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导语 | kubernetes调度器，通过watch机制来发现集群中新创建且未调度的pod，通过过滤node列表，打分策略，以及各个时机的插件调用机制，选择合适的node与之绑定。

一、调度队列

同一时刻会有多个pod等待调度，会把等待调度的pod放到activeQ中（PriorityQueue），然后周期性（1s）的进行调度，对于调度超时（ DefaultPodMaxInUnschedulablePodsDuration 5m）会放入队列中，再次重新调度。

二、单次调度

用下图来说明单个调度的流转逻辑。

注意：一个集群中可以有多个调度器，所以首先需要根据pod中的spec参数获取调度器名称

跳过pod：skipPodSchedule， 过滤调不需要调度的pod，比如正在删除中的pod，上个调度周期正在处理中的pod

筛选pod：SchedulePod，计算并预选出适合的node

如果筛选失败，则调用RunPostFilterPlugins; 如果筛选成功，则调用插件：RunXXXPlugins，开始调用配置的插件列表，从Reserve插件到MultiPoint依次按照埋点调用。

对于大规模集群，单此调度要遍历所有的node么？这是一个值得思考的问题。默认调度器给出的答案是根据集群规模自适应调度数量。

• 对于小规模集群，node数小于100， 遍历所有node。

• 对于大规模集群，node数大于100，且配置的百分比小于100%时：按照node数量的一定百分比遍历，区间范围是[5，100]。

• 计算公式是
  

prePercent：=50-numAllNodes/125

percent：=max（5，prePercent）

三、调度过程

调度过程分为3个步骤：过滤，打分，筛选，代码步骤如下：

省略非必要代码

   // node快照
  if err := sched.Cache.UpdateSnapshot(sched.nodeInfoSnapshot); err != nil {
    return result, err
  }
  
    // 过滤
  feasibleNodes, diagnosis, err := sched.findNodesThatFitPod(ctx, fwk, state, pod)
  if err != nil {
    return result, err
  }
    
    // 打分
  priorityList, err := prioritizeNodes(ctx, sched.Extenders, fwk, state, pod, feasibleNodes)
  if err != nil {
    return result, err
  }
    
    // 随机筛选
  host, err := selectHost(priorityList)

（一）过滤

可用的node列表：

• 插件过滤：RunPreFilterPlugins如果插件执行失败，那么返回所有node可用，如果插件返回不可调度，则返回失败，终止本次调度。

• 获取node allNodes，err：=sched.nodeInfoSnapshot.NodeInfos（）.列表（）

• 抢占式pod的status字段中NominatedNodeName设置后，会优先抢占同名的node。

• allNode和preFilter返回的node求交集。

（二）打分

根据优先级选择合适的node列表：prioritizeNodes

• 如果没有开启打分插件，返回所有node list。

• 打分插件逐次调用RunPreScorePlugins-->RunScorePlugins

（三）筛选

相同优先级列表下，获取score最大值的node，如果存在多个相同分数，则随机一个。

四、插件机制

插件分为了调度和绑定两大类，划分成了多个时机调用，如下图：

（一）插件类型

对于pod的调度过程，划分了多个点，每个点调用对应的插件列表，目前支持如下多种类型插件：

// QueueSort is a list of plugins that should be invoked when sorting pods in the scheduling queue.
QueueSort PluginSet `json:"queueSort,omitempty"`

// PreFilter is a list of plugins that should be invoked at "PreFilter" extension point of the scheduling framework.
PreFilter PluginSet `json:"preFilter,omitempty"`

// Filter is a list of plugins that should be invoked when filtering out nodes that cannot run the Pod.
Filter PluginSet `json:"filter,omitempty"`

// PostFilter is a list of plugins that are invoked after filtering phase, but only when no feasible nodes were found for the pod.
PostFilter PluginSet `json:"postFilter,omitempty"`

// PreScore is a list of plugins that are invoked before scoring.
PreScore PluginSet `json:"preScore,omitempty"`

// Score is a list of plugins that should be invoked when ranking nodes that have passed the filtering phase.
Score PluginSet `json:"score,omitempty"`

// Reserve is a list of plugins invoked when reserving/unreserving resources
// after a node is assigned to run the pod.
Reserve PluginSet `json:"reserve,omitempty"`

// Permit is a list of plugins that control binding of a Pod. These plugins can prevent or delay binding of a Pod.
Permit PluginSet `json:"permit,omitempty"`

// PreBind is a list of plugins that should be invoked before a pod is bound.
PreBind PluginSet `json:"preBind,omitempty"`

// Bind is a list of plugins that should be invoked at "Bind" extension point of the scheduling framework.
// The scheduler call these plugins in order. Scheduler skips the rest of these plugins as soon as one returns success.
Bind PluginSet `json:"bind,omitempty"`

// PostBind is a list of plugins that should be invoked after a pod is successfully bound.
PostBind PluginSet `json:"postBind,omitempty"`

// MultiPoint is a simplified config section to enable plugins for all valid extension points.
MultiPoint PluginSet `json:"multiPoint,omitempty"`

