水位决定一切，哈啰Kubernetes自定义调度器落地之途

Kubernetes的调度机制

Kubernetes的调度机制主要分为两个阶段：资源分配和Pod调度。

资源分配

在资源分配阶段，Kubernetes首先会根据Pod的资源请求，计算出Pod所需的资源总量。然后，Kubernetes会将Pod的资源请求与集群中所有节点的资源可用情况进行匹配，并选择出一个最适合运行Pod的节点。

Pod调度

在Pod调度阶段，Kubernetes会将Pod分配给选定的节点，并将Pod的详细信息写入该节点的PodSpec文件中。然后，Kubernetes会根据PodSpec文件中的信息，启动Pod并将其运行起来。

水位调度算法的基本原理

水位调度算法是一种基于资源利用率的调度算法。水位调度算法的思想是：将每个节点的资源利用率视为一个水位，当水位过高时，该节点就会处于过载状态，无法再接收新的Pod；当水位过低时，该节点就会处于空闲状态，可以接收新的Pod。

水位调度算法的优点在于，它可以有效地避免节点过载，从而提高集群的整体性能。同时，水位调度算法还可以保证Pod的资源需求得到满足，从而提高Pod的可用性和可靠性。

哈啰在水位调度算法上的优化和改进

哈啰在水位调度算法的基础上做了一系列的优化和改进，以使其更适合哈啰的实际使用场景。

优化1：引入弹性水位机制

哈啰引入弹性水位机制，可以根据集群的实际情况动态调整水位的阈值。当集群处于空闲状态时，水位的阈值可以适当降低，以便接收更多的Pod；当集群处于繁忙状态时，水位的阈值可以适当提高，以便避免节点过载。

优化2：引入优先级调度机制

哈啰引入优先级调度机制，可以根据Pod的优先级决定Pod的调度顺序。高优先级的Pod可以优先被调度到节点上运行，而低优先级的Pod则可以被延迟调度。

优化3：引入亲和性调度机制

哈啰引入亲和性调度机制，可以将具有亲和关系的Pod调度到同一个节点上运行。亲和性调度机制可以提高Pod的性能，并降低Pod的故障率。

哈啰在落地过程中的实践经验

哈啰在落地水位自定义调度器的过程中，积累了一些宝贵的实践经验。

经验1：与应用紧密结合，不断优化调度算法

哈啰的调度团队与应用团队紧密合作，不断优化调度算法。通过与应用团队的交流，调度团队可以了解应用的实际需求，并根据应用的实际需求优化调度算法。

经验2：搭建完善的监控系统，保障调度器稳定运行

哈啰搭建了完善的监控系统，保障调度器的稳定运行。通过监控系统，调度团队可以及时发现调度器的问题，并及时采取措施解决问题。

经验3：制定应急预案，保障调度器高可用

哈啰制定了应急预案，保障调度器的高可用。当调度器发生故障时，哈啰可以迅速启动应急预案，将Pod调度到其他节点上运行，以确保Pod的可用性。

总结与展望

在本文中，我们详细介绍了哈啰基于水位自定义调度器的落地过程。首先，我们介绍了Kubernetes的调度机制以及水位调度算法的基本原理。然后，我们重点介绍了哈啰在水位调度算法的基础上所做的优化和改进，以及在落地过程中的实践经验。最后，我们总结了本文的主要内容并展望未来的发展方向。

随着Kubernetes的不断发展，调度机制也将不断演进。我们相信，哈啰的调度团队将继续紧跟Kubernetes的发展趋势，不断优化调度算法，为哈啰的业务发展提供更好的支持。