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Kubernetes调度由浅入深:框架

今天zouyee先带各位盘点CNCF上周的一些有趣的事情:

  1. Kubernetes社区GB代表选举结束 Paris Pittman当选

  2. CNCF孵化项目OPA进入毕业流程

  3. 上周helm项目发布v3.5.0功能性版本

  4. CoreDNS项目通过Docker镜像仓库放开拉取限制的申请

书接上文《Kubernetes调度系统由浅入深系列:初探》,今天zouyee为大家带来《kuberneter调度由浅入深:框架》,该系列对应版本为1.20.+.


一、前文回顾

在《Kubernetes调度系统由浅入深系列:初探》中,给出整体的交互图,来构建Pod调度的直观感受,我们拓展了一下交互图,如下所示。

注:该交互图非专业UML,还请谅解。

图1 交互流程图

上述以创建一个Pod为例,简要介绍调度流程:

  1. 用户通过命令行创建Pod(选择直接创建Pod而不是其他workload,是为了省略kube-controller-manager)

  2. kube-apiserver经过对象校验、admission、quota等准入操作,写入etcd

  3. kube-apiserver将结果返回给用户

  4. 同时kube-scheduler一直监听节点、Pod事件等(流程1)

  5. kube-scheduler将spec.nodeName的pod加入到调度队列中,调度系统选择pod,进入调度周期(本文介绍内容)(流程2-3)

  6. kube-scheduler将pod与得分最高的节点进行binding操作(流程4)

  7. kube-apiserver将binding信息写入etcd

  8. kubelet监听分配给自己的Pod,调用CRI接口进行Pod创建(该部分内容后续出系列,进行介绍)

  9. kubelet创建Pod后,更新Pod状态等信息,并向kube-apiserver上报

  10. kube-apiserver写入数据

二、框架背景

​ Kubernetes 随着功能的增多,代码与逻辑也日益复杂。代码体量及复杂度的提升必然带来维护成本的增加,隐形的增加错误定位和修复的难度。旧版本的Kubernetes调度程序(1.16前)提供了webhooks进行扩展。但有以下缺陷:

  • 用户可以扩展的点比较有限,位置比较固定,无法支持灵活的扩展与调配,例如只能在执行完默认的 Filter 策略后才能调用。

  • 调用扩展接口使用 HTTP 请求,其受到网络影响,性能远低于本地的函数调用。同时每次调用都需要将 Pod 和 Node 的信息进行 序列化与反序列化 操作,会进一步降低性能。

  • Pod当前的相关信息,无法及时传递(利用调度Cache)。

为了解决上述问题,使调度系统代码精简、扩展性更好,社区从 Kubernetes 1.16 版本开始, 引入了一种新的调度框架- Scheduling Framework 。

Scheduling Framework 在原有调度流程的基础之上, 定义了丰富的扩展点接口,开发者可以通过实现扩展点所定义的接口来实现插件,将插件注册到扩展点。Scheduling Framework 在执行调度流程时,运行到相应的扩展点时,执行用户注册的插件,生成当前阶段的结果。通过这种方式来将用户的调度逻辑集成到 Scheduling Framework 中。Scheduling Framework明确了以下目标:

  • 扩展性:调度更具扩展性
  • 维护性:将调度器的一些特性移到插件中
  • 功能性
    • 框架提供扩展
    • 提供一种机制来接收插件结果并根据接收到的结果继续或终止
    • 提供一种机制处理错误与插件通信
三、框架原理

​ Framework 的调度流程是分为两个阶段:

  • 调度阶段是同步执行的,同一个周期内只有一个 scheduling cycle,线程安全
  • 绑定阶段(gouroutine)是异步执行的,同一个周期内可能会有多个 binding cycle在运行,线程不安全

在介绍Framework 的调度流程之前,先介绍上图的调度流程,即schedulerOne的处理逻辑:

a. 调度阶段

1. **过滤**操作即findNodesThatFitPod函数
 - 执行PreFilterPlugins
 - 执行FilterPlugins
 - 执行扩展 Filter
 - 若出现FitError,执行PostFilter
2. **评分**操作即prioritizeNodes函数
 	- 执行PreScorePlugins
 	- 执行ScorePlugins
 	- 执行扩展Prioritize
3. 挑选节点即select函数(符合条件节点,按照评分排序及采样选择)
4. 节点预分配即assume(只是预先分配,可收回)
5. 相关调度数据缓存即RunReservePlugins,从该节点开始,后续阶段发生错误,需要调用UnReserve,进行回滚(类似事务)
6.  执行准入操作即RunPermitPlugins
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b. 绑定阶段

1. 执行WaitOnPermit,失败时调用RunReservePluginsUnreserve
2. 执行预绑定即RunPreBindPlugins,失败时调用RunReservePluginsUnreserve
3. 执行扩展bingding即extendersBinding,失败时调用RunReservePluginsUnreserve
4. 执行绑定收尾工作即RunPostBindPlugins
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扩展点介绍

上述涉及到的各类Plugins(图中紫色部分),针对下图,各位应该看了很多篇了,需要注意的是Unreserve的时机,各插件功能说明如下:

pkg/scheduler/framework/interface.go

扩展点用途说明
QueueSort用来支持自定义 Pod 的排序。如果指定 QueueSort 的排序算法,在调度队列里面就会按照指定的排序算法来进行排序,只能enable一个
Prefilter对 Pod 信息的预处理,比如 Pod 的缓存等
Filter对应旧式的Predicate ,过滤不满足要求的节点
PostFilter用于处理当 Pod 在 Filter 阶段失败后的操作,例如抢占等行为
PreScore用于在 Score 之前进行一些信息生成,也可以在此处生成一些日志或者监控信息
Score对应旧式的Priority,根据 扩展点定义的评分策略挑选出最优的节点(打分与归一化处理)
Reserver调度阶段的最后一个插件, 防止调度成功后资源的竞争, 确保集群的资源信息的准确性
Permit主要提供了Pod绑定的拦截功能,根据条件对pod进行allow、reject或者wait。
PreBind在真正 bind node 之前,执行一些操作
Bind一个 Pod 只会被一个 BindPlugin 处理,创建Bind对象
PostBindbind 成功之后执行的逻辑
Unreserve在 Permit 到 Bind 这几个阶段只要报错就回滚数据至初始状态,类似事务。
四、使用场景

​ 下述为一些关于如何使用调度框架来解决常见调度场景的示例。

  1. 联合调度

    类似kube-batch,允许调度以一定数量的Pod为整体的任务。其能够将一个训练任务的多个worker当做一个整体进行调度,只有当任务所有worker的资源都满足,才会将容器在节点上启动。

  2. 集群资源的动态绑定

    Volume topology-aware调度可以通过filter和prebind方式实现。

  3. 调度拓展

    该框架允许自定义插件,以main函数封装scheduler方式运行。

关于框架部分,该文就介绍到此处,接下里将进入源码阶段,后续内容为调度配置及第三方调度集成的相关内容,敬请关注。

后续相关内容,请查看公众号:DCOS

五、参考资料
1. https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling-eviction/kube-scheduler/
2. https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling-eviction/scheduling-framework/
3. https://github.com/kubernetes/enhancements/blob/master/keps/sig-scheduling/624-scheduling-framework/README.md
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