从零理解 kube-scheduler

2023-04-08 23:44:00

Kubernetes 调度器：深入剖析 kube-scheduler

在 Kubernetes 的错综复杂的生态系统中，kube-scheduler 扮演着至关重要的角色，负责为新创建的 Pod 寻找完美的归宿。它是集群的指挥官，根据节点的资源、约束和偏好，为 Pod 分配最合适的去处。在这个深入的博客中，我们将探索 kube-scheduler 的运作机制，从其初始化到最终将 Pod 绑定到节点。

初始化：为调度做好准备

当 kube-scheduler 启动时，它将执行一个精心编排的初始化过程：

加载配置： 它收集其配置文件中的指令，确定其行为和决策的指南。
组件初始化： 它激活其内部机制，包括预选器、过滤器和绑定器，这些机制将在选择过程中发挥至关重要的作用。
API 注册： 它向集群的其他组件宣布其存在，允许它们访问其调度服务。
调度循环启动： 它启动一个无休止的循环，不断监视新创建的 Pod，并着手为它们寻找合适的节点。

预选和过滤：缩小选择范围

kube-scheduler 采用了分而治之的方法来缩小可用节点的范围。首先，它使用预选算法，根据节点的资源和约束，过滤掉不合格的候选节点。

预选算法包括：

节点选择器： 允许用户指定特定标签，只有匹配这些标签的节点才会被考虑。
亲和性和反亲和性： 考虑 Pod 与其他 Pod 或节点的关系，以影响其调度决策。
资源请求和限制： 确保节点拥有足够的资源来满足 Pod 的需求和限制。

接下来，kube-scheduler 运用过滤算法进一步精简候选列表，寻找最适合 Pod 运行的节点。

过滤算法包括：

节点可调度性： 检查节点是否能够运行 Pod，并排除不可调度的节点。
Pod 亲和性和反亲和性： 考虑 Pod 与其他 Pod 的关系，以优化资源利用率和性能。
资源可调度性： 验证节点是否有足够的可用资源来满足 Pod 的要求。

绑定：最终决定

经过预选和过滤的层层考验，kube-scheduler 终于找到了最合适的节点。现在是绑定时刻，它将 Pod 永久分配给该节点。

绑定过程涉及以下步骤：

节点可用性检查： 确保选定的节点仍然可用，以免 Pod 被发送到不存在的目的地。
Pod 状态更新： 将 Pod 的状态标记为“正在运行”，并在其元数据中记录其分配的节点。
通知 kubelet： 通过向 kubelet 发送 Pod 的信息，启动节点上的 Pod 拉取和执行过程。

自定义和扩展：满足特定需求

kube-scheduler 的强大之处在于其灵活性。用户可以根据特定需求对其进行自定义和扩展：

自定义预选器和过滤器： 开发自己的算法来满足独特的调度要求。
自定义绑定器： 为绑定过程添加自定义逻辑，以满足特定的节点分配策略。
自定义调度器： 从头开始构建自己的调度器，实现完全定制的调度决策。

结论

kube-scheduler 是 Kubernetes 集群的关键齿轮，它将新创建的 Pod 引导到最合适的节点。通过其复杂的初始化、预选、过滤和绑定机制，它确保了 Pod 的高效分配和集群资源的最佳利用。通过扩展和自定义，用户可以进一步塑造 kube-scheduler 的行为，以满足他们独特的调度需求。