之前写过kubernetes1.8 kube-scheduler源码阅读。基于上篇文章的基础，重新阅读了kubernetes1.9的kube-scheduler的代码。本篇文章是kubernetes1.9的kube-scheduler代码阅读笔记。不得不说，kubernetes工程师们，每经过短短三个月的版本发布，代码都会经过大大的重构。好的工程师是在不断重构代码中，认识得到升华，锤炼出来的。
kubernetes tag v.1.9.0
kube-scheduler的代码路径为：plugin/
入口程序：plugin/cmd/kube-scheduler/scheduler.go main()
1. kubernetes1.9对入口程序cmd部分进行了重构
2. 首先，调用app.NewSchedulerCommand(), NewSchedulerCommand()方法在plugin/cmd/kube-scheduler/app/server.go中，NewSchedulerCommand()方法将调用opts.Run()；
3. 创建NewSchedulerServer和启动调度服务；
4. componentconfig.KubeSchedulerConfiguration{}定义了kube-scheduler的参数信息；
构建调度服务器：plugin/cmd/kube-scheduler/app/server.go NewSchedulerServer()
1. 调用createClients()，创建apiserver客户端，通过REST方式访问APIserver提供的API服务，用来watch pod和node，并调用api server bind接口完成node和pod的Bind操作；
2. 调用record.NewBroadcaster()，创建eventBroadcaster对象，recorder记录config.SchedulerName的事件；
3. 如果设置了leaderElect，调用makeLeaderElectionConfig()进行选举；
4. 调用informers.NewSharedInformerFactory()，创建sharedInformerFactory对象
5. 调用factory.NewPodInformer()，创建PodInformer对象，PodInformer用于watch/list non-terminal pods并缓存；
启动程序：plugin/cmd/kube-scheduler/app/server.go Run()
1. 调用s.SchedulerConfig()方法，创建scheduler.Config对象；
2. 在s.SchedulerConfig()方法中，首先，通过factory.NewConfigFactory()创建ConfigFactory对象，ConfigFactory是scheduler.Configurator接口的实现；
3. ConfigFactory对象，包括：nodeInformer、podInformer、pvInformer、pvcInformer、rcInformer、rsInformer、statefulsetInformer、serviceInformer、pdbInformer、storageClassInformer，这些是通过s.InformerFactory创建；
4. 调用scheduler.NewFromConfig(schedulerConfig)，创建Scheduler对象；
5. 调用s.Broadcaster.StartRecordingToSink()，接收EventBroadcaster发送的event，输出到EventSink；
6. 启动healthz server和metrics server，提供必要的健康检查和性能量度;
7. 调用informerFactory.start() ，开始运行Informer，进行缓存;
8. 调用sched.Run()，运行调度程序；
SharedInformers模式设计同时用在k8s的"Controller"中，下面是一段关于SharedInformers模式设计的英文介绍：（摘自https://github.com/kubernetes/community/blob/8decfe4/contributors/devel/controllers.md）
Use SharedInformers. SharedInformers provide hooks to receive notifications of adds, updates, and deletes for a particular resource. They also provide convenience functions for accessing shared caches and determining when a cache is primed.
SharedInformers提供勾子机制，接收到特定资源添加、更新、删除的通知。并提供函数更新缓存，启动执行。简而言之kube-scheduler的"informer"负责：watch/list non-terminal pods, 进行缓存，再从podQueue中获得NextPod，执行调度；
调度程序：plugin/pkg/scheduler/scheduler.go Run()
1. 等待缓存更新完成；
2. 调用sched.scheduleOne，运行调度流程；
调度流程：plugin/pkg/scheduler/scheduler.go scheduleOne()
1. 调用sched.config.NextPod()，从podQueue缓存中获得一个Pod；
2. 调用sched.schedule(pod)，获得一个suggestedHost，此操作是同步操作；
3. 调用metrics.SchedulingAlgorithmLatency.Observe(metrics.SinceInMicroseconds(start))，记录算法延迟的量度；
4. 此Pod将标注为assumedPod；此时Pod并没有被成功调度；
5. 调用sched.bind()，绑定Pod到suggestedHost，此操作是异步操作；
6. 调用metrics.E2eSchedulingLatency.Observe()，记录调度延迟的量度；
调度逻辑：plugin/pkg/scheduler/scheduler.go Schedule()
1. 根据调度策略算法确定一个suggestedHost；
调度算法函数：
1. 调度算法函数支持plugin模式plugin/pkg/scheduler/algorithmprovider/plugins.go，scheduler的commandLine参数AlgorithmProvider可以指定调度算法函数；默认使用defaultProvider, defaultPredicates(), defaultPriorities() plugin/pkg/scheduler/algorithmprovider/defaults/default.go；同时，scheduler的commandLine参数PolicyConfigFile，可以加载自定义的调度策略文件。如：openshift中，/etc/origin/master/scheduler.json定义了调度策略文件。（参考信息：https://docs.openshift.com/container-platform/3.6/admin_guide/scheduling/scheduler.html）
2. FitPredicates：k8s.io/kubernetes/plugin/pkg/scheduler/algorithm/predicates
3. PrioritiesFunc：k8s.io/kubernetes/plugin/pkg/scheduler/algorithm/priorities
4. 调度流程plugin/pkg/scheduler/core/generic_scheduler.go schedule()，调度流程图如下：（摘自kubernetes调度详解：http://dockone.io/article/2885）
绑定逻辑：plugin/pkg/scheduler/scheduler.go bind()
1. 调用SchedulerCache.FinishBinding()，更新schedulerCache，将assumedPod的状态变为expired; schedulerCache实现了schedulercache.cache接口；
2. schedulerCache定义在plugin/pkg/scheduler/schedulercache/cache.go；
3. schedulercache.cache定义在plugin/pkg/scheduler/schedulercache/interface.go；
4. 调用metrics.BindingLatency.Observe()，记录绑定延迟的量度；
5. 调用 sched.config.Recorder.Eventf()，记录绑定事件；
相关阅读：
1. http://licyhust.com/