Kubernetes 调度器实现初探

Kubernetes 调度器

Kubernetes 是一个基于容器的分布式调度器，实现了自己的调度模块。
在Kubernetes集群中，调度器作为一个独立模块通过pod运行。从几个方面介绍Kubernetes调度器。

调度器工作方式

Kubernetes中的调度器，是作为单独组件运行，一般运行在Master中，和Master数量保持一致。通过Raft协议选出一个实例作为Leader工作，其他实例Backup。当Master故障，其他实例之间继续通过Raft协议选出新的Master工作。
其工作模式如下：

调度器内部维护一个调度的pods队列podQueue，并监听APIServer。
当我们创建Pod时，首先通过APIServer 往ETCD写入pod元数据。
调度器通过Informer监听pods状态，当有新增pod时，将pod加入到podQueue中。
调度器中的主进程，会不断的从podQueue取出的pod，并将pod进入调度分配节点环节
调度环节分为两个步奏， Filter过滤满足条件的节点、 Prioritize根据pod配置，例如资源使用率，亲和性等指标，给这些节点打分，最终选出分数最高的节点。
分配节点成功，调用apiServer的binding pod 接口，将pod.Spec.NodeName设置为所分配的那个节点。
节点上的kubelet同样监听ApiServer，如果发现有新的pod被调度到所在节点，调用本地的dockerDaemon 运行容器。
假如调度器尝试调度Pod不成功，如果开启了优先级和抢占功能，会尝试做一次抢占，将节点中优先级较低的pod删掉，并将待调度的pod调度到节点上。如果未开启，或者抢占失败，会记录日志，并将pod加入podQueue队尾。

实现细节

kube-scheduling 是一个独立运行的组件，主要工作内容在 Run 函数。

这里面主要做几件事情：

初始化一个Scheduler 实例 sched，传入各种Informer，为关心的资源变化建立监听并注册handler，例如维护podQuene
注册events组件，设置日志
注册http/https 监听，提供健康检查和metrics 请求
运行主要的调度内容入口 sched.run() 。如果设置 --leader-elect=true ，代表启动多个实例，通过Raft选主，实例只有当被选为master后运行主要工作函数sched.run。

调度核心内容在 sched.run() 函数，它会启动一个go routine不断运行sched.scheduleOne，每次运行代表一个调度周期。

func (sched *Scheduler) Run() {if !sched.config.WaitForCacheSync() {return}go wait.Until(sched.scheduleOne, 0, sched.config.StopEverything)
}

我们看下 sched.scheduleOne 主要做什么

func (sched *Scheduler) scheduleOne() {pod := sched.config.NextPod().... // do some pre checkscheduleResult, err := sched.schedule(pod)if err != nil {if fitError, ok := err.(*core.FitError); ok {if !util.PodPriorityEnabled() || sched.config.DisablePreemption {..... // do some log} else {sched.preempt(pod, fitError)}}}... // Assume volumes first before assuming the pod.allBound, err := sched.assumeVolumes(assumedPod, scheduleResult.SuggestedHost)...     fo func() {// Bind volumes first before Podif !allBound {err := sched.bindVolumes(assumedPod)if err != nil {klog.Errorf("error binding volumes: %v", err)metrics.PodScheduleErrors.Inc()return}}err := sched.bind(assumedPod, &v1.Binding{ObjectMeta: metav1.ObjectMeta{Namespace: assumedPod.Namespace, Name: assumedPod.Name, UID: assumedPod.UID},Target: v1.ObjectReference{Kind: "Node",Name: scheduleResult.SuggestedHost,},})}
}

在sched.scheduleOne 中，主要会做几件事情

通过sched.config.NextPod(), 从podQuene中取出pod
运行sched.schedule，尝试进行一次调度。
假如调度失败，如果开启了抢占功能，会调用sched.preempt 尝试进行抢占，驱逐一些pod，为被调度的pod预留空间，在下一次调度中生效。
如果调度成功，执行bind接口。在执行bind之前会为pod volume中声明的的PVC 做provision。

sched.schedule 是主要的pod调度逻辑

func (g *genericScheduler) Schedule(pod *v1.Pod, nodeLister algorithm.NodeLister) (result ScheduleResult, err error) {// Get node listnodes, err := nodeLister.List()// FilterfilteredNodes, failedPredicateMap, err := g.findNodesThatFit(pod, nodes)if err != nil {return result, err}// PrioritypriorityList, err := PrioritizeNodes(pod, g.cachedNodeInfoMap, metaPrioritiesInterface, g.prioritizers, filteredNodes, g.extenders)if err != nil {return result, err}// SelectHosthost, err := g.selectHost(priorityList)return ScheduleResult{SuggestedHost:  host,EvaluatedNodes: len(filteredNodes) + len(failedPredicateMap),FeasibleNodes:  len(filteredNodes),}, err
}

调度主要分为三个步奏：

Filters：过滤条件不满足的节点
PrioritizeNodes：在条件满足的节点中做Scoring，获取一个最终打分列表priorityList
selectHost: 在priorityList中选取分数最高的一组节点，从中根据round-robin 方式选取一个节点。

