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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: gcr.io/google_containers/pause:2.0

Node亲和性

pod.spec.nodeAfinity

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略

requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: affinity labels: app: node-affinity-pod spec: containers: - name: with-node-affinity image: myapp:v1 affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: kubernetes.io/hostname operator: NotIn values: - k8s-node02

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: affinity labels: app: node-affinity-pod spec: containers: - name: with-node-affinity image: myapp:v1 affinity: nodeAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 preference: matchExpressions: - key: source operator: In values: - qikqiak

混合使用

apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: affinity labels: app: node-affinity-pod spec: containers: - name: with-node-affinity image: myapp:v1 affinity: nodeAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: nodeSelectorTerms: - matchExpressions: - key: kubernetes.io/hostname operator: NotIn values: - k8s-node02 preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 preference: matchExpressions: - key: source operator: In values: - qikqiak

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

Pod亲和性

pod.spec.afinity.podAfinity/podAntiAfinity

preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：软策略 requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution：硬策略 apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name: pod-3 labels: app: pod-3 spec: containers: - name: pod-3 image: myapp:v1 affinity: podAffinity: requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - pod-1 topologyKey: kubernetes.io/hostname podAntiAffinity: preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution: - weight: 1 podAffinityTerm: labelSelector: matchExpressions: - key: app operator: In values: - pod-2 topologyKey: kubernetes.io/hostname

亲和性/反亲和性调度策略比较如下：

调度策略 匹配标签 操作符 拓扑域支持 调度目标 nodeAfinity 主机 In, NotIn, Exists,DoesNotExist, Gt, Lt 否 指定主机 podAfinity POD In, NotIn, Exists,DoesNotExist 是 POD与指定POD同一拓扑域 podAnitAfinity POD In, NotIn, Exists,DoesNotExist 是 POD与指定POD不在同一拓扑域

Taint和Toleration

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

污点(Taint)

Ⅰ、污点( Taint )的组成

使用kubectltaint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，efect描述污点的作用。当前taintefect支持如下三个选项：

NoSchedule：表示k8s将不会将Pod调度到具有该污点的Node上 PreferNoSchedule：表示k8s将尽量避免将Pod调度到具有该污点的Node上 NoExecute：表示k8s将不会将Pod调度到具有该污点的Node上，同时会将Node上已经存在的Pod驱逐出去

Ⅱ、污点的设置、查看和去除

#设置污点 kubectl taint nodes node1 key1=value1:NoSchedule #节点说明中，查找Taints字段 kubectl describe pod pod-name #去除污点 kubectl taint nodes node1 key1:NoSchedule-

容忍(Tolerations)

设置了污点的Node将根据taint的efect：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.spec.tolerations

tolerations: - key: "key1" operator: "Equal" value: "value1" effect: "NoSchedule" tolerationSeconds: 3600 - key: "key1" operator: "Equal" value: "value1" effect: "NoExecute" - key: "key2" operator: "Exists" effect: "NoSchedule" 其中key, vaule, efect要与Node上设置的taint保持一致 operator的值为Exists将会忽略value值 tolerationSeconds用于描述当Pod需要被驱逐时可以在Pod上继续保留运行的时间

Ⅰ、当不指定key值时，表示容忍所有的污点key：

tolerations: - operator: "Exists"

Ⅱ、当不指定efect值时，表示容忍所有的污点作用

tolerations: - key: "key" operator: "Exists"

Ⅲ、有多个Master存在时，防止资源浪费，可以如下设置

kubectl taint nodes Node-Name node-role.kubernetes.io/master=:PreferNoSchedule

指定调度节点

Ⅰ、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

apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: myweb spec: replicas: 7 template: metadata: labels: app: myweb spec: nodeName: k8s-node01 containers: - name: myweb image: myapp:v1 ports: - containerPort: 80

Ⅱ、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

apiVersion: extensions/v1beta1 kind: Deployment metadata: name: myweb spec: replicas: 2 template: metadata: labels: app: myweb spec: nodeSelector: type: backEndNode1 containers: - name: myweb image: harbor/tomcat:8.5-jre8 ports: - containerPort: 80