调度

CKA 考试 九五折优惠申请 CKA 考试，优惠码为： Affkub95-268483 现在报名 广告

参考文档： Kubernetes Scheduler (opens new window)

在Kubernetes中，调度（Scheduling），指的是为 Pod 找到一个合适的节点，并由该节点上的 kubelet 运行 Pod。

概述

每当集群中有新的 Pod 创建时，Kubernetes 调度器将负责为其找到最合适的节点去运行。调度器按照本文后面描述的原则执行执行调度工作。如果您想了解为什么 Pod 被分配到了具体的某一个节点，或者您打算自己实现一个定制化的调度器，本文可以帮助您更好的理解 Kubernetes 的调度工作。

kube-scheduler

kube-scheduler (opens new window) 是 Kubernetes 中默认的调度器，并且运行在 Master 组件中。kube-scheduler 虽然是默认的调度器，但是，在您需要的时候，您可以实现自己的调度器以替代 kube-scheduler。

对于每一个新创建的或者未调度的 Pod，kube-scheduler 为其选择一个合适的节点去运行。问题是，每一个 Pod 以及其中的每一个容器，都有不同的资源需求，在调度时，必须选择那些能够满足 Pod 的资源需求的节点才可以。

集群中能够满足某一个 Pod 的资源需求的节点，我们称其为 可选节点（feasible node）。如果某一个 Pod 没有合适的 可选节点，则该 Pod 将一直停留在 Pending 状态，直到集群中出现了对于该 Pod 来说合适的 可选节点。

调度器在执行调度时，执行的步骤如下：

1. 找出该 Pod 的所有 可选节点
2. 按照某种方式对每一个 可选节点 评分
3. 选择评分最高的 可选节点
4. 将最终选择结果通知 API Server，这个过程，我们称其为绑定（binding）

在为 可选节点 评分时，需要考虑的因素有：

• 单个 Pod 和所有 Pod 的资源需求
• 硬件、软件、策略（Policy，例如Limit Range、Resource Quota等）
• 亲和与反亲和（affinity and anti-affinity）
• 数据存储的位置
• 工作负载之间的相互影响
• 其他

使用kube-scheduler调度

kube-schduler在执行调度时，将上述过程分成两个阶段来执行：

1. Filtering （筛选/过滤）
2. Scoring （评分）

Filtering（筛选/过滤）阶段，kube-scheduler找出所有对待调度的 Pod 来说合适的 可选节点。例如，PodFitsResources 过滤器检查候选节点是否具备足够的资源可以满足 Pod 的资源需求。在筛选阶段结束后，通常可以找出多个 可选节点，如果没有找到，则 Pod 一直停留在 Pending 状态。

Scoring（评分）阶段，kube-scheduler 先按照当前可用的评分规则为每一个 可选节点 频分， 然后，按评分结果对所有的 可选节点 排序，以找出最适合 Pod 运行的节点。

最后，kube-scheduler 将 Pod 分配到评分最高的 可选节点。如果有多个节点评分一样且最高，kube-scheduler 将随机从中选择一个节点。

Filtering

Filtering（筛选/过滤）阶段，使用的过滤器有：

• PodFitsHostPorts: 检查Pod需要的 hostPort 在该节点上是否可用
• PodFitsHost：检查 Pod 是否通过 hostname 指定了节点，参考 将容器组调度到指定的节点
• PodFitsResource：检查节点是否满足 Pod 的资源需求（例如，CPU 和 Memory），参考 管理容器的计算资源
• PodMatchNodeSelector：检查 Pod 的节点选择器（nodeSelector）是否和节点的标签匹配，参考 将容器组调度到指定的节点
• NoVolumeZoneConflict：评估 Pod 所需要的 数据卷是否在节点上可用（数据卷的 failure zone restrictions）
• NoDiskConflict：评估Pod请求的数据卷是否和节点已经加载的数据卷冲突
• MaxCSIVolumeCount：计算节点可以挂载多少个 CSI（Container Storage Interface）数据卷，确保不会超出限定的数字
• CheckNodeMemoryPressure：检查节点是否有内存紧张的情况
• CheckNodePIDPressure：检查节点是否有 PID 短缺的情况
• CheckNodeDiskPressure：检查节点是否有存储空间吃紧的情况（文件系统已满，或者将要满）
• CheckNodeCondition：检查节点的 Condition 字段，该字段中包含关于 文件系统已满、网络不可用、kubelet未就绪 等相关的条件
• PodToleratesNodeTaints：检查 Pod 是否容忍 Pod 的污点，请参考 污点和容忍
• CheckVolumeBinding：检查存储卷声明是否可绑定

Scoring

• SelectorSpreadPriority：将 Pod 分散到不同的节点，主要考虑同属于一个 Service、StatefulSet、Deployment的情况
• InterPodAffinityPriority：遍历 weightedPodAffinityTerm 并求和，找出结果最高的节点
• LeastRequestedPriority：已被消耗的资源最少的节点得分最高。如果节点上的 Pod 越多，被消耗的资源越多，则评分约低
• MostRequestedPriority：已被消耗的资源最多的节点得分最高。此策略会把 Pod 尽量集中到集群中的少数节点上
• RequestedToCapacityRatioPriority：按 requested / capacity 的百分比评分
• BalancedResourceAllocation：资源使用均衡的节点评分高
• NodePreferAvoidPodsPriority：根据节点的 annotation scheduler.alpha.kubernetes.io/preferAvoidPods 评分。可使用此 annotation 标识哪些 Pod 不能够运行在同一个节点上
• NodeAffinityPriority：基于 PreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution 指定的 node affinity 偏好评分。参考 将容器组调度到指定的节点
• TaintTolerationPriority： 根据节点上不可容忍的污点数评分
• ImageLocalityPriority：有限选择已经有该 Pod 所需容器镜像的节点
• ServiceSpreadingPriority：确保 Service 的所有 Pod 尽量分布在不同的节点上。
• CalculateAntiAffinityPriorityMap：anti-affinty，参考将容器组调度到指定的节点
• EqualPriorityMap：为每个节点指定相同的权重