作者：Ron Sobol
翻译：Bach（才云）
校对：星空下的文仔（才云）、bot（才云）
Kubernetes Scheduler 是 Kubernetes 控制平面的核心组件之一。它在控制平面上运行，将 Pod 分配给节点，同时平衡节点之间的资源利用率。将 Pod 分配给新节点后，在该节点上运行的 kubelet 会在 Kubernetes API 中检索 Pod 定义，根据节点上的 Pod 规范创建资源和容器。换句话说，Scheduler 在控制平面内运行，并将工作负载分配给 Kubernetes 集群。
本文将对 Kubernetes Scheduler 进行深入研究，首先概述一般的调度以及具有亲和力（affinity）和 taint 的驱逐调度，然后讨论调度程序的瓶颈以及生产中可能遇到的问题，最后研究如何微调调度程序的参数以适合集群。
调度简介
Kubernetes 调度是将 Pod 分配给集群中匹配节点的过程。Scheduler 监控新创建的 Pod，并为其分配最佳节点。它会根据 Kubernetes 的调度原则和我们的配置选项选择最佳节点。最简单的配置选项是直接在 PodSpec 设置 nodeName：
上面的 nginx pod 默认情况下将在 node-01 上运行，但是 nodeName 有许多限制导致无法正常运行 Pod，例如云中节点名称未知、资源节点不足以及节点网络间歇性问题等。因此，除了测试或开发期间，我们最好不使用 nodeName。
如果要在一组特定的节点上运行 Pod，可以使用 nodeSelector。我们在 PodSpec 中将 nodeSelector 定义为一组键值对：
对于上面的 nginx pod，Kubernetes Scheduler 将找到一个磁盘类型为 ssd 的节点。当然，该节点可以具有其他标签。我们可以在 Kubernetes 参考文档中查看标签的完整列表。
地址：https://kubernetes.io/docs/re...
使用 nodeSelector 有约束 Pod 可以在有特定标签的节点上运行。但它的使用仅受标签及其值限制。Kubernetes 中有两个更全面的功能来表达更复杂的调度需求：节点亲和力（node affinity），标记容器以将其吸引到一组节点上；taint 和 toleration，标记节点以排斥 Pod。这些功能将在下面讨论。
节点亲和力
节点亲和力（Node Affinity）是在 Pod 上定义的一组约束，用于确定哪些节点适合进行调度，即使用亲和性规则为 Pod 的节点分配定义硬性要求和软性要求。例如可以将 Pod 配置为仅运行带有 GPU 的节点，并且最好使用 NVIDIA_TESLA_V100 运行深度学习工作负载。Scheduler 会评估规则，并在定义的约束内找到合适的节点。与 nodeSelectors 相似，节点亲和性规则可与节点标签一起使用，但它比 nodeSelectors 更强大。
我们可以为 podspec 添加四个相似性规则：
- requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
- requiredDuringSchedulingRequiredDuringExecution
- preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution
- preferredDuringSchedulingRequiredDuringExecution
这四个规则由两个条件组成：必需或首选条件，以及两个阶段：计划和执行。以 required 开头的规则描述了必须满足的严格要求。以 preferred 开头的规则是软性要求，将强制执行但不能保证。调度阶段是指将 Pod 首次分配给节点。执行阶段适用于在调度分配后节点标签发生更改的情况。
如果规则声明为 IgnoredDuringExecution，Scheduler 在第一次分配后不会检查其有效性。但如果使用 RequiredDuringExecution 指定了规则，Scheduler 会通过将容器移至合适的节点来确保规则的有效性。
以下是示例：
上面的 Nginx Pod 具有节点亲和性规则，该规则让 Kubernetes Scheduler 将 Pod 放置在 us-east 的节点上。第二条规则指示优先使用 us-east-1 或 us-east-2。
使用亲和性规则，我们可以让 Kubernetes 调度决策适用于自定义需求。
K8sMeetup
Taint 与 Toleration
集群中并非所有 Kubernetes 节点都相同。某些节点可能具有特殊的硬件，例如 GPU、磁盘或网络功能。同样，我们可能需要将一些节点专用于测试、数据保护或用户组。我们可以将 Taint 添加到节点以排斥 Pod，如以下示例所示：
kubectl taint nodes node1 test-environment=true:NoSchedule
使用 test-environment=true:NoScheduletaint 时，除非在 podspec 具有匹配的 toleration，否则 Kubernetes Scheduler 将不会分配任何 pod ：
