211 lines
13 KiB
Markdown
211 lines
13 KiB
Markdown
|
||
|
||
因收到Google相关通知，网站将会择期关闭。相关通知内容
|
||
|
||
|
||
42 Kubernetes默认调度器调度策略解析
|
||
你好，我是张磊。今天我和你分享的主题是：Kubernetes默认调度器调度策略解析。
|
||
|
||
在上一篇文章中，我主要为你讲解了Kubernetes默认调度器的设计原理和架构。在今天这篇文章中，我们就专注在调度过程中Predicates和Priorities这两个调度策略主要发生作用的阶段。
|
||
|
||
首先，我们一起看看Predicates。
|
||
|
||
Predicates在调度过程中的作用，可以理解为Filter，即：它按照调度策略，从当前集群的所有节点中，“过滤”出一系列符合条件的节点。这些节点，都是可以运行待调度Pod的宿主机。
|
||
|
||
而在Kubernetes中，默认的调度策略有如下四种。
|
||
|
||
第一种类型，叫作GeneralPredicates。
|
||
|
||
顾名思义，这一组过滤规则，负责的是最基础的调度策略。比如，PodFitsResources计算的就是宿主机的CPU和内存资源等是否够用。
|
||
|
||
当然，我在前面已经提到过，PodFitsResources检查的只是 Pod 的 requests 字段。需要注意的是，Kubernetes 的调度器并没有为 GPU 等硬件资源定义具体的资源类型，而是统一用一种名叫 Extended Resource的、Key-Value 格式的扩展字段来描述的。比如下面这个例子：
|
||
|
||
apiVersion: v1
|
||
kind: Pod
|
||
metadata:
|
||
name: extended-resource-demo
|
||
spec:
|
||
containers:
|
||
- name: extended-resource-demo-ctr
|
||
image: nginx
|
||
resources:
|
||
requests:
|
||
alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu: 2
|
||
limits:
|
||
alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu: 2
|
||
|
||
|
||
可以看到，我们这个 Pod 通过alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu=2这样的定义方式，声明使用了两个 NVIDIA 类型的 GPU。
|
||
|
||
而在PodFitsResources里面，调度器其实并不知道这个字段 Key 的含义是 GPU，而是直接使用后面的 Value 进行计算。当然，在 Node 的Capacity字段里，你也得相应地加上这台宿主机上 GPU的总数，比如：alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu=4。这些流程，我在后面讲解 Device Plugin 的时候会详细介绍。
|
||
|
||
而PodFitsHost检查的是，宿主机的名字是否跟Pod的spec.nodeName一致。
|
||
|
||
PodFitsHostPorts检查的是，Pod申请的宿主机端口（spec.nodePort）是不是跟已经被使用的端口有冲突。
|
||
|
||
PodMatchNodeSelector检查的是，Pod的nodeSelector或者nodeAffinity指定的节点，是否与待考察节点匹配，等等。
|
||
|
||
可以看到，像上面这样一组GeneralPredicates，正是Kubernetes考察一个Pod能不能运行在一个Node上最基本的过滤条件。所以，GeneralPredicates也会被其他组件（比如kubelet）直接调用。
|
||
|
||
我在上一篇文章中已经提到过，kubelet在启动Pod前，会执行一个Admit操作来进行二次确认。这里二次确认的规则，就是执行一遍GeneralPredicates。
|
||
|
||
第二种类型，是与Volume相关的过滤规则。
|
||
|
||
这一组过滤规则，负责的是跟容器持久化Volume相关的调度策略。
|
||
|
||
其中，NoDiskConflict检查的条件，是多个Pod声明挂载的持久化Volume是否有冲突。比如，AWS EBS类型的Volume，是不允许被两个Pod同时使用的。所以，当一个名叫A的EBS Volume已经被挂载在了某个节点上时，另一个同样声明使用这个A Volume的Pod，就不能被调度到这个节点上了。
|
||
|
||
而MaxPDVolumeCountPredicate检查的条件，则是一个节点上某种类型的持久化Volume是不是已经超过了一定数目，如果是的话，那么声明使用该类型持久化Volume的Pod就不能再调度到这个节点了。
|
||
|
||
而VolumeZonePredicate，则是检查持久化Volume的Zone（高可用域）标签，是否与待考察节点的Zone标签相匹配。
|
||
|
||
此外，这里还有一个叫作VolumeBindingPredicate的规则。它负责检查的，是该Pod对应的PV的nodeAffinity字段，是否跟某个节点的标签相匹配。
|
||
|
||
在前面的第29篇文章《PV、PVC体系是不是多此一举？从本地持久化卷谈起》中，我曾经为你讲解过，Local Persistent Volume（本地持久化卷），必须使用nodeAffinity来跟某个具体的节点绑定。这其实也就意味着，在Predicates阶段，Kubernetes就必须能够根据Pod的Volume属性来进行调度。
|
||
|
||
