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1. 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
(预选);然后对通过的节点按照优先级排序,这个是 priority
(优选);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。
… 还有很多其他的算法 参见官网
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
。
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- 若无法正常加载, 请点击查看 PDF 网页版本: Kubernetes 调度器 - 调度说明.pdf
2. 节点亲和性
pod.spec.nodeAffinity
,节点亲和性可以通过下面两种方式实现:
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
: 软策略requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
: 硬策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
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preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
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合体
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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
如果
nodeSelectorTerms
下面有多个选项的话, 满足任何一个条件就可以了;如果
matchExpressions
有多个选项的话, 则必须同时满足这些条件才可以正常调度 Pod .
Pod 亲和性
pod.spec.affinity.podAffinity / podAntiAffinity
preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:软策略
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:硬策略
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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 |
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nodeAffinity | 主机 | In, NotIn, Exists, DoesNotExist, Gt, Lt | 否 | 指定主机 |
podAffinity | POD | In, NotIn, Exists, DoesNotExist | 是 | POD 与指定 POD 同一拓扑域 |
podAnitAffinity | POD | In, NotIn, Exists, DoesNotExist | 是 | POD 与指定 POD 不在同一拓扑域 |
拓扑域 可以含有多个节点 不一定是单个 Node
若无法正常加载, 请点击查看 PDF 网页版本: Kubernetes 调度器 - 调度亲和性.pdf
3. 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 kubectl taint
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:
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每个污点有一个 key
和 value
作为污点的标签,其中 value
可以为空,effect
描述污点的作用。当前 taint effect 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(Taint)的设置、查看和去除
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容忍(Tolerations)
设置了污点的 Node 将根据 taint 的 effect: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
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其中
key
,value
,effect
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
:
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Ⅱ、当不指定 effect
值时,表示容忍所有的污点作用
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Ⅲ、有多个 Master 存在时,防止资源浪费,可以如下设置
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4. 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。
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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。
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