taint 和 tolerations 共同发挥作用，让 Kubernetes Scheduler 专用于某些节点并分配特定 Pod。
调度瓶颈
尽管 Kubernetes Scheduler 能选择最佳节点，但是在 Pod 开始运行之后，“最佳节点”可能会改变。所以从长远来看，Pod 的资源使用及其节点分配可能存在问题。
资源请求（Request）和限制（Limit）：“Noisy Neighbor”
“Noisy Neighbor”并不特定于 Kubernetes。任何多租户系统都是它们的潜在地。假设有两个容器 A 和 B，它们在同一节点上运行。如果 Pod B 试图通过消耗所有 CPU 或内存来创造 noise，Pod A 将出现问题。如果我们为容器设置了资源请求和限制就能控制住 neighbor。Kubernetes 将确保为容器安排其请求的资源，并且不会消耗超出其资源限制的资源。如果在生产中运行 Kubernetes，最好设置资源请求和限制以确保系统可靠。
系统进程资源不足
Kubernetes 节点主要是连接到 Kubernetes 控制平面的虚拟机。因此，节点上也有自己的操作系统和相关进程。如果 Kubernetes 工作负载消耗了所有资源，则这些节点将无法运行，并会发生各种问题问题。我们需要在 kubelet 中使用 –system -reserved 设置保留资源，以防止发生这种情况。
抢占或调度 Pod
如果 Kubernetes Scheduler 无法将 Pod 调度到可用节点，则可以从节点抢占（preempt）或驱逐（evict）一些 Pod 以分配资源。如果看到 Pod 在集群中移动而没有发现特定原因，可以使用优先级类对其进行定义。同样，如果没有调度好 Pod，并且正在等待其他 Pod，也需要检查其优先级。
以下是示例：
可以通过以下方式在 podspec 中为分配优先级：
调度框架
Kubernetes Scheduler 具有可插拔的调度框架架构，可向框架添加一组新的插件。插件实现 Plugin API，并被编译到调度程序中。下面我们将讨论调度框架的工作流、扩展点和 Plugin API。
工作流和扩展点
调度 Pod 包括两个阶段：调度周期（scheduling cycle）和绑定周期（binding cycle）。在调度周期中，Scheduler 会找到一个可用节点，然后在绑定过程中，将决策应用于集群。
下图说明了阶段和扩展点的流程：
调度工作流（来源：Kubernetes 文档）
工作流中的以下几点对插件扩展开放：
- QueueSort：对队列中的 Pod 进行排序
- PreFilter：检查预处理 Pod 的相关信息以安排调度周期
- Filter：过滤不适合该 Pod 的节点
- PostFilter：如果找不到可用于 Pod 的可行节点，调用该插件
- PreScore：运行 PreScore 任务以生成一个可共享状态供 Score 插件使用
- Score：通过调用每个 Score 插件对过滤的节点进行排名
- NormalizeScore：合并分数并计算节点的最终排名
- Reserve：在绑定周期之前选择保留的节点
- Permit：批准或拒绝调度周期结果
- PreBind：执行任何先决条件工作，例如配置网络卷
- Bind：将 Pod 分配给 Kubernetes API 中的节点
- PostBind：通知绑定周期的结果
插件扩展实现了 Plugin API，是 Kubernetes Scheduler 的一部分。我们可以在 Kubernetes 存储库中检查。插件应使用以下名称进行注册：
插件还实现了相关的扩展点，如下所示：
Scheduler 性能调整
Kubernetes Scheduler 有一个工作流来查找和绑定 Pod 的可行节点。当集群中的节点数量非常多时，Scheduler 的工作量将成倍增加。在大型集群中，可能需要很长时间才能找到最佳节点，因此要微调调度程序的性能，以在延迟和准确性之间找到折中方案。
percentageOfNodesToScore 将限制节点的数量来计算自己的分数。默认情况下，Kubernetes 在 100 节点集群的 50％ 和 5000 节点集群的 10％ 之间设置线性阈值。默认最小值为 5％，它要确保至少考虑集群中 5％ 节点的调度。
下面的示例展示了如何通过性能调整 kube-scheduler 来手动设置阈值：
如果有一个庞大的集群并且 Kubernetes 工作负载不能承受 Kubernetes Scheduler 引起的延迟，那么更改百分比是个好主意。
总结
本文涵盖了 Kubernetes 调度的大多方面，从 Pod 和节点的配置开始，包括 nodeSelector、亲和性规则、taint 和 toleration，然后介绍了 Kubernetes Scheduler 框架、扩展点、API 以及可能发生的与资源相关的瓶颈，最后展示了性能调整设置。尽管 Kubernetes Scheduler 能简单地将 Pod 分配给节点，但是了解其动态性并对其进行配置以实现可靠的生产级 Kubernetes 设置至关重要。