简介
Scheduler 是 kubernetes 的调度器，是为一个新创建出来的 Pod，寻找一个最合适的节点（Node）。调度器对一个 Pod 调度成功，实际上就是将它的 spec.nodeName 字段填上调度结果的节点名字
听起来非常简单，但有很多要考虑的问题：(这一块可以很复杂，也可以不关注使用默认)
- 公平：如何保证每个节点都能被分配资源资源
- 高效利用：集群所有资源最大化被使用
- 效率：调度的性能要好，能够尽快地对大批量的
pod完成调度工作 - 灵活：允许用户根据自己的需求控制调度的逻辑
Sheduler 是作为单独的程序运行的，启动之后会一直坚挺 API Server，获取 PodSpec.NodeName 为空的 pod，对每个 pod 都会创建一个 binding，表明该 pod 应该放到哪个节点上
调度过程调度分为几个部分：
- 首先是过滤掉不满足条件的节点，这个过程称为
predicate（预选） - 然后对通过的节点按照优先级排序，这个是
priority（优选） - 最后从中选择优先级最高的节点。
如果中间任何一步骤有错误，就直接返回错误
Predicate 有一系列的算法可以使用：
PodFitsResources：节点上剩余的资源是否大于 pod 请求的资源PodFitsHost：如果pod指定了NodeName，检查节点名称是否和NodeName匹配PodFitsHostPorts：节点上已经使用的port是否和pod申请的port冲突PodSelectorMatches：过滤掉和pod指定的label不匹配的节点NoDiskConflict：已经mount的volume和pod指定的volume不冲突，除非它们都是只读
如果在 predicate 过程中没有合适的节点，pod会一直在 pending 状态，不断重试调度，直到有节点满足条件。经过这个步骤，如果有多个节点满足条件，就继续 priorities 过程：按照优先级大小对节点排序
优先级由一系列键值对组成，键是该优先级项的名称，值是它的权重（该项的重要性）。这些优先级选项包括：
LeastRequestedPriority：通过计算CPU和Memory的使用率来决定权重，使用率越低权重越高。换句话说，这个优先级指标倾向于资源使用比例更低的节点BalancedResourceAllocation：节点上CPU和Memory使用率越接近，权重越高。这个应该和上面的一起使用，不应该单独使用ImageLocalityPriority：倾向于已经有要使用镜像的节点，镜像总大小值越大，权重越高通过算法对所有的优先级项目和权重进行计算，得出最终的结果自定义调度器
除了 kubernetes 自带的调度器，也可以编写自己的调度器。通过 spec:schedulername 参数指定调度器的名字，可以为 pod 选择某个调度器进行调度。比如下面的 pod 选择 my-scheduler 进行调度，而不是默认的 default-scheduler：
1 | apiVersion: v1 |
default-scheduler原理
Kubernetes 的调度器的核心，实际上就是两个相互独立的控制循环
Informer Path: 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。（eg: 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）Scheduling Path: 是调度器负责Pod调度的主循环, 不断地从调度队列里出队一个Pod, 然后按照指定的算法，预选，优选，打分等操作（基于Cache然后Assume），最后Bind Node。
将默认调度器进一步做轻做薄，并且插件化，才是 kube-scheduler 正确的演进方向。
默认调度器重要的设计 : “Cache 化”和“乐观绑定”，“无锁化”
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。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。Kubernetes调度器只有对调度队列和Scheduler Cache进行操作时，才需要加锁。而这两部分操作，都不在Scheduling Path的算法执行路径上。
示例
节点亲和性（pod与node的亲和性）
pod.spec.nodeAffinity 关键字
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（优先执行计划）：软策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution（要求执行计划）：硬策略
键值运算关系:
In：label的值在某个列表中NotIn：label的值不在某个列表中Gt：label的值大于某个值Lt：label的值小于某个值Exists：某个label存在DoesNotExist：某个label不存在
1 | [root@k8s01 ~]# kubectl get node --show-labels # 查看标签 -L env,beta.kubernetes.io/arch |
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
节点硬策略。排除 k8s02，只能在 k8s03 上运行
required_pod_example.yaml1
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19apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: required
labels:
app: node-affinity-pod
spec:
containers:
- name: with-node-affinity
image: nginx:1.7.9
affinity: #亲和性