此外，如果该Pod的PVC还没有跟具体的PV绑定的话，调度器还要负责检查所有待绑定PV，当有可用的PV存在并且该PV的nodeAffinity与待考察节点一致时，这条规则才会返回“成功”。比如下面这个例子：
|
||
|
||
apiVersion: v1
|
||
kind: PersistentVolume
|
||
metadata:
|
||
name: example-local-pv
|
||
spec:
|
||
capacity:
|
||
storage: 500Gi
|
||
accessModes:
|
||
- ReadWriteOnce
|
||
persistentVolumeReclaimPolicy: Retain
|
||
storageClassName: local-storage
|
||
local:
|
||
path: /mnt/disks/vol1
|
||
nodeAffinity:
|
||
required:
|
||
nodeSelectorTerms:
|
||
- matchExpressions:
|
||
- key: kubernetes.io/hostname
|
||
operator: In
|
||
values:
|
||
- my-node
|
||
|
||
|
||
可以看到，这个 PV 对应的持久化目录，只会出现在名叫 my-node 的宿主机上。所以，任何一个通过 PVC 使用这个 PV 的 Pod，都必须被调度到 my-node 上才可以正常工作。VolumeBindingPredicate，正是调度器里完成这个决策的位置。
|
||
|
||
第三种类型，是宿主机相关的过滤规则。
|
||
|
||
这一组规则，主要考察待调度 Pod 是否满足 Node 本身的某些条件。
|
||
|
||
比如，PodToleratesNodeTaints，负责检查的就是我们前面经常用到的Node 的“污点”机制。只有当 Pod 的 Toleration 字段与 Node 的 Taint 字段能够匹配的时候，这个 Pod 才能被调度到该节点上。
|
||
|
||
|
||
备注：这里，你也可以再回顾下第21篇文章《容器化守护进程的意义：DaemonSet》中的相关内容。
|
||
|
||
|
||
而NodeMemoryPressurePredicate，检查的是当前节点的内存是不是已经不够充足，如果是的话，那么待调度 Pod 就不能被调度到该节点上。
|
||
|
||
第四种类型，是 Pod 相关的过滤规则。
|
||
|
||
这一组规则，跟 GeneralPredicates大多数是重合的。而比较特殊的，是PodAffinityPredicate。这个规则的作用，是检查待调度 Pod 与 Node 上的已有Pod 之间的亲密（affinity）和反亲密（anti-affinity）关系。比如下面这个例子：
|
||
|
||
apiVersion: v1
|
||
kind: Pod
|
||
metadata:
|
||
name: with-pod-antiaffinity
|
||
spec:
|
||
affinity:
|
||
podAntiAffinity:
|
||
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
|
||
- weight: 100
|
||
podAffinityTerm:
|
||
labelSelector:
|
||
matchExpressions:
|
||
- key: security
|
||
operator: In
|
||
values:
|
||
- S2
|
||
topologyKey: kubernetes.io/hostname
|
||
containers:
|
||
- name: with-pod-affinity
|
||
image: docker.io/ocpqe/hello-pod
|
||
|
||
|
||
这个例子里的podAntiAffinity规则，就指定了这个 Pod 不希望跟任何携带了 security=S2 标签的 Pod 存在于同一个 Node 上。需要注意的是，PodAffinityPredicate是有作用域的，比如上面这条规则，就仅对携带了Key 是kubernetes.io/hostname标签的 Node 有效。这正是topologyKey这个关键词的作用。
|
||
|
||
而与podAntiAffinity相反的，就是podAffinity，比如下面这个例子：
|
||
|
||
apiVersion: v1
|
||
kind: Pod
|
||
metadata:
|
||
name: with-pod-affinity
|
||
spec:
|
||
affinity:
|
||
podAffinity:
|
||
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
|
||
- labelSelector:
|
||
matchExpressions:
|
||
- key: security
|
||
operator: In
|
||
values:
|
||
- S1
|
||
topologyKey: failure-domain.beta.kubernetes.io/zone
|
||
containers:
|
||
- name: with-pod-affinity
|
||
image: docker.io/ocpqe/hello-pod
|
||
|
||
|
||
这个例子里的 Pod，就只会被调度到已经有携带了 security=S1标签的 Pod 运行的 Node 上。而这条规则的作用域，则是所有携带 Key 是failure-domain.beta.kubernetes.io/zone标签的 Node。
|
||
|
||