（二）插件列表

默认调度器，实现了多种插件不用特性的插件，目前支持的列表如下, 下面举几个例子说明。

"PrioritySort" : 
"DefaultBinder"
"DefaultPreemption"
"ImageLocality"
"InterPodAffinity"
"NodeAffinity"
"NodeName"
"NodePorts"
"NodeResourcesBalancedAllocation"
"NodeResourcesFit"
"NodeUnschedulable"
"NodeVolumeLimits"
"AzureDiskLimits"
"CinderLimits"
"EBSLimits"
"GCEPDLimits"
"PodTopologySpread"
"SelectorSpread"
"ServiceAffinity"
"TaintToleration"
"VolumeBinding"
"VolumeRestrictions"
"VolumeZone"

对于打分插件，必须实现如下接口，且每个插件打分范围是[0, 100]

type ScorePlugin interface {
  Plugin
  // Score is called on each filtered node. It must return success and an integer
  // indicating the rank of the node. All scoring plugins must return success or
  // the pod will be rejected.
  Score(ctx context.Context, state *CycleState, p *v1.Pod, nodeName string) (int64, *Status)

  // ScoreExtensions returns a ScoreExtensions interface if it implements one, or nil if does not.
  ScoreExtensions() ScoreExtensions
}

（三）插件特性

• 图像定位

ImageLocality：本地镜像打分插件，计算分数规则如下：

sumScore：=（拥有镜像的node数/node总数）*镜像大小

得分：= （总和分数容器数- 23mb）/（1000mb 3-23mb）

注意：这里不是指单个containner，而是一个pod中的所有container的打分之和。为什么范围是23mb到1000mb？可以想一想。

• 节点关联

NodeAffinity：node亲和性和反亲和性，提供了两种策略配置。

• 对于必选策略RequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，如果匹配未成功，则在PreFilter阶段返回失败，终止调度。

• 对于首先策略PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution，如果匹配未成功，则尝试其他node也失败，调度器仍然会调度改pod。亲和性，反亲和性是用来影响打分数值（正负分）weight

逻辑代码如下：

// 亲和性，反亲和性判定判定
if hasPreferredAffinityConstraints || hasPreferredAntiAffinityConstraints {
    for _, existingPod := range podsToProcess {
      pl.processExistingPod(state, existingPod, nodeInfo, pod, topoScore)
    }
    
  topoScores[atomic.AddInt32(&index, 1)] = topoScore
}

比如我们业务逻辑中的配置如下图，期望是一个node上只调度一个这种pod，但是配置了首选策略。所以当node数小于pod数时，是会出现一个node上有多个此类pod，会有一定的影响。

• 污点耐受

TaintToleration：污点插件，提供了过滤，预打分，打分，打分标准化（平行扩展到0到100）接口。

污点标记提供了3种类型

    // 尽可能不调度
  TaintEffectPreferNoSchedule TaintEffect = "PreferNoSchedule"    
  
  // 一定不调度
  TaintEffectNoSchedule TaintEffect = "NoSchedule"
  
  // 一定不调度且驱逐
  TaintEffectNoExecute TaintEffect = "NoExecute"

比如我们业务中打了污点，那么一般pod是不会调度到此pod上的。

五、调度器配置

一般情况下，scheduler会起多副本进行容灾。

   {
      "name": "BalancedResourceAllocation",
      "weight": 1
    },
    {
      "name": "EvenPodsSpreadPriority",
      "weight": 1
    },
    {
      "name": "InterPodAffinityPriority",
      "weight": 1
    },
    {
      "name": "LeastRequestedPriority",
      "weight": 1
    },
    {
      "name": "NodeAffinityPriority",
      "weight": 1
    },
    {
      "name": "NodePreferAvoidPodsPriority",
      "weight": 10000
    },
    {
      "name": "SelectorSpreadPriority",
      "weight": 1
    },
    {
      "name": "TaintTolerationPriority",
      "weight": 1
    }

六、如何自定义pod调度

目前有2种常用方法：

（一）扩展模式

实现type Extender struct接口，并且在策略文件scheduler-policy-config中配置扩展访问方式

"extenders": [{
    "urlPrefix": "http://xxx/prefix",
    "filterVerb": "filter",
    "weight": 1,
    "bindVerb": "bind",
    "enableHttps": false
}]

（二）多调度器

在需要自定义调度的pod中，指定pod的spec.schedulerName 为自定义的调度器名称。实现自定义调度器。部署自定义的调度器deployment。

在新版本1.19之后建议扩展自定义调度框架，如下例：

import (
    scheduler "k8s.io/kubernetes/cmd/kube-scheduler/app"
)

func main() {
    command := scheduler.NewSchedulerCommand(
            scheduler.WithPlugin("my-plugin", MyPlugin))
    if err := command.Execute(); err != nil {
        fmt.Fprintf(os.Stderr, "%v\n", err)
    }
}

七、总结

在深入schedule源码之后，对于调度器有了剖丝抽茧的理解，了解背后的设计初衷。对于高性能，提供了自适应集群规模的调度策略。对于可靠性，kube-scheduler提供了多副本选主机制，由master提供调度功能。对于扩展性，它提供了丰富的扩展接口和时机用，且提供了灵活而实用插件策略配置。

 作者简介

李德宏

腾讯后台开发工程师

腾讯后台工程师，毕业于湖南大学。目前负责腾讯游戏欢乐斗地主的后端开发工作，在大规模分布式系统，云原生系统领域有着丰富的经验。

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