nodeAffinity: #node亲和性
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: NotIn #键值运算关系 ，NotIn:label的值不在某个列表中
values:
- k8s02
1 | [root@k8s01 Scheduler]# kubectl apply -f required_pod_example.yaml |
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
节点软策略。优先选择 k8s03 节点
prefer_pod_example.yaml1
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apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: prefer
labels:
app: node-affinity-pod
spec:
containers:
- name: with-node-affinity
image: nginx:1.7.9
affinity: #亲和性
nodeAffinity: #node亲和性
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 1 #权重，权重越大越亲和(多个软策略的情况)
preference:
matchExpressions:
- key: kubernetes.io/hostname
operator: In
values:
- k8s03
合体
1 | apiVersion: v1 |
Pod 亲和性（pod与pod之间的亲和性）
pod.spec.affinity.podAffinity/podAntiAffinity
pod-Affinity.yaml1
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31apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: pod-3
labels:
app: pod-3
spec:
containers:
- name: pod-3
image: nginx:1.7.9
affinity:
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: # 硬策略 app=nginx
- labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- nginx
topologyKey: kubernetes.io/hostname
podAntiAffinity:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- weight: 1
podAffinityTerm:
labelSelector:
matchExpressions:
- key: app
operator: In
values:
- pod-2
topologyKey: kubernetes.io/hostname
1 | [root@k8s01 ~]# kubectl apply -f podAffinity.yaml |
topologyKey 拓补域
要实现更细粒度的控制，你可以设置拓扑分布约束来将 Pod 分布到不同的拓扑域下， 从而实现高可用性或节省成本
topologyKey: kubernetes.io/hostname : 以 kubernetes.io/hostname 为 key 的拓补域
节点信息1
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6NAME STATUS ROLES AGE VERSION LABELS
node1 Ready <none> 4m26s v1.20.0 node=node1,zone=zoneA
node2 Ready <none> 3m58s v1.20.0 node=node2,zone=zoneA
node3 Ready <none> 3m17s v1.20.0 node=node3,zone=zoneB
node4 Ready <none> 2m43s v1.20.0 node=node4,zone=zoneB
node4 Ready <none> 1m56s v1.20.0 node=node5,zone=zoneC
使用拓补域1
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26kind: Pod
apiVersion: v1
metadata:
name: mypod
labels:
foo: bar
spec:
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: 1 # Pod 分布不均的程度，默认为 1
topologyKey: zone # 使用 zone 为 key 划分
whenUnsatisfiable: DoNotSchedule # 默认 DoNotSchedule（不调度）， ScheduleAnyway （仍然调度，偏差最小化）
labelSelector:
matchLabels:
foo: bar
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: zone
operator: NotIn
values:
- zoneC # 不要 调度到 zoneC
containers:
- name: pause
image: k8s.gcr.io/pause:3.2
指定调度节点
1. Pod.spec.nodeName
将 Pod 直接调度到指定的 Node 节点上，会跳过 Scheduler 的调度策略，该匹配规则是强制匹配.