接下来我们继续拆解，分别看下这三个步奏会怎么做

Filters

Filters 相对比较容易，调度器默认注册了一系列的predicates方法，调度过程为并发调用每个节点的predicates 方法。最终得到一个node list，包含符合条件的节点对象。

func (g *genericScheduler) findNodesThatFit(pod *v1.Pod, nodes []*v1.Node) ([]*v1.Node, FailedPredicateMap, error) {if len(g.predicates) == 0 {filtered = nodes} else {allNodes := int32(g.cache.NodeTree().NumNodes())numNodesToFind := g.numFeasibleNodesToFind(allNodes)checkNode := func(i int) {nodeName := g.cache.NodeTree().Next()// 此处会调用这个节点的所有predicates 方法fits, failedPredicates, err := podFitsOnNode(pod,meta,g.cachedNodeInfoMap[nodeName],g.predicates,g.schedulingQueue,g.alwaysCheckAllPredicates,)if fits {length := atomic.AddInt32(&filteredLen, 1)if length > numNodesToFind {// 如果当前符合条件的节点数已经足够，会停止计算。cancel()atomic.AddInt32(&filteredLen, -1)} else {filtered[length-1] = g.cachedNodeInfoMap[nodeName].Node()}}}// 并发调用checkNode 方法workqueue.ParallelizeUntil(ctx, 16, int(allNodes), checkNode)filtered = filtered[:filteredLen]}return filtered, failedPredicateMap, nil
}

值得注意的是， 1.13中引入了FeasibleNodes 机制，为了提高大规模集群的调度性能。允许我们通过bad-percentage-of-nodes-to-score 参数，设置filter的计算比例（默认50%），当节点数大于100个，在 filters的过程，只要满足条件的节点数超过这个比例，就会停止filter过程，而不是计算全部节点。
举个例子，当节点数为1000，我们设置的计算比例为30%，那么调度器认为filter过程只需要找到满足条件的300个节点，filter过程中当满足条件的节点数达到300个，filter过程结束。这样filter不用计算全部的节点，同样也会降低Prioritize 的计算数量。但是带来的影响是pod有可能没有被调度到最合适的节点。

Prioritize

Prioritize 的目的是帮助pod，为每个符合条件的节点打分，帮助pod找到最合适的节点。同样调度器默认注册了一系列Prioritize方法。这是Prioritize 对象的数据结构

// PriorityConfig is a config used for a priority function.
type PriorityConfig struct {Name   stringMap    PriorityMapFunctionReduce PriorityReduceFunction// TODO: Remove it after migrating all functions to// Map-Reduce pattern.Function PriorityFunctionWeight   int
}

每个PriorityConfig 代表一个评分的指标，会考虑服务的均衡性，节点的资源分配等因素。一个 PriorityConfig 的主要Scoring过程分为 Map和Reduce，

Map 过程计算每个节点的分数值
Reduce 过程会将当前PriorityConfig的所有节点的打分结果再做一次处理。

所有PriorityConfig 计算完毕后，将每个PriorityConfig的数值乘以对应的权重，并按照节点再做一次聚合。

    workqueue.ParallelizeUntil(context.TODO(), 16, len(nodes), func(index int) {nodeInfo := nodeNameToInfo[nodes[index].Name]for i := range priorityConfigs {var err errorresults[i][index], err = priorityConfigs[i].Map(pod, meta, nodeInfo)}})for i := range priorityConfigs {wg.Add(1)go func(index int) {defer wg.Done()if err := priorityConfigs[index].Reduce(pod, meta, nodeNameToInfo, results[index]);}(i)}wg.Wait()// Summarize all scores.result := make(schedulerapi.HostPriorityList, 0, len(nodes))for i := range nodes {result = append(result, schedulerapi.HostPriority{Host: nodes[i].Name, Score: 0})for j := range priorityConfigs {result[i].Score += results[j][i].Score * priorityConfigs[j].Weight}}

此外Filter和Prioritize 都支持extener scheduler 的调用，本文不做过多阐述。

现状

目前kubernetes调度器的调度方式是Pod-by-Pod，也是当前调度器不足的地方。主要瓶颈如下

kubernets目前调度的方式，每个pod会对所有节点都计算一遍，当集群规模非常大，节点数很多时，pod的调度时间会非常慢。这也是percentage-of-nodes-to-score 尝试要解决的问题
pod-by-pod的调度方式不适合一些机器学习场景。 kubernetes早期设计主要为在线任务服务，在一些离线任务场景，比如分布式机器学习中，我们需要一种新的算法gang scheduler，pod也许对调度的即时性要求没有那么高，但是提交任务后，只有当一个批量计算任务的所有workers都运行起来时，才会开始计算任务。 pod-by-pod 方式在这个场景下，当资源不足时非常容易引起资源死锁。
当前调度器的扩展性不是十分好，特定场景的调度流程都需要通过硬编码实现在主流程中，比如我们看到的bindVolume部分，同样也导致Gang Scheduler 无法在当前调度器框架下通过原生方式实现。

Kubernetes调度器的发展

社区调度器的发展，也是为了解决这些问题

调度器V2框架，增强了扩展性，也为在原生调度器中实现Gang schedule做准备。
Kube-batch：一种Gang schedule的实现 https://github.com/kubernetes-sigs/kube-batch
poseidon： Firmament 一种基于网络图调度算法的调度器，poseidon 是将Firmament接入Kubernetes调度器的实现 https://github.com/kubernetes-sigs/poseidon

接下来，我们会分析一个具体的调度器方法实现，帮助理解拆解调度器的过程。并且关注分析调度器的社区动态。

原文链接
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