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深入剖析 Kubernetes 调度器:原理、策略与定制化实践,让你的集群更高效!

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1. Kubernetes 调度器:集群的“红娘”

2. 默认调度器:开箱即用的智能策略

2.1 预选 (Predicates):过滤不合适的 Node

2.2 优选 (Priorities):为 Node 打分排序

2.3 深入理解打分机制

3. 定制化调度器:满足你的特殊需求

3.1 如何实现自定义调度器?

3.2 调度框架:下一代调度器扩展机制

3.3 示例:使用调度框架实现 GPU 调度

4. 调度策略的最佳实践

5. 总结与展望

作为 Kubernetes 集群的大脑,调度器 (Scheduler) 承担着将 Pod 精确地分配到最合适的节点上的关键任务。一个优秀的调度策略,能够最大化资源利用率,优化应用性能,甚至提升整个集群的稳定性。本文将深入剖析 Kubernetes 调度器的工作原理、默认调度策略,以及如何根据实际业务场景定制调度器,助力你打造一个高效、智能的 Kubernetes 集群。

1. Kubernetes 调度器:集群的“红娘”

想象一下,Kubernetes 集群是一个大型的相亲派对,每个 Pod 都是一位等待配对的单身男女,而每个 Node 则是拥有不同条件的潜在约会对象。调度器的任务就是为这些 Pod 找到最合适的“另一半”,让它们在 Node 上幸福地生活。

更专业地说,Kubernetes 调度器是一个控制平面组件,负责监听新创建的、未分配 Node 的 Pod,并根据预定义的调度策略,为它们选择一个最佳的 Node。这个过程包括以下几个关键步骤:

  1. 过滤 (Filtering): 调度器首先会根据 Pod 的资源需求 (CPU、内存等)、Node 的可用资源以及其他约束条件 (例如 NodeSelector、Taints 和 Tolerations),过滤掉不满足条件的 Node。

  2. 打分 (Scoring): 对于通过过滤的 Node,调度器会根据一系列预定义的打分函数 (Scoring Functions) 进行打分。每个打分函数都会从不同的角度评估 Node 的优劣,例如资源利用率、亲和性、反亲和性等。

  3. 选择 (Selecting): 调度器会将所有 Node 的得分进行加权平均,选择得分最高的 Node 作为 Pod 的目标 Node。如果存在多个得分相同的 Node,调度器会随机选择一个。

  4. 绑定 (Binding): 调度器会将 Pod 绑定到选定的 Node 上,然后由 kubelet 负责在 Node 上创建和运行 Pod。

2. 默认调度器:开箱即用的智能策略

Kubernetes 默认提供了一个名为 default-scheduler 的调度器,它已经内置了丰富的调度策略,可以满足大多数场景的需求。让我们来深入了解一下 default-scheduler 的核心算法:

2.1 预选 (Predicates):过滤不合适的 Node

预选阶段是调度过程的第一步,它的目标是快速过滤掉不满足 Pod 调度要求的 Node,减少后续打分阶段的计算量。default-scheduler 内置了多个预选函数,例如:

  • PodFitsResources: 检查 Node 的可用资源 (CPU、内存等) 是否满足 Pod 的资源需求。

  • PodFitsHostPorts: 检查 Node 上是否已经存在占用 Pod 声明的 HostPort 的 Pod。

  • MatchNodeSelector: 检查 Node 的 labels 是否满足 Pod 的 nodeSelector 约束。

  • NoDiskConflict: 检查 Pod 声明的 Volume 是否与 Node 上已有的 Volume 冲突。

  • TaintToleration: 检查 Node 的 Taints 是否与 Pod 的 Tolerations 匹配。

2.2 优选 (Priorities):为 Node 打分排序

通过预选阶段的过滤后,剩余的 Node 都是满足 Pod 调度要求的。优选阶段的目标是对这些 Node 进行打分,评估它们的优劣,并选择得分最高的 Node。default-scheduler 内置了多个优选函数,例如:

  • LeastRequestedPriority: 倾向于选择资源利用率较低的 Node,从而实现资源均衡。

  • BalancedResourceAllocation: 倾向于选择 CPU 和内存使用率相对均衡的 Node,避免出现资源瓶颈。

  • NodeAffinityPriority: 根据 Pod 的 nodeAffinity 约束,优先选择满足亲和性要求的 Node。

  • NodePreferAvoidPodsPriority: 避免选择被打上 PreferAvoidPods 注解的 Node,这些 Node 通常是因为维护或其他原因需要避免运行新的 Pod。

  • TaintTolerationPriority: 优先选择能够容忍 Node 上 Taints 的 Pod,从而实现更灵活的调度策略。

2.3 深入理解打分机制

每个优选函数都会根据 Node 的不同属性,给出一个 0-10 的评分。default-scheduler 会将所有优选函数的评分进行加权平均,得到每个 Node 的最终得分。权重的大小决定了该优选函数在调度决策中的重要性。例如,LeastRequestedPriority 的默认权重为 1,而 NodeAffinityPriority 的默认权重也为 1。你可以通过修改调度器的配置,调整这些权重,从而影响调度策略。

3. 定制化调度器:满足你的特殊需求

虽然 default-scheduler 已经足够强大,但在某些特殊场景下,你可能需要定制化调度器,以满足特定的业务需求。例如:

  • GPU 调度: 如果你的应用需要使用 GPU 资源,你可能需要定制一个 GPU 调度器,确保 Pod 被调度到拥有 GPU 资源的 Node 上,并合理分配 GPU 资源。

  • Topology 感知调度: 如果你的应用对网络延迟非常敏感,你可能需要定制一个 Topology 感知调度器,将 Pod 调度到网络拓扑结构更优的 Node 上,减少网络延迟。

  • 自定义资源调度: 如果你的集群中存在一些自定义的硬件资源 (例如 FPGA、InfiniBand 等),你可能需要定制一个调度器,支持对这些自定义资源进行调度。

3.1 如何实现自定义调度器?

