Kubernetes调度器介绍

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所属分类:Kubernetes 容器技术

简介

Scheduler是kubernetes的调度器,主要的任务是把定义的pod分配到集群的节点上。听起来非常简单,但有很多要考虑的问题:

  • 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;然后对通过的节点按照优先级排序,这个是priority;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,你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:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: annotation-second-scheduler
  labels:
    name: multischeduler-example
spec:
  schedulername: my-scheduler
  containers:
  - name: pod-with-second-annotation-container
    image: bub.hlc.com/librari/myapp:v1


YaLei

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