pod_k8s03.yaml1
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20apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myweb
spec:
replicas: 7
selector:
matchLabels:
app: myweb
template:
metadata:
labels:
app: myweb
spec:
nodeName: k8s03 # 指定 Node 节点
containers:
- name: myweb
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
1 | [root@k8s01 Scheduler]# kubectl apply -f pod_k8s03.yaml |
2. Pod.spec.nodeSelector
通过 kubernetes 的 label-selector 机制选择节点，由调度器调度策略匹配 label，而后调度 Pod 到目标节点，该匹配规则属于强制约束
pod_select_k8s03.yaml1
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21apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: myweb02
spec:
replicas: 5
selector:
matchLabels:
app: myweb
template:
metadata:
labels:
app: myweb
spec:
nodeSelector:
disk: ssd # 标签
containers:
- name: myweb
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
1 | [root@k8s01 Scheduler]# kubectl apply -f pod_select_k8s02.yaml |
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Taint 和 Toleration (污点与容忍度)
节点亲和性，是 pod 的一种属性（偏好或硬性要求），它使 pod被吸引到一类特定的节点。
Taint 则相反，它使节点能够排斥一类特定的 pod.
Taint 和 toleration 相互配合，可以用来避免 pod 被分配到不合适的节点上。每个节点上都可以应用一个或多个 taint ，这表示对于那些不能容忍这些 taint 的 pod，是不会被该节点接受的。如果将 toleration 应用于 pod 上，则表示这些 pod 可以（但不要求）被调度到具有匹配 taint 的节点上。
Taint
使用 kubectl taint 命令可以给某个 Node 节点设置污点，Node 被设置上污点之后就和 Pod 之间存在了一种相斥的关系，可以让 Node 拒绝 Pod 的调度执行，甚至将 Node 已经存在的 Pod 驱逐出去
每个污点的组成如下 key=value:effect
每个污点有一个 key 和 value 作为污点的标签，其中 value 可以为空，effect 描述污点的作用。当前 taint effect 支持如下三个选项：
NoSchedule: 新的不能容忍的pod不能再调度过来，但是老的运行在node上不受影响NoExecute：新的不能容忍的pod不能调度过来，老的pod也会被驱逐PreferNoSchedule：尽量避免将pod分配到该节点
污点的设置、查看和去除
查看污点 : kubectl describe node k8s011
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8[root@k8s01 Scheduler]# kubectl describe node k8s01
## 节选
Taints: node-role.kubernetes.io/master:NoSchedule # master 默认打上 NoSchedule
Unschedulable: false
Lease:
HolderIdentity: k8s01
AcquireTime: <unset>
RenewTime: Wed, 26 Aug 2020 12:25:00 -0400
设置污点 : kubectl taint nodes k8s02 key1=value1:NoExecute
去除污点 : kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule-
当有多 master 时，为了防止资源浪费，可以如下设置
1 | kubectl taint nodes k8s01 node-role.kubernetes.io/master=:NoSchedule- # 去除 NoSchedule 污点 |
1 | [root@k8s01 Scheduler]# kubectl taint nodes k8s02 key1=value1:NoExecute # 设置污点 k8s02 上的 pod 将驱逐 |
Toleration
设置了污点的 Node 将根据 taint 的 effect：NoSchedule、PreferNoSchedule、NoExecute 和 Pod 之间产生互斥的关系，Pod 将在一定程度上不会被调度到 Node 上。
但我们可以在 Pod 上设置容忍 ( Toleration ) ，意思是设置了容忍的 Pod 将可以容忍污点的存在，可以被调度到存在污点的 Node 上。
pod-Toleration.yaml1
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25apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: nginx-deploy
spec:
replicas: 10
selector:
matchLabels:
app: nginx
template:
metadata:
labels:
app: nginx
spec:
containers:
- name: nginx
image: nginx:1.7.9
ports:
- containerPort: 80
tolerations: #containers同级
- key: "key1" #能容忍的污点key
operator: "Equal" #Equal等于表示key=value ， Exists不等于，表示当值不等于下面value正常
value: "value1" #值
effect: "NoExecute" #effect策略，见上面
tolerationSeconds: 3600 #原始的pod多久驱逐，注意只有effect: "NoExecute"才能设置，不然报错
1 | [root@k8s01 ~]# kubectl taint nodes k8s02 key1=value1:NoExecute # k8s02打上污点 |