简述Kubernetes Scheduler作用及实现原理?

八股文_Kubernetes 0 8

参考回答

Kubernetes Scheduler 是 Kubernetes 集群中的一个核心组件，负责将调度策略和策略选择的 Pod 分配到合适的节点上。Scheduler 的主要任务是确保 Pod 被有效地分配到资源适合的节点，以满足调度要求（如资源需求、亲和性、拓扑等）。

Scheduler 的作用可以概括为以下几个方面：
1. 资源调度：Scheduler 根据节点的资源（如 CPU、内存、存储等）和 Pod 的需求，决定在哪个节点上运行该 Pod。
2. 调度策略：Scheduler 支持多种调度策略，如亲和性（Affinity）、反亲和性（Anti-affinity）、优先级（Priority）、污点（Taints）与容忍（Tolerations）等。
3. 负载均衡：Scheduler 还会考虑节点的负载情况，确保集群中各个节点的负载均衡，避免某些节点过载。

Scheduler 实现的基本流程：

筛选阶段（Filtering）：Scheduler 会检查集群中所有节点，过滤掉那些不满足 Pod 请求条件的节点，如资源不足、硬件不匹配等。
优选阶段（Scoring）：对于剩余的节点，Scheduler 会根据调度策略（如亲和性、拓扑等）为每个节点打分。打分越高的节点越适合运行该 Pod。
绑定阶段（Binding）：根据优选阶段的结果，Scheduler 选择分数最高的节点，并将 Pod 绑定到该节点。

详细讲解与拓展

1. 筛选阶段（Filtering）

在这个阶段，Scheduler 会对集群中的所有节点进行初步的筛选。筛选的标准主要包括以下几种：
– 资源需求：Pod 对资源的需求（如 CPU、内存）必须小于节点上可用的资源，否则该节点会被剔除。
– 节点亲和性（Node Affinity）：如果 Pod 定义了节点亲和性规则，Scheduler 会确保 Pod 只能调度到满足条件的节点。
– 污点与容忍（Taints and Tolerations）：如果节点上有污点，而 Pod 没有相应的容忍，那么该 Pod 将被排除在外。
– 资源限制和请求：Pod 的资源请求和限制（如 CPU 和内存）也会被考虑，以确保 Pod 能够在节点上获得所需的资源。

2. 优选阶段（Scoring）

在筛选阶段筛选掉不符合条件的节点后，剩下的节点会根据一组策略进行评分。评分的标准通常是：
– 亲和性（Affinity）和反亲和性（Anti-affinity）：根据 Pod 是否希望部署在特定类型的节点上或避免部署在某些节点上的策略。
– 负载均衡：Scheduler 还会考虑节点的当前负载，选择负载较轻的节点来分配 Pod。
– 拓扑感知（Topology-aware）：Scheduler 会考虑集群的拓扑结构，选择合适的节点以确保服务的高可用性。

优选阶段的目标是根据这些评分，选出一个最适合的节点。

3. 绑定阶段（Binding）

绑定阶段是调度的最终步骤，Scheduler 会将 Pod 绑定到选定的节点上。实际上，绑定是通过 Kubernetes API server 完成的，Scheduler 会创建一个 Binding 对象，并通过 Kubernetes API 完成 Pod 到节点的绑定。

一旦绑定完成，Node 会启动该 Pod 中的容器并将其调度到指定节点。

调度策略

Kubernetes Scheduler 提供了多种调度策略，确保 Pod 能够在最合适的节点上运行：

亲和性（Affinity）和反亲和性（Anti-affinity）：
- Node Affinity：Pod 可以指定节点亲和性规则，要求其运行在某些特定的节点上。例如，可以指定 Pod 只能调度到特定标签的节点上。
- Pod Affinity 和 Pod Anti-affinity：Pod 之间可以设置亲和性或反亲和性规则，确保 Pod 部署时避免与其他特定 Pod 同一个节点，或者希望与特定的 Pod 部署在一起。
污点与容忍（Taints and Tolerations）：
- 如果一个节点上有污点，而 Pod 没有相应的容忍，它将不会被调度到该节点上。污点和容忍可以用来确保某些 Pod 只会调度到特定节点，或者避免某些 Pod 调度到不健康或特殊的节点上。
资源需求与资源配额：
- 每个 Pod 可以声明它所需要的资源（如 CPU、内存），而 Scheduler 会根据集群中节点的剩余资源来决定在哪个节点上部署该 Pod。
调度优先级：
- Kubernetes 提供了优先级的机制，优先级高的 Pod 会优先调度到节点上。在资源紧张的情况下，优先级低的 Pod 可能会被驱逐。
拓扑和负载均衡：
- Scheduler 会根据集群的拓扑结构，智能地将 Pod 调度到合适的节点。比如，如果某些节点位于不同的可用区（availability zone），Scheduler 会尽量避免单点故障。

Scheduler 的扩展

Kubernetes Scheduler 是可扩展的，可以通过插件的方式定制和扩展调度策略。Kubernetes 提供了以下几种扩展方式：
– Scheduler 插件：可以自定义筛选、评分、预调度和后调度等策略。
– 自定义调度器：除了默认的调度器外，用户还可以创建自定义调度器来满足特定需求。集群中可以同时运行多个调度器，每个调度器有自己的调度逻辑。

常见调度器扩展例子：

扩展调度算法：例如，支持基于硬件资源的调度算法，或根据实时数据调度 Pod。
使用第三方调度器：例如，云服务商提供的调度器可以基于云平台的资源和标签来调度 Pod。

总结

Kubernetes Scheduler 是 Kubernetes 集群中的核心组件，负责将 Pod 调度到集群中合适的节点上。它的工作过程包括筛选、优选和绑定，通过节点的资源、拓扑结构、亲和性、污点容忍等多种策略来决定 Pod 的最终调度位置。通过调度器，Kubernetes 可以高效地分配资源、优化负载并保证应用的可用性和稳定性。同时，Kubernetes 提供了多种扩展方式，允许用户自定义调度策略，满足更复杂的调度需求。