此外，上面这两个例子里的requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution字段的含义是：这条规则必须在Pod 调度时进行检查（requiredDuringScheduling）；但是如果是已经在运行的Pod 发生变化，比如 Label 被修改，造成了该 Pod 不再适合运行在这个 Node 上的时候，Kubernetes 不会进行主动修正（IgnoredDuringExecution）。
|
||
|
||
上面这四种类型的Predicates，就构成了调度器确定一个 Node 可以运行待调度 Pod 的基本策略。
|
||
|
||
在具体执行的时候， 当开始调度一个 Pod 时，Kubernetes 调度器会同时启动16个Goroutine，来并发地为集群里的所有Node 计算 Predicates，最后返回可以运行这个 Pod 的宿主机列表。
|
||
|
||
需要注意的是，在为每个 Node 执行 Predicates 时，调度器会按照固定的顺序来进行检查。这个顺序，是按照 Predicates 本身的含义来确定的。比如，宿主机相关的Predicates 会被放在相对靠前的位置进行检查。要不然的话，在一台资源已经严重不足的宿主机上，上来就开始计算 PodAffinityPredicate，是没有实际意义的。
|
||
|
||
接下来，我们再来看一下 Priorities。
|
||
|
||
在 Predicates 阶段完成了节点的“过滤”之后，Priorities 阶段的工作就是为这些节点打分。这里打分的范围是0-10分，得分最高的节点就是最后被 Pod 绑定的最佳节点。
|
||
|
||
Priorities 里最常用到的一个打分规则，是LeastRequestedPriority。它的计算方法，可以简单地总结为如下所示的公式：
|
||
|
||
score = (cpu((capacity-sum(requested))10/capacity) + memory((capacity-sum(requested))10/capacity))/2
|
||
|
||
|
||
可以看到，这个算法实际上就是在选择空闲资源（CPU 和 Memory）最多的宿主机。
|
||
|
||
而与LeastRequestedPriority一起发挥作用的，还有BalancedResourceAllocation。它的计算公式如下所示：
|
||
|
||
score = 10 - variance(cpuFraction,memoryFraction,volumeFraction)*10
|
||
|
||
|
||
其中，每种资源的 Fraction 的定义是 ：Pod 请求的资源/节点上的可用资源。而 variance 算法的作用，则是计算每两种资源 Fraction 之间的“距离”。而最后选择的，则是资源 Fraction 差距最小的节点。
|
||
|
||
所以说，BalancedResourceAllocation选择的，其实是调度完成后，所有节点里各种资源分配最均衡的那个节点，从而避免一个节点上 CPU 被大量分配、而 Memory 大量剩余的情况。
|
||
|
||
此外，还有NodeAffinityPriority、TaintTolerationPriority和InterPodAffinityPriority这三种 Priority。顾名思义，它们与前面的PodMatchNodeSelector、PodToleratesNodeTaints和 PodAffinityPredicate这三个 Predicate 的含义和计算方法是类似的。但是作为 Priority，一个 Node 满足上述规则的字段数目越多，它的得分就会越高。
|
||
|
||
在默认 Priorities 里，还有一个叫作ImageLocalityPriority的策略。它是在 Kubernetes v1.12里新开启的调度规则，即：如果待调度 Pod 需要使用的镜像很大，并且已经存在于某些 Node 上，那么这些Node 的得分就会比较高。
|
||
|
||
当然，为了避免这个算法引发调度堆叠，调度器在计算得分的时候还会根据镜像的分布进行优化，即：如果大镜像分布的节点数目很少，那么这些节点的权重就会被调低，从而“对冲”掉引起调度堆叠的风险。
|
||
|
||
以上，就是 Kubernetes 调度器的 Predicates 和 Priorities 里默认调度规则的主要工作原理了。
|
||
|
||
在实际的执行过程中，调度器里关于集群和 Pod 的信息都已经缓存化，所以这些算法的执行过程还是比较快的。
|
||
|
||
此外，对于比较复杂的调度算法来说，比如PodAffinityPredicate，它们在计算的时候不只关注待调度 Pod 和待考察 Node，还需要关注整个集群的信息，比如，遍历所有节点，读取它们的 Labels。这时候，Kubernetes 调度器会在为每个待调度 Pod 执行该调度算法之前，先将算法需要的集群信息初步计算一遍，然后缓存起来。这样，在真正执行该算法的时候，调度器只需要读取缓存信息进行计算即可，从而避免了为每个 Node 计算 Predicates 的时候反复获取和计算整个集群的信息。
|
||
|
||
总结
|
||
|
||
在本篇文章中，我为你讲述了 Kubernetes 默认调度器里的主要调度算法。
|
||
|
||
需要注意的是，除了本篇讲述的这些规则，Kubernetes 调度器里其实还有一些默认不会开启的策略。你可以通过为kube-scheduler 指定一个配置文件或者创建一个 ConfigMap ，来配置哪些规则需要开启、哪些规则需要关闭。并且，你可以通过为 Priorities 设置权重，来控制调度器的调度行为。
|
||
|
||
思考题
|
||
|
||
请问，如何能够让 Kubernetes 的调度器尽可能地将 Pod 分布在不同机器上，避免“堆叠”呢？请简单描述下你的算法。
|
||
|
||
感谢你的收听，欢迎你给我留言，也欢迎分享给更多的朋友一起阅读。
|
||
|
||
|
||
|
||
|