Kubernetes 提供了多种方式来实现自定义调度器:

  1. 多调度器 (Multiple Schedulers): 你可以同时运行多个调度器,并为不同的 Pod 指定不同的调度器。通过在 Pod 的 schedulerName 字段中指定调度器的名称,你可以将 Pod 调度到指定的调度器上。

  2. 调度器扩展 (Scheduler Extenders): 你可以通过扩展 default-scheduler 的方式,添加自定义的预选和优选函数。调度器扩展是一个独立的 HTTP 服务,default-scheduler 会在调度过程中调用这些服务,获取自定义的调度决策。

  3. 调度框架 (Scheduling Framework): Kubernetes 1.19 引入了调度框架,这是一个更加灵活和强大的调度器扩展机制。调度框架允许你以插件的形式,扩展调度器的各个阶段,包括预选、优选、绑定等。通过调度框架,你可以实现更加复杂的调度逻辑。

3.2 调度框架:下一代调度器扩展机制

调度框架是 Kubernetes 官方推荐的调度器扩展机制。它提供了一组清晰定义的 API,允许你以插件的形式,扩展调度器的功能。调度框架的主要组件包括:

  • Plugin: 插件是调度框架的核心组件,它实现了特定的调度逻辑。调度框架定义了多个插件接口,例如 Filter (预选)、Score (优选)、Bind (绑定) 等。你可以根据需要,实现不同的插件,并将其注册到调度框架中。

  • Framework: 框架是调度框架的运行时环境,它负责加载和管理插件,并协调调度过程。框架会按照预定义的顺序,依次调用各个插件的接口,完成调度决策。

  • Configuration: 配置用于指定哪些插件需要被启用,以及插件的配置参数。你可以通过修改调度器的配置,启用或禁用插件,并调整插件的行为。

3.3 示例:使用调度框架实现 GPU 调度

让我们以 GPU 调度为例,演示如何使用调度框架实现自定义调度逻辑。

  1. 定义 GPU 资源: 首先,你需要定义 GPU 资源,让 Kubernetes 知道 Node 上存在 GPU 资源。你可以通过 Node Labels 或 Extended Resources 的方式来定义 GPU 资源。

  2. 实现 Filter 插件: 实现一个 Filter 插件,检查 Pod 是否需要 GPU 资源,以及 Node 上是否有足够的 GPU 资源。如果 Pod 需要 GPU 资源,但 Node 上没有 GPU 资源,或者 GPU 资源不足,则该插件会拒绝该 Node。

  3. 实现 Score 插件: 实现一个 Score 插件,根据 Node 上 GPU 资源的利用率,为 Node 打分。GPU 资源利用率越低的 Node,得分越高,从而实现 GPU 资源的均衡利用。

  4. 配置调度器: 修改调度器的配置,启用 Filter 和 Score 插件,并配置插件的参数。你可以通过 Kubernetes 的 ConfigMap 对象来管理调度器的配置。

通过以上步骤,你就可以实现一个简单的 GPU 调度器。当然,实际的 GPU 调度器可能需要考虑更多因素,例如 GPU 设备的类型、GPU 资源的隔离等。

4. 调度策略的最佳实践

为了充分发挥 Kubernetes 调度器的作用,你需要根据实际业务场景,制定合理的调度策略。以下是一些最佳实践:

  • 合理设置资源请求和限制: 为每个 Pod 设置合理的资源请求 (Resource Request) 和限制 (Resource Limit),可以帮助调度器更好地进行资源分配,避免资源争用。

  • 使用 NodeSelector 和 NodeAffinity: 使用 nodeSelectornodeAffinity 可以将 Pod 调度到特定的 Node 上,例如拥有特定硬件资源的 Node,或者满足特定拓扑结构的 Node。

  • 使用 Taints 和 Tolerations: 使用 Taints 和 Tolerations 可以控制哪些 Pod 可以调度到特定的 Node 上,例如避免将不重要的 Pod 调度到关键 Node 上。

  • 监控调度器的性能: 监控调度器的性能,例如调度延迟、调度成功率等,可以帮助你及时发现和解决调度问题。

  • 持续优化调度策略: 随着业务的发展,你需要不断优化调度策略,以适应新的需求。例如,你可以根据应用的性能指标,调整调度器的权重,或者添加新的调度策略。

5. 总结与展望

Kubernetes 调度器是集群管理的核心组件,它负责将 Pod 调度到最合适的 Node 上,从而实现资源优化和应用性能提升。本文深入剖析了 Kubernetes 调度器的工作原理、默认调度策略,以及如何定制化调度器。希望通过本文的介绍,你能更好地理解 Kubernetes 调度器,并将其应用到实际业务中,打造一个高效、智能的 Kubernetes 集群。

随着 Kubernetes 的不断发展,调度器也将不断进化。未来,我们可以期待更加智能化的调度策略,例如基于机器学习的调度、基于成本的调度等。这些新的调度策略将能够更好地适应复杂的业务场景,并进一步提升集群的资源利用率和应用性能。

K8s探索者 KubernetesScheduler调度器

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