【Kubernetes】Pod 之 Scheduler 策略

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一、预选策略 (Predicates Policies)

预选策略的主要目的是过滤掉不符合条件的 Node 节点，预选策略大体上可以分为如下 4 类：

  • GeneralPredicates：负责最基础的调度策略

  • 与 Volume 相关的过滤规则：负责与容器持久化 Volume 相关的调度策略

  • 与 Node 相关的过滤规则：负责考察待调度 Pod 是否满足 Node 本身的一些条件

  • 与已运行 Pod 相关的过滤规则：负责检查待调度 Pod 与 Node 上已有 Pod 之间的亲和性关系

当开始调度 Pod 时，调度器会同时开启多个协程并发进行 Predicates 过滤，每个协程按照固定的顺序进行过滤，最后返回过滤后可以运行 Pod 的 Node 列表。

（1）GeneralPredicates

是最基础的调度策略，这个接口也会被其它组件直接调用，比如 kubelet 在启动 Pod 前会再执行一遍 GeneralPredicates 用于二次确认。

它包含的具体策略有：

  • PodFitsResources：计算 Node 的 CPU、内存、扩展资源（如 GPU）是否够用
  • PodFitsHost：检查 Node 的名字是否跟 Pod 的 spec.nodeName 匹配
  • PodFitsHostPorts：检查 Pod 申请的 Node 端口是否冲突
  • PodMatchNodeSelector：检查 Node 是否能匹配 Pod 的 nodeSelector 和 nodeAffinity

（2）与 Volume 相关的过滤规则

它包含的具体策略有：

  • NoDiskConflict：检查 Node 上所有的 Pods 是否与待调度 Pod 的 Volume 有冲突，比如 AWS、GCE 的

  • Volume 不能被两个 Pod 同时使用

  • VolumeZonePredicate：检查 Pod Volume 的 zone 标签是否与节点的 zone 标签匹配，如果 Node 没有 zone 标签就认定为匹配

  • MaxPDVolumeCountPredicate：检查 Node 上某种类型的 Volume 是否已经超过指定数目

  • CSIMaxVolumeCountPredicate：检查 CSI Volume 相关的限制

  • VolumeBindingPredicate：检查 Pod 对应的 Local PV 的 nodeAffinity 字段，是否跟某个 Node 标签相匹配。如果该 Pod PVC 还没有绑定 PV，调度器要检查所有待绑定的 PV，且该 PV 的 nodeAffinity 是否与 Node 标签匹配

（3）与 Node 相关的过滤规则

它包含的具体策略有：

NodeConditionPredicate：检查 Node 是否还未准备好或处于 NodeOutOfDisk、NodeNetworkUnavailable 状态，或者 Node 的 spec.Unschedulable 设置为 true，如果出现以上的情况，该 Node 都无法被调度 PodTolerateNodeTaints：检查 Node 的 taint（污点）机制，只有当 Pod 的 Toleration 与 Node 的 Taint 匹配时，Pod 才能调度到该 Node 上 NodeMemoryPressurePredicate：检查 Node 的内存是否不够使用 NodeDiskPressurePredicate：检查 Node 的磁盘是否不够使用 NodePIDPressurePredicate：检查 Node 的 PID 是否不够使用

（4）与已运行 Pod 相关的过滤规则

它包含的具体策略主要是：PodAffinityPredicate，用于检查待调度 Pod 与 Node 上已有 Pod 之间的亲和性与反亲和性关系。


二、优选策略 (Priorites Policies)

通过前面预选策略过滤出来的 Node 列表，会再一次使用优选策略为这些 Node 打分，最终得分最高的 Node 会作为该 Pod 的调度对象。

有多个优选策略就相当于有多个打分函数，那么总得分的计算公式为：

总分 = （打分函数 1 * 权重 1) + （打分函数 2 * 权重 2) + ... + （打分函数 3 * 权重 3)，打分函数的打分范围为 0 - 10 分，0 表示非常不合适，10 表示非常合适。每个打分函数都可以配置对应的权重，默认权重值为 1，如果某个打分函数特别重要就可以增加该权重值。

常用的优选策略有：

  • LeastRequestedPriority：选出空闲资源（CPU & Memory）最多的 Node

  • BalancedResourceAllocation：主要用于资源平衡，选出各项资源分配最均衡的 Node，避免出现某些 Node CPU 被大量分配，而 Memory 大量剩余的情况

  • SelectorSpreadPriority：为了更好容灾，对属于同一个 Service 或是 RC 的多个 Pod 副本，尽量调度到多个不同的 Node 上

  • InterPodAffinityPriority：优先将 Pod 调度到相同的拓扑上（如同一个节点、Rack、Zone 等）

  • NodeAffinityPriority：优先调度到匹配 NodeAffinity 的 Node 上

  • TaintTolerationPriority：优先调度到匹配 TaintToleration 的 Node 上

  • ImageLocalityPriority：优先选择已经存在 Pod 所需 Image 的 Node（已注册但默认未使用）

  • MostRequestedPriority：优先选择已经使用过的 Node，适用于 cluster-autoscaler（已注册但默认未使用）


三、自定义调度器

除了使用集群自带的调度器，也可以编写自定义的调度器，然后在 Pod YAML 文件中通过参数 spec.schedulername 指定调度器的名称，这样在 Pod 创建时就会使用自定义的调度器而不是集群默认的调度器。

比如：

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: Pod-example
spec:

使用自定义调度器 my-scheduler

schedulername: my-scheduler
containers:
  - name: nginx
    image: nginx

而自定义调度器的实现逻辑依然是：读取 API Server 中 Pod 列表，通过特定算法找到最适合的 Node，然后把调度结果写回到 API Server。

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