服務必須在業務獨享的機器上運行,或者從災備的角度考慮盡量把服務調度到不同機器,這些需求在Kubernetes集群依靠調度組件kube-scheduler滿足。

kube-scheduler是Kubernetes中的關鍵模塊,扮演管家的角色遵從一套機制——為Pod提供調度服務,例如基于資源的公平調度、調度Pod到指定節點、或者通信頻繁的Pod調度到同一節點等。容器調度本身是一件比較復雜的事,因為要確保以下幾個目標:

  • 公平性:在調度Pod時需要公平的進行決策,每個節點都有被分配資源的機會,調度器需要對不同節點的使用作出平衡決策。
  • 資源高效利用:最大化群集所有資源的利用率,使有限的CPU、內存等資源服務盡可能更多的Pod。
  • 效率問題:能快速的完成對大批量Pod的調度工作,在集群規模擴增的情況下,依然保證調度過程的性能。
  • 靈活性:在實際運作中,用戶往往希望Pod的調度策略是可控的,從而處理大量復雜的實際問題。因此平臺要允許多個調度器并行工作,同時支持自定義調度器。

為達到上述目標,kube-scheduler通過結合Node資源、負載情況、數據位置等各種因素進行調度判斷,確保在滿足場景需求的同時將Pod分配到最優節點。顯然,kube-scheduler影響著Kubernetes集群的可用性與性能,Pod數量越多集群的調度能力越重要,尤其達到了數千級節點數時,優秀的調度能力將顯著提升容器平臺性能。

 

kube-scheduler調度流程

kube-scheduler的根本工作任務是根據各種調度算法將Pod綁定(bind)到最合適的工作節點,整個調度流程分為兩個階段:預選策略(Predicates)和優選策略(Priorities)。

預選(Predicates):輸入是所有節點,輸出是滿足預選條件的節點。kube-scheduler根據預選策略過濾掉不滿足策略的Nodes。例如,如果某節點的資源不足或者不滿足預選策略的條件如“Node的label必須與Pod的Selector一致”時則無法通過預選。

優選(Priorities):輸入是預選階段篩選出的節點,優選會根據優先策略為通過預選的Nodes進行打分排名,選擇得分最高的Node。例如,資源越富裕、負載越小的Node可能具有越高的排名。

通俗點說,調度的過程就是在回答兩個問題:1. 候選有哪些?2. 其中最適合的是哪個?

值得一提的是,如果在預選階段沒有節點滿足條件,Pod會一直處在Pending狀態直到出現滿足的節點,在此期間調度器會不斷的進行重試。

 

預選策略(Predicates)

官網地址:調度器預選、優選策略

過濾條件包含如下:

  • PodFitsHostPorts:檢查Pod容器所需的HostPort是否已被節點上其它容器或服務占用。如果已被占用,則禁止Pod調度到該節點。
  • PodFitsHost:檢查Pod指定的NodeName是否匹配當前節點。
  • PodFitsResources:檢查節點是否有足夠空閑資源(例如CPU和內存)來滿足Pod的要求。
  • PodMatchNodeSelector:檢查Pod的節點選擇器(nodeSelector)是否與節點(Node)的標簽匹配
  • NoVolumeZoneConflict:對于給定的某塊區域,判斷如果在此區域的節點上部署Pod是否存在卷沖突。
  • NoDiskConflict:根據節點請求的卷和已經掛載的卷,評估Pod是否適合該節點。
  • MaxCSIVolumeCount:決定應該附加多少CSI卷,以及該卷是否超過配置的限制。
  • CheckNodeMemoryPressure:如果節點報告內存壓力,并且沒有配置異常,那么將不會往那里調度Pod。
  • CheckNodePIDPressure:如果節點報告進程id稀缺,并且沒有配置異常,那么將不會往那里調度Pod。
  • CheckNodeDiskPressure:如果節點報告存儲壓力(文件系統已滿或接近滿),并且沒有配置異常,那么將不會往那里調度Pod。
  • CheckNodeCondition:節點可以報告它們有一個完全完整的文件系統,然而網絡不可用,或者kubelet沒有準備好運行Pods。如果為節點設置了這樣的條件,并且沒有配置異常,那么將不會往那里調度Pod。
  • PodToleratesNodeTaints:檢查Pod的容忍度是否能容忍節點的污點。
  • CheckVolumeBinding:評估Pod是否適合它所請求的容量。這適用于約束和非約束PVC。

如果在predicates(預選)過程中沒有合適的節點,那么Pod會一直在pending狀態,不斷重試調度,直到有節點滿足條件。

經過這個步驟,如果有多個節點滿足條件,就繼續priorities過程,最后按照優先級大小對節點排序。

 

優選策略(Priorities)

包含如下優選評分條件:

  • SelectorSpreadPriority:對于屬于同一服務、有狀態集或副本集(Service,StatefulSet or ReplicaSet)的Pods,會將Pods盡量分散到不同主機上。
  • InterPodAffinityPriority:策略有podAffinity和podAntiAffinity兩種配置方式。簡單來說,就說根據Node上運行的Pod的Label來進行調度匹配的規則,匹配的表達式有:In, NotIn, Exists, DoesNotExist,通過該策略,可以更靈活地對Pod進行調度。
  • LeastRequestedPriority:偏向使用較少請求資源的節點。換句話說,放置在節點上的Pod越多,這些Pod使用的資源越多,此策略給出的排名就越低。
  • MostRequestedPriority:偏向具有最多請求資源的節點。這個策略將把計劃的Pods放到整個工作負載集所需的最小節點上運行。
  • RequestedToCapacityRatioPriority:使用默認的資源評分函數模型創建基于ResourceAllocationPriority的requestedToCapacity。
  • BalancedResourceAllocation:偏向具有平衡資源使用的節點。
  • NodePreferAvoidPodsPriority:根據節點注釋scheduler.alpha.kubernet .io/preferAvoidPods為節點劃分優先級??梢允褂盟鼇硎疽鈨蓚€不同的Pod不應在同一Node上運行。
  • NodeAffinityPriority:根據preferredduringschedulingignoredingexecution中所示的節點關聯調度偏好來對節點排序。
  • TaintTolerationPriority:根據節點上無法忍受的污點數量,為所有節點準備優先級列表。此策略將考慮該列表調整節點的排名。
  • ImageLocalityPriority:偏向已經擁有本地緩存Pod容器鏡像的節點。
  • ServiceSpreadingPriority:對于給定的服務,此策略旨在確保Service的Pods運行在不同的節點上??偟慕Y果是,Service對單個節點故障變得更有彈性。
  • EqualPriority:賦予所有節點相同的權值1。
  • EvenPodsSpreadPriority:實現擇優 pod的拓撲擴展約束

 

自定義調度器

除了Kubernetes自帶的調度器,我們也可以編寫自己的調度器。通過spec.schedulername參數指定調度器名字,可以為Pod選擇某個調度器進行調度。

如下Pod選擇my-scheduler進行調度,而不是默認的default-scheduler

復制代碼
 1 apiVersion: v1
 2 kind: Pod
 3 metadata:
 4   name: annotation-second-scheduler
 5   labels:
 6     name: multischeduler-example
 7 spec:
 8   schedulername: my-scheduler
 9   containers:
10   - name: pod-with-second-annotation-container
11     image: gcr.io/google_containers/pause:2.0
復制代碼

至于調度器如何編寫,我們這里就不詳細說了,工作中幾乎不會使用到,有興趣的同學可以自行查閱官網或其他